毛毛v5
毛毛v5

ASR 语音识别

https://blog.ailemon.net/2017/04/27/statistical-language-model-chinese-pinyin-to-words/#more-235

你可能感兴趣的:(ASR 语音识别)

  • 傅里叶变换在语音识别中的关键作用 从零开始学习人工智能 语音识别人工智能
    在语音识别中，傅里叶变换起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：一、时域到频域的转换语音信号的特点语音信号是一种时域信号，它随时间变化。例如，当我们说话时，声带的振动产生声波，这些声波在空气中传播，其振幅随时间不断变化。这种时域信号包含了丰富的信息，如音调、音色等，但这些信息在时域中并不是很容易直接提取。傅里叶变换能够将时域信号转换为频域信号。在频域中，语音信号被分解为不同频率成分的组合。以一
  • 百度指数+selenium+request+比特指纹浏览器+pywebview+pandas+flask过程性 万山y pythonselenium爬虫flaskpandas
    1.cookies和headrs问题使用selenium获得的cookies测试没有问题，但是获得的heards头不可以使用，经过测试比较需要添加或者修改几项重点的heards为{'Cipher-Text':'1704885072633_1704970047346_SlMkwPX0ZnotTaSrpOEx50xhLlPT5iMH867nxTtYuapcdPhsh2d2ooVE2F+RSm+yhIF
  • 智能家居语音识别模块 兢兢业业的打野 单片机嵌入式硬件
    #include#include"stm32f10x.h"#include"usart.h"#include"user_common.h"#include"SNR1806/snr1806.h"#ifndefNULL#defineNULL0#endifstaticu8gRevDataBuf[30]={0};LD3322Handle_tgs_Ld3322Handle={.bl_rev_cmd_flg=
  • 使用vue3实现语音交互的前端页面 Rverdoser 交互前端
    要在Vue3中实现语音交互的前端页面，你可以使用WebSpeechAPI。以下是一个简单的例子，展示了如何在Vue3组件中集成语音识别（speechrecognition）和语音合成（speechsynthesis）功能。首先，确保你的项目中安装了vue3。npminstallvue@next然后，创建一个Vue组件：开始录音开始播放import{ref}from'vue';constSpeech
  • Java语音识别：开启人机交互的新篇章 苏-言 语音识别人机交互人工智能
    语音识别思路：首先使用工具类开始录音并存储再调用百度语音识别API接口进行语音内容的识别导入依赖：com.alibabafastjson1.2.83com.squareup.okhttp3okhttp4.9.3ws.schildjave-all-deps3.5.0com.baidu.aipjava-sdk4.16.19编写语音合成工具类：/***录音，存储为WAV文件*@authoradmin_7
  • LLMs，即大型语言模型 maopig AI语言模型人工智能自然语言处理
    LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
  • 【YashanDB知识库】YashanDB备份恢复的两种渠道 数据库
    本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7106884.html?templateId=171...背景：通过备份恢复完成yasdb到yasdb的数据迁移，环境分为A环境（ip:127.0.0.1）与B环境（ip:127.0.0.2），数据从A环境迁移到B环境。方式有两种，一是yasql命令行，二是通过yasrman工具ya
  • whisper.cpp 学习笔记 法号：行颠 机器学习whisper学习笔记
    whisper.cppwhisper.cpp学习笔记whisper介绍源码下载源码编译支持的模型优化/加速生成库文件使用whispe.cpp的demo参考文献whisper.cpp学习笔记whisper介绍whisper是基于OpenAI的自动语音识别（ASR）模型。他可以识别包括英语、普通话等在内多国语言。whisper分为whisper（python版本）和whisper.cpp（C/C++版
  • 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而，随着模型规模的不断扩大，训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源，例如高性能GPU和TPU，这导致训练成本高昂，难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大，需要大量的内存进行存储和
  • GPT Notes 3.2.1.2 | 最强GPT解锁会员版无需登录无限制使用 星图软件库 软件分享gpt软件工程
    GPTNotes是一款功能强大的AI智能软件，提供无需登录的永久会员体验，满足用户在工作和学习中的各种需求。它支持语音识别，帮助用户轻松撰写文章、解答问题，并具备语音转文字、图片识别等几十种AI功能。打开即享会员特权，不受限使用所有功能，无需特别网络要求，可直接开启悬浮窗口模式，随时提问而不打断工作流，极大提高效率。大小：68.7M下载地址：百度网盘：https://pan.baidu.com/s
  • mysql查询统计聚合函数 三小皮 mysql数据库
    业务中用户统计报表使用，查询字段使用聚合函数+条件，快速实现报表统计。SELECTMIN(s.org_name)ASorgName,s.way_nameASwayName,COUNT(s.id)ASwaybillTotal,SUM(s.take_weight)AStakeWeightTotal,SUM(s.revert_weight)ASrevertWeightTotal,SUM(s.settle
  • 语音识别技术有哪些应用场景？ 不想秃头的程序 语音识别人工智能
    语音识别技术，作为人工智能领域的重要分支，已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景：智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等，都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言，并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域，语音识别被用于控制各种智能设备
  • 英语日积月累2023-06-08 抽刀断水2
    StratifiedStratifiedStratified分层此外，欧洲社会相对来说是分阶层的；职业和社会地位是通过继承得到的。Moreover,Europeansocietywasrelativelystratified;occupationandsocialstatuswereinherited.straightforwardstraightforwardstraightforward直爽的
  • 微软 Azure AI 服务免费试用及申请：语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理、文档分析等10大场景 全云在线allcloudonline microsoftazure人工智能
    为方便企业认识和快速上手AzureAI服务，我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示，旨在解决各种用例。这些模型易于访问，可帮助企业无缝实施AI驱动的解决方案，如下是已整理并编录的AzureAI服务中提供的预构建演示，希望这可以帮助您将AI无缝融入您的产品和服务中。微软AzureAI服务可以合规、稳定地提供企业用户使用ChatGPT的可能
