- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 自然语言处理(NLP)技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括:实现人机交互:NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互,使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理:NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析,提取关键信息和知识,从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译:N
- AI智能电销机器人帮助我们开发业务的效果如何呢?
VO_794632978
语音机器人WX-794632978人工智能机器人语音识别阿里云腾讯云
AI电销机器人获客效果怎么样?AI电销机器人是人工智能语音识别系统的应用产品,2018年6月以后,全国电销机器人全面开花,呈现出井喷的状态。疫情3年,全球AI巨头们没有停下深度研发的步伐,AI电销机器人在不断的升级迭代!疫情刚刚结束,作为市场刚需的AI电销机器人又火了起来!我们一起来了解一下它能帮助我们什么。一、语音识别率大幅提高,帮助企业解决诸多难题。语音识别功能是智能语音机器人更基本的功能,也
- 真快!几分钟就把视频语音识别为文本了,不到10行代码
诗者才子酒中仙
音视频语音识别人工智能
虽然已经很简单了,但是对于程序员来说还是不够简洁,毕竟程序员都很“懒”,Whisper虽说安装和调用已经很简单了,但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。将音视频文件中的音频转为文字内容,这个需求放到两年前还不大好实现,但是放到今天,几分钟就解决了。听说有的公司为了抓取训练数据,已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍,然后将其中的音频提取成文本,用作大数据模型的训练语料
- 语音系统智能AI机器人AI源码营销机器人电销机器人智能电话机器人拨号机器人语音机器人空号识别FreeSWITCH呼叫中心中间ipbxIPBX科大识别阿里识别语音识别语音翻译AI语音系统电销机器人系统搭
ai语音机器人
电销系统电销机器人语音系统机器人bootstraphtmldreamweaver人工智能
2022新版本AI智能系统已修复远程执行漏洞1、增加话术体验模式,支持检测话术的完整性。2.支持开通运营商免费独立绑定公众号3、支持:空号,拒接,通话中,无法接通。。。结果识别4、意向客户推送ABC5.支持打断,支持重复回答6.终端账户支持单账户绑定多个微信7,支持单账户不通过VOS对接多台设备,支持多任务固定单独坐席拨打互不干扰。8。免费赠送话术,售后专门指导教学包教包会承诺一年售后服务!本系统
- 基于深度学习的中文语音识别系统(毕设)
程序员奇奇
深度学习从入门到精通语音识别深度学习人工智能
该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模,其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC,语言模型包含transformer、CBHG,数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统,将项目下载到本地上,下载thchs数据集并解压至data,运行test.py,不出意外能够进行识别,
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- 全球知名语音大模型介绍
科学禅道
大模型专栏语音大模型深度学习人工智能语音识别
全球知名的语音大模型包括但不限于以下几种:OpenAIWhisper:OpenAI于2022年发布的Whisper是一个大规模的多语言端到端语音转文本模型,它能够在多个语种上实现高质量的自动语音识别(ASR),并且具备一定的翻译能力。目前最新版本是OpenAIWhisperV3,发布时间为2023年11月7日。DeepMindWaveNet:DeepMind开发的WaveNet是一种开创性的神经网
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- 什么是机器学习
瑞瑞大大
机器学习
随着科技的飞速发展,机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域,从智能家居到自动驾驶,从语音识别到图像识别,机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。首先,机器学习是什么?机器学习是一种人工智能的方法,它通过让计算机从数据中学习规律和模式,进而实现预测和决策。机器学习的核心思想是:利用已有的数据,通过算法构建一个模型,使得该模型能够在新的数据上做出准确的预测。简
- uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形可视化
在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能,uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好,用Recorder插件可避免这些问题。DCloud插件市场下载插件(有demo项目源码):https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=Recorder-UniCor
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- ChatGPT和LLM
小米人er
我的博客chatgpt
ChatGPT和LLM(大型语言模型)之间存在密切的关系。首先,LLM是一个更为抽象的概念,它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络,根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。其核心思想是基于训练数据中的统计规律,将输入序列转化为概率分布,进而输出目标序列。这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务,如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于
- 人工智能到底是什么?
