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长野君
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案,包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件,旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面,使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天,触摸屏
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 基于 esp32-s3,结合私有化大模型,集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成,设计一个技术方案,要求用websocket保持长链接,
以下方案演示了如何基于ESP32-S3,通过私有化大模型组合ASR(语音识别)、LLM(语言大模型)和TTS(语音合成)来构建一个语音交互系统,并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分:系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- 如何获取微信公众号用户的个人信息(包括OpenId)
一杯冰美式_丶
Java相关知识
最近,对微信公众号有点兴趣,就自己研究了研究里面的一些内容,发现还挺有意思的,而且通过微信公众号可以调用一些比较有意思的接口,就比如百度开发服务平台点击进入里面的很有接口,就比较常见的翻译,语音识别,地理位置等等,都挺好的。好了,不多说,进入正题好了。我想,做微信公众号开发的,对于想获取关注了公众号的用户信息,或者说是当前与后台服务器进行交互的当前用户信息,这个功能是很重要的吧。因为,通过这个,可
- AI技术正在深度重构全球产业格局,其影响已超越工具属性,演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业(AI助手领域)能力升级理解与生成:基于LLM(大语言模型),AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码,替代部分人类知识工作。个性化交互:通过用户历史对话分析,提供定制化建议(如学习计划、投资策略)。多模态扩展:结合图像/语音识别(如GPT-4V),实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业:AI客服处理70%+常规咨询(如阿里小蜜),人力转向复杂问题
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向
limingade
本地AI电话机器人手机提取电话的信令和声音智能手机FunASR离线识别Android做ASR手机断网离线ASRASR语音转文字识别语音识别
手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向--本地AI电话机器人上一篇:手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析下一篇:编写中。一、前言前面的篇章中,我们尝试了将FunASR的ONNX模型文件加载到Android应用中,实现手机本地不依赖服务器和网络的离线ASR语音识别。并将这个ASR能力应用到了手机麦克风、手机本地的历史通话录音、手机实时的SIM卡电话通话内容的解析上。在实践中,我们
- 鸟类识别与分类相关数据集
Bryan Ding
分类数据挖掘人工智能
随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
- AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。
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人工智能音视频大数据javaspring开发语言
AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析,并附具体案例:一、技术融合:多模态AI的核心突破跨模态理解引擎案例:Meta的AudiovisualNeuralNetwork(AV-Wav2Vec)实现语音-唇形-场景的联合建模,语音识别错误率降低40%技术指标:跨模态
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
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基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- QT的语音识别
heng6868
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难点:难点就是如何跟百度云的语音应用进行通信。首先,要获取应用的APIKey、SecretKey,并通过请求鉴权接口换取token。向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:并在URL中带上以下参数:grant_type:必须参数,固定为client_credentials;client_i
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
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今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 智能家居-深耕10年原创合集(2025/06更新)
CYP_2015
智能家居xcodeiosmacoside
