.DDDD
.DDDD

语音识别框架speechbrain---speaker-recognition说话人识别/声纹识别：模型评价(2)

EER 与 minDCF计算—基于自己数据的模型（cosine）

（1）构建验证verification文件

def create_veri_file(data_folder, save_file):
    """
    生成验证txt文件
    """
    dev_save_path = []
    with open(save_file, "w") as f

你可能感兴趣的:(语音识别)

  • ASR技术与Whisper引擎 Catformon whisper
    一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition，中文叫做自动语音识别，是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取：通过编码将声音转变为数字信号，提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型：声学模型通过处理编码得到的向量，将相
  • 多开工具与语音识别技术的融合与创新 程序员
    多开工具与语音识别技术的融合与创新摘要：随着科技的不断进步，多开工具和语音识别技术的融合与创新正在为我们的日常生活带来更加便利和高效的体验。本文将探讨多开工具和语音识别技术的结合，以及这种融合与创新对于各行业的影响和发展。引言：在数字化时代，多开工具和语音识别技术是两个独立发展的领域。多开工具是一种能够使用户同时运行多个应用程序的软件，而语音识别技术则是通过将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术
  • WhisperX：革命性的自动语音识别工具 孔秋宗Mora
    WhisperX：革命性的自动语音识别工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX项目介绍WhisperX是一个开源的自动语音识别（ASR）项目，由m-bain开发。该项目基于OpenAI的Whisper模型，通过引入批量推理、强制音素对齐和语音活动检测等技术，实现了高达70倍的实时转录速度，并提供了准确的单词级时间戳和说话人识别功能。Whis
  • 【前端开发学习笔记17】使用ai wei387245232 学习笔记
    AI的认知&两个工具-认知同步AI早已不是新事物（接受）：语音识别，人脸识别，无人驾驶，智能机器人...（包括ChatGPT也是研发了多年的产物）AI本质是智能工具（认识）：人工智能辅助，可以提升效率，但不具备思想意识，无法从零到一取代人类工作AI一定会淘汰掉一部分人：但一定会衍生出新的职业方向，逆水行舟，不进则退，学会拥抱变化ChatGPT的基本使用-Prompt优化AI互动中容易出现的问题AI
  • cnn以及例子 阿拉斯攀登 机器学习cnn人工智能神经网络
    cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍：基本原理卷积层：是CNN的核心组成部分，通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作，自动提取数据中的局部特征。例如，在处理图像时，卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
  • 常见的深度学习模型总结 编码时空的诗意行者 深度学习人工智能
    1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景：分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
  • 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系 我的青春不太冷 人工智能机器学习数学
    目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换：想象我们有一张二维图片，图片里有个点，它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点（就像把纸钉在墙上，以钉子的位置为中心）逆时针旋转一定角度
  • python录音pyaudio_python调用pyaudio使用麦克风录制wav声音文件的教程 极客羊 python录音pyaudio
    python的pyaudio可以进行录音，播放，生成wav文件等等,WAVE是录音时用的标准的WINDOWS文件格式，文件的扩展名为WAV，数据本身的格式为PCM或压缩型，属于无损音乐格式的一种。在我们研究语音识别，自然语言处理的过程中，常常会使用到它，比如我们调用百度语音识别所以我们首先研究一下pyaudio库的安装与使用。安装：pipinstallpyaudio调用pyaudio使用麦克风录制
  • 神经网络（Neural Network） ningmengjing_ 神经网络深度学习人工智能
    引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元，每个神经元接收多个输入信号，通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织，
  • 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构 由数入道 人工智能系统架构人工智能智能体
    1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉：利用麦克风阵列、声学传感器，结合声纹识别、语音识别（如基于Transformer或RNN的模型）技术处理音频信息。文本与语义信息：通过文
  • 【鸿蒙开发】第二十四章 AI - Core Speech Kit（基础语音服务） 鸿蒙程序媛 鸿蒙理论知识学习harmonyos
