- 【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
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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
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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
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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
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f