2025-06更新篇章2025年广州光亚展参展记录智能插座:技术与应用演进之路语音识别技术:全链路技术栈解析6000字干货长文,深度解读智能家居7大派系,谁能真正统一“江湖”?最近参与某智能家居项目的早期调研,再次感慨用户对我们所说的“便捷”实则是“无感”。用户原话:"你们总说'智能',我就想要个不用记按钮、不用掏手机的家伙。"我们说的"便捷",在用户那儿根本不是"多快多远",而是"不用刻意"。现
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- 2958、最多K个重复元素的最长子数组
椎名ひる
#滑动窗口leetcodeleetcode算法数据结构
题目:解答:在上一题的基础上,修改一下即可。上一题是哈希表的value与1相比,本题改成与k相比即可。classSolution{public:intmaxSubarrayLength(vector&nums,intk){unordered_mapcnt;intleft=0,right=0;intlen=nums.size();intans=0;for(right;rightk){cnt[nums
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- HarmonyOS开发:使用语音识别的步骤演示
引言在当下的生活与工作场景中,语音识别技术早已渗透到方方面面——从手机上的语音助手快速拨打电话、发送消息,到智能音箱根据语音指令播放音乐、查询天气,再到办公场景里通过语音转文字功能高效记录会议纪要,其应用的广泛性不言而喻。而HarmonyOS在语音识别领域展现出了强大的技术实力,为用户带来了全方位的支持。它不仅能够精准识别普通话,满足大多数用户的日常需求,还兼容多种方言以及外语,极大地拓宽了使用范
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
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AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
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马里亚纳海沟网
人工智能语音识别python学习运维笔记
AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 基于Python的智能语音识别系统设计
MATLAB算法工程师Y
python语音识别开发语言
引言语言是人类最原始直接的一种交流方式,通俗易懂、便于理解。随着科技的发展,语言交流不再只存在于人与人之间,如何让机器“听懂”人类的语言并做出反应成为人工智能的重要课题,语音智能交互技术应运而生。作为其中重要一环的语音识别技术近年来不断发展,走出了实验室,随着人工智能进入人们的日常生活中。当今市场上语音识别技术相关的软件、商品涉及人类生活的方方面面,语音识别的实用性已经得到充分的印证。如今语音识别
- 基于python的语音识别系统,Python语音识别技术路线
快乐的小肥熊
ai智能写作python语音识别开发语言cnn
如何用python调用百度语音识别1、首先需要打开百度AI语音系统,开始编写代码,如图所示,编写好回车。2、然后接下来再试一下的音频,开始编写成功回车,如图所示的编写。3、最后,查看音频c的属性,可以看到音频持续28秒,这样就是用python调用百度语音识别成功解决问题。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Py
- Python 语音识别与语音合成的实现方法
加班不如去钓鱼
python语音识别xcode
```htmlPython语音识别与语音合成的实现方法Python语音识别与语音合成的实现方法随着人工智能技术的发展,语音处理在实际应用中变得越来越重要。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现语音识别和语音合成的功能。本文将详细介绍如何使用Python实现语音识别与语音合成。一、语音识别语音识别(SpeechRecognition)是将人类的语音转换为文本的过程。Pyt
- 阿里云一句话语音识别
前端:阿里云语音识别应用(一句话语音识别){{isRecording?'停止录音':'开始录音'}}识别结果:{{recognitionResult}}WebSocket状态:{{websocketStatus}}使用的音频格式:{{usedMimeType}}import{ref,onMounted,onUnmounted}from'vue'//状态管理constisRecording=ref(
- Unity使用讯飞语音模型(语音合成+语音识别+语音唤醒)Window端SDK
苏轼轼
语音识别人工智能
1.查看官方文档、登录并下载我们所需的SDK。语音唤醒需要我们设置唤醒词。讯飞智能语音SDK文档官网讯飞智能语音产品介绍官网在控制台下载对应SDK,由于讯飞官方只提供了C++/C语音版本,我们需要用C#调用下载SDK的dll库文件。2.将dll库拖进Unity项目中如果目标设备为64位,我们选择msc_x64.dll;如果是32位,我们选择msc.dll。另外我们如果要使用语音唤醒功能,还需要wa
- ESP32S3接入讯飞在线语音识别教程及配套源代码
2401_88800025
高级技术笔记高级笔记语音识别人工智能音视频嵌入式硬件单片机
1.准备工作1.1硬件准备ESP32-S3开发板(推荐ESP32-S3-WROOM-1)麦克风模块(如SPH0645LM4H或WM8978)MicroSD卡模块(可选,用于存储语音文件)扬声器模块(可选,用于播放识别结果)1.2软件准备安装ArduinoIDE(推荐2.0版本以上)安装ESP32-S3开发支持注册讯飞开放平台账号并创建应用获取讯飞语音识别API的AppID、APIKey和APISe
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1