    目录1简介1.1场景介绍1.2约束与限制2文本转语音2.1场景介绍2.2约束与限制2.3开发步骤2.4设置播报策略2.4.1设置单词播报方式2.4.2设置数字播报策略2.4.3插入静音停顿2.4.4指定汉字发音2.5开发实例3语音识别3.1场景介绍3.2约束与限制3.3开发步骤3.4开发实例1简介CoreSpeechKit（基础语音服务）集成了语音类基础AI能力，包括文本转语音（TextToSpe
  • 语音识别(Speech Recognition) 原理与代码实例讲解 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
    语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解语音识别作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了显著的进步，尤其是在深度学习技术的推动下。它在智能家居、车载系统、智能客服等领域有着广泛
  • AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP开发攻略：功能、架构、合规 万岳软件开发小城 APP开发软件开发互联网医院系统源码人工智能APP开发软件开发互联网医院系统源码
    今天，笔者将从功能设计、系统架构、合规要求等方面，深入解析AI智慧医疗系统源码与互联网医院APP的开发攻略，助力企业快速布局智慧医疗赛道。一、AI智慧医疗系统的核心功能要开发一款成熟的智慧医疗系统，必须具备以下几个关键功能模块：远程问诊与在线会诊语音/视频问诊：支持医生与患者远程实时沟通，结合AI语音识别和自然语言处理（NLP），实现病情描述、智能分析与自动记录。多方会诊：支持多名专家同时参与，为
  • 多模态大模型：技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用 杭州大厂Java程序媛 DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。其中，多模态大模型（Multi-ModalLargeModel）以其强大的跨模态理解和融合能力，成为当下人工智能技术发展的热点。传统的单一模态大模型，如BERT、GPT等，尽管在各自模态上有着卓越的表现，但在处
  • 为什么线下面试越来越流行了？ 后端
    不知道大家有没有发现，最近在找工作时，越来越多的公司开始要求必须线下面试了，例如，深信服：例如，华为：还有公司在发布招聘信息时也明确写明了“只能线下面试”：那背后的原因究竟是啥呢？原因一：作弊成本越来越低AI的诞生确实提供了很多便利，但也有人和团队利用AI来搞一些非正当的产品，例如AI面试辅助工具，它大概是这样的：面试官上远程问问题，这边的AI面试辅助工具通过语音识别很快就能找出正确的答案，让远程
  • 微软文本转语音和语音转文本功能更新，效果显著！ wuhanwhite pythonmicrosoftai人工智能TTSazurepython
    今天我要和大家分享一个新功能更新——微软的文本转语音和语音转文本功能。最近，微软对其AI语音识别和语音合成技术进行了重大升级，效果非常好，现在我将分别为大家介绍这两个功能。先来听下这个效果吧微软文本转语音和语音转文本功能更新文本转语音文本转语音（Text-to-Speech,TTS）是一种将文本信息转换为自然听起来的语音的技术。微软的文本转语音功能提供了多种语言和语音选项，支持多种平台和设备，使得
  • 《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》 机器学习人工智能深度学习
    在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。一、卷积核的概念卷积核是一个小矩阵，通常为正方形，其大小常见的有3x3、5x5等奇数尺寸。它就像是一个“小探测器”，在输入数据（如图像）上滑动，通过特定的运算来提取数据中的特征。卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程
  • 使用Python进行语音识别：将音频转为文字 WmqApps python语音识别音视频
    语音识别是一项将语音信号转换为可理解的文本的技术。在Python中，我们可以使用一些库和工具来实现语音识别，并将音频转换为文本。本文将介绍如何使用Python进行语音识别的过程，并提供相应的源代码。步骤1：安装所需的库首先，我们需要安装一些Python库来支持语音识别。一个常用的库是SpeechRecognition，它提供了一个简单的接口来调用各种语音识别引擎。我们可以使用pip命令来安装Spe
  • 开源项目实战：Whisper 环境下的语音识别与说话人分离完全指南 唐阔清
    开源项目实战：Whisper环境下的语音识别与说话人分离完全指南whisper-diarizationAutomaticSpeechRecognitionwithSpeakerDiarizationbasedonOpenAIWhisper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization项目基础介绍本项目名为whisper-diar
  • 人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型python开发语言
    文章目录人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术1.引言2.技术原理及概念3.实现步骤与流程4.应用示例与代码实现讲解人工智能在音乐中的自然语言处理技术：探讨音乐中的自然语言处理技术1.引言1.1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）技术在音乐领域中的应用也越来越广泛。在过去的几年中，语音识别、唱歌比赛、歌词分析、智能推荐等应用已经在音乐行业中发挥了重
  • MOE-conformer 流式多语种语音识别 深度学习-视听觉 语音识别人工智能
    MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理，目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算，容易实现数据并行通过组合不同专家的强项，总体能
  • python openai库讲解，以及如何调用deepseek的api 一念& 其它python开发语言
    PythonOpenAI库讲解1.概述openai是Python中用于与OpenAI提供的一系列人工智能服务（如GPT系列模型）进行交互的官方库。借助这个库，开发者能够轻松地在Python代码里调用OpenAI的API来完成文本生成、图像生成、语音识别等多种任务。2.安装使用pip工具可以方便地安装openai库，在终端中执行以下命令：pipinstallopenai3.基本使用步骤3.1设置AP
  • 大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发” 小马过河R AI人工智能人工智能机器学习深度学习
    2023年，注定被载入人工智能发展的史册。这一年，以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世，掀起了一场席卷全球的科技风暴。大模型，作为这场风暴的核心，以其强大的通用性和创造性，宣告着人工智能“寒武纪大爆发”的到来，开启了人工智能发展的新纪元——大模型元年。一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模
  • 目前市场上深度学习简介及沿革发展 Allen-Steven python相关应用深度学习人工智能
    深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。1.感知机（Perceptron）及其扩展发展历史1958年：感知机由FrankRosenblatt提出，这是最早的人工神经网络模型，旨在模拟生物神经网络。局限性：感知机无法处理线性不可分问题，这一问题由MarvinMins
  • 探索深度学习：开启智能新时代 顾漂亮 深度学习人工智能机器学习
    目录深度学习究竟是什么？深度学习的“三驾马车”：数据、模型与算力深度学习的前沿模型架构深度学习在各领域的深度应用深度学习的挑战与应对策略深度学习的未来展望在当今科技飞速发展的时代，深度学习无疑是最炙手可热的领域之一。它宛如一把神奇的钥匙，开启了通往智能世界的大门，从语音识别到图像分类，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的身影无处不在，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么？深度学习隶属
  • 二值连接：深度神经网络的轻量级革命 步子哥 dnn人工智能神经网络
    引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而，这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升，尤其是图形处理单元（GPU）的广泛应用。然而，随着模型规模和数据量的增长，深度学习的计算需求也在不断攀升。与此同时，移动设备和嵌入式系统的快速发展对低功耗、高效能的深度学习算法提出了更高的
  • 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力 樱花的浪漫 因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
    近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中，其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息，进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程，有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
  • 运行 Deepseek 视觉模型的方法 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程deepseek人工智能
    简介如果您有图形处理单元，则无需担心数据被收集，因为您可以在自己的机器上运行它。这一切都是免费的；方法如下！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上运行语音识别和LLaMA-2GPTWhisperASR和LLaMA-2GPT模型的完全离线使用》权重2，llama类、边缘计算类《本地构
  • CH32V003_STT 开源项目教程 柯晶辰Godfrey
    CH32V003_STT开源项目教程ch32v003_sttSimpleSpeech-To-Textonthe'10cents'CH32V003Microcontroller项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ch32v003_stt项目介绍CH32V003_STT是一个基于CH32V003微控制器的语音识别项目。该项目旨在提供一个简单易用的语音识别解决方
  • 一种非接触式智能垃圾桶设计（论文+源码+实物） 云山工作室 单片机智能家居嵌入式硬件毕业设计毕设
    1系统方案设计通过对需求展开分析，本设计非接触式智能垃圾桶采用STM32F103单片机作为控制器，通过红外传感器实现垃圾桶的满溢检测，通过三个SG90舵机分别控制可回收、不可回收、其他垃圾桶盖的开关，并通过WiFi通信模块将数据信息传输到云平台，方便用户实现远程管控，在控制方式上有自动和手动两种模式，自动模式下，用户可以通过LU-ASR01语音识别模块以语音的方式对垃圾桶进行控制，手动模式下，则用
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他