Evaporator Core
人工智能人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种利用计算机科学和统计学理论和技术来实现人类智能的一门交叉学科,旨在使计算机系统能够模拟、扩展和增强人类的智能能力,使计算机能够像人类一样思考、学习、决策和执行任务。简单来说,人工智能是计算机程序的一种,可以使计算机完成类似于人类的任务,例如视觉识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自主决策等等。人工智能的发展史人工智能(Arti
- AI手机是什么原理
小黄人软件
人工智能智能手机
AI手机,即搭载人工智能技术的智能手机,基于几个核心原理和技术来提升用户体验和手机的智能化程度。这些原理主要包括:机器学习和深度学习:AI手机利用机器学习算法,尤其是深度学习模型,来分析和理解用户数据(如照片、视频、文本和语音)。这些技术使得手机能够提供个性化的用户体验,比如智能推荐、语音识别和图像识别。自然语言处理(NLP):AI手机使用NLP技术来理解和生成人类语言,使得用户可以通过语音命令与
- 深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
Srlua
人工智能深度学习人工智能
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,旨在模仿人类大脑分析和学习数据的方式。深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征,它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处
- 深度学习的进展
五行缺你94
笔记深度学习人工智能
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。方向一:深度学习的
- 机器学习
会敲键盘的猩猩
PRML机器学习
在过去50年,机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法,这些算法通常应用在商业系统中,例如语音识别,计算机视觉,和其他各种各样的任务,并已剥离了数据挖掘中的工业来发掘网上不断增长的数据量中隐藏的规律。这篇文章提供了该学科(已经作为机器学习出现
- 扩展语音识别系统:增强功能与多语言支持
GT开发算法工程师
语音识别人工智能
一、引言在之前的博客中,我们成功构建了一个基于LibriSpeech数据集的英文语音识别系统。现在,我们将对系统进行扩展,增加一些增强功能,并尝试支持多语言识别。二、增加增强功能语音合成--除了语音识别,我们还可以增加语音合成(Text-to-Speech,TTS)功能,将文本转换为语音输出。这可以使得我们的系统不仅仅是一个转录工具,还能够进行语音交互。情感分析--通过结合情感分析模型,我们可以识
- ASR 概述
墨鸦_Cormorant
PythonASR
前言随着企业加强了与客户的线上沟通,企业越发依赖于虚拟助手、聊天机器人以及其他的语音技术,以实现与客户的高效互动。这几类人工智能,都是依赖于自动语音识别技术,简称为ASR。ASR涉及到将语音转换为文本,促使计算机理解人类语言并与人类对话。语音识别技术,也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键
- 深度学习的应用实例
数字化信息化智能化解决方案
深度学习人工智能
深度学习在各个领域都有广泛的应用,下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。自然语言处理(NLP)情感分析:深度学习模型如循环神经网络(RNN)和Transformer等已被广泛用于情感分析任务,例如识别文本中的情感倾向或情感类别。最新的进展包括使用预训练的语言模型(如BERT)进行情感分析,这些模型在大量无监督数据上进行预训练,并在特定
- 中文语音标注工具FunASR(语音识别)
我要用代码向我喜欢的女孩表白
语音识别人工智能
全称AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit(一个语音识别工具)可能大家用过whisper(openAi),它【标注英语的确很完美】,【但中文会出现标注错误】或搞了个没说的词替换上去,所以要人工核对,麻烦。FunASR作用:能【准确】识别语音,并转成【文字、标出声调】他的原理,就不讲了,俺是搞大数据的,python这东西就勉强能写个爬虫和接口,机
- 深度学习的进展
JayGboy
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。深度
- 神经网络和深度学习
灰斗儿
原著作者:michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书,这本书将教给你:神经网络,是一个由于生物启发的编程规范,使计算机通过观察数据进行学习深度学习,一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。有关这本书所采取的方法的更多的细节,看
- Beam search 以及在语音识别(pure E2E)中的使用
panxin801
语音识别处理
Beamsearch以及在语音识别(pureE2E)中的使用Author:XinPanDate:2021.2.22语音识别(ASR)中解码时一个很重要的过程。在其中不论是传统语音识别或是E2E的新结构虽然LM也许不存在了,但是解码过程和其中的解码方法是必不可少的。首先简单说下beamsearch,之后说下ASRE2E+withoutLM这种方式中beamsearch如何使用的。BeamSearch
- Toolify.ai 帮助你发现最好的 AI 网站和 AI 工具
叶庭云
暂时人工智能AIToolify.ai工具网站
CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/人工智能作为一门前沿科技领域,吸引着越来越多的人关注和投入。首先,让我们探讨一下为什么对人工智能感兴趣是值得的:科技进步与应用:近年来,人工智能技术在各行各业迅速发展。从语音识别到智能音箱,从无人驾驶到人机对战,人工智能为人类社会带来了一次又一次惊喜。对人工智能的兴趣,意味着你关心科技进步,愿意探索新的应用领域。职业发
- PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型?
suoge223
机器学习实用指南深度学习pytorchtensorflow
众所周知,访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大,达到数万亿个参数,在许多领域,尤其是自动语音识别等领域,从头开始训练高级模型不再有意义。鉴于预训练深度学习模型的重要性,哪个深度学习框架(PyTorch或TensorFlow)为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。在本文中,我们将定量地探讨这个主题,以便您可以随时了解深度学习领域的当前状态。为
- 工信部颁发的《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级证书的培训通知
人工智能技术与咨询
人工智能计算机视觉自然语言处理
国家发展大势所趋,促进各行各业智能化、数字化转型,而计算机自然语言处理是一个快速发展的领域,随着人工智能技术的不断发展和应用,对自然语言处理的需求也越来越大。因此,计算机自然语言处理的就业前景非常好。在就业方面,计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作,包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
- 《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍
软工菜鸡
《零基础实践深度学习》百度飞桨人工智能深度学习机器学习AI
1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来,深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者聚焦业务场景和模型设计本身,省去大量而繁琐的代码编写工作,其优势主要表现在如下两个方面:节省编写大量底层代码的精力:深度学习框架屏蔽了底层
- 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&Site=有事Q我&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