  • 基于人工智能的智能语音助手 人工智能发烧友 人工智能
    语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.
  • 【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
    【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
  • 机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别 我就是全世界 人工智能机器学习深度学习
    1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
  • 辛普森积分公式 maze_illusion 数论模板
    f()为被积函数doublesimpson(doublel,doubler){doublemid=(l+r)/2;return(f(l)+4*f(mid)+f(r))*(r-l)/6.0;}doubleasr(doublel,doubler){doublemid=(l+r)/2;doubleres=simpson(l,r);if(fabs(res-simpson(l,mid)-simpson(mi
  • Python 实时语音识别 TEDxPY python学习python资源语音识别Python人工智能实时语音识别百度语音API
    Python实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。语音识别语音识别技术就
  • 大规模 K8s 集群管理经验分享 · 上篇 尔达 Erda 数据库javajenkins
    11月23日，Erda与OSCHINA社区联手发起了【高手问答第271期–聊聊大规模K8s集群管理】，目前问答活动已持续一周，由ErdaSRE团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集，其他问题也将于近期整理后发布，敬请期待！Q1：K8s上面部署不通的应用对于存储有不同的要求，有的要高吞吐，有的是要低响应。大规模K8s部署的时候是怎么协调这种存储差异的问题？还是说需要根据不同的场
  • 深度神经网络详解：原理、架构与应用 阿达C 活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
    深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
  • 本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究 一只老虎 人工智能编程开发算法研究whisper语音识别人工智能
    目录摘要关键词1.引言2.Whisper模型简介3.环境准备4.系统架构与实现4.1模型加载4.2实时音频输入处理4.3实时转录处理4.4程序实现的框架4.5代码实现5.实验与结果6.讨论7.结论参考文献摘要语音识别技术近年来发展迅速，广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper是由OpenAI开发的一种开源语音识别模型，具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建Whi
  • 如何从0到1本地搭建whisper语音识别模型 MaxCode-1 搭建本地gptwhisper
    文章目录环境准备1.系统要求2.安装依赖项1：安装Python和虚拟环境2：安装Whisper3：下载Whisper模型4：进行语音识别5：提高效率和精度6：开发和集成Whisper是OpenAI发布的一个强大的语音识别模型，它可以将语音转换为文本，支持多语言输入，并且可以处理各种音频类型。以下是一个从0到1的本地搭建Whisper模型进行语音识别教程环境准备1.系统要求操作系统：Linux、Ma
  • docker打印容器启动命令和输出dockerfile liujiangxu dockerdocker容器运维
    runlike：通过容器打印启动命令通过pip方式安装pipinstallrunlike通过容器方式安装（永久别名：配置在~/.bashrc中）aliasrunlike="dockerrun--rm-v/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sockassaflavie/runlike"用法：runlike容器名/容器idrunlike-p容器名/容器id示例：r
  • 蒙特卡罗——三门问题python代码实现 潮汐退涨月冷风霜 python开发语言蒙特卡罗
    三门问题b站李永乐老师讲解三门问题python蒙特卡罗模拟#模拟三门问题importrandomasrd#n:模拟次数,m:中奖次数n=100000m=0foriinrange(n):#车位于的门号car=rd.randint(0,2)#人随机选择一个门door=rd.randint(0,2)#主持人展示空门empties={0,1,2}-{car,door}empty=rd.choice(lis
  • python爬虫处理滑块验证_python selenium爬虫滑块验证 用户6731453637 python爬虫处理滑块验证
    importrandomimporttimefromPILimportImagefromioimportBytesIOimportrequestsasrqfrombs4importBeautifulSoupasbsfromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriverimportActionChainsfromselenium.webdriverimpo
  • FunASR 语音识别系统概述 瑞雪兆我心 语音识别人工智能
    FunASR（AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit）是一个基础的语音识别工具包，提供多种功能，包括语音识别（ASR）、语音端点检测（VAD）、标点恢复（PR）、语言模型（LM）、说话人分离等。项目源地址1语音识别（ASR）参考语音交互：聊聊语音识别-ASR（万字长文）语音识别技术（AutomaticSpeechRecognition,ASR）
  • 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器 毕艾琳
    使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中，语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
  • 使用matlab的热门问题 七十二五 值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
    MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
  • 蒙特卡罗方法——布丰投针实验近似计算圆周率python代码实现 潮汐退涨月冷风霜 python开发语言蒙特卡罗
    布丰实验数学原理python代码importrandomasrdimportnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'#或者'MicrosoftYaHei'matplotlib.rcParams['axes.unicode_min
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他