- 全面触摸屏输入法设计与实现
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
- 配音助手:自媒体神器,内置海量音色的语音,支持多主播配音
阿幸软件杂货间
媒体
软件介绍内置文字转语音,提供多个主播音色,男声、女声、小孩、方言。支持的场景也是比较多,比如:广告促销、有声读物、广播配音、影视配音、Ai配音等。这个软件是免费的,只不过需要通过手机号码登录就可以使用全部功能了。软件下载夸克下载
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- Python爬虫实战:利用最新技术爬取B站直播数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言html百度
1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一,其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括:直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
- 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
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 5G RAN接入场景的IMS语音业务开通全流程
码农老gou
5G5G网络
1.UE注册请求声明语音能力UE→AMF:发送RegistrationRequestNAS消息,关键参数:-UE'susagesetting="VoiceCentric"//终端以语音业务为核心-RequestedNSSAI:包含IMS切片标识(S-NSSAI)技术意义:通知网络优先保障语音业务资源(如QoS、移动性管理)。触发AMF按语音终端策略处理注册流程。规范依据:TS24.501§5.5.
- 微软语音合成标记语言SSML文档结构和事件(详细文档和实例)
阿酷tony
AI数字人微信语音合成microsoft微软语音SSML文档结构SSML结构SSML语音合成
说明:MicrosoftAzure中国技术文档网站,请访问https://docs.azure.cn包含输入文本的语音合成标记语言(SSML)确定了文本转语音输出的结构、内容和其他特征。例如,可以使用SSML来定义段落、句子、中断/暂停或静音。可以使用事件标记(例如书签或视素)来包装文本,这些标记可以稍后由应用程序处理。有关如何在SSML文档中构建元素的详细信息,请参阅以下部分。备注某些语音不支持
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- 新能源汽车HMI案例:仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计
深空数字孪生
汽车交互HMI
新能源汽车HMI案例:仪表盘与中控屏的沉浸式交互设计内容摘要在新能源汽车的驾驶舱里,仪表盘和中控屏不再只是简单的信息显示工具,而是变成了沉浸式交互体验的核心。这些屏幕通过智能设计,不仅能提供丰富的信息,还能通过语音、手势甚至眼神与驾驶者互动。但如何在保证驾驶安全的同时,提供这种沉浸式体验呢?这是一个既充满挑战又极具吸引力的问题。接下来,我们将通过几个实际案例,深入探讨新能源汽车HMI设计的奥秘,看
- C语言学生成绩管理系统<;自创>;(功能7有小错误,但可运行)
han_xue_feng
java
腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告:07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展,我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职,早上早早来到了公司,发现好多人都没上班,到十点才陆陆续续有人来,办理完入职后,mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好,辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- 揭秘智能家居定制平板:其在不同生活场景中的常见应用与重要性
华一精品Adreamer
平板
在智能家居浪潮席卷全球的当下,人与居住空间的交互方式正经历着前所未有的变革。曾经分散在手机APP、语音指令与零星面板上的控制权,如今正迅速向一个更直观、更强大、更契合场景的中心汇聚——定制化平板电脑。这已非简单的一块触摸屏,而是深度融合场景需求、重塑家居交互逻辑、并驱动行业向沉浸式体验跃迁的战略级中枢。一、智能家居发展趋势智能家居行业已经从最初的单品智能,逐步迈入了全屋智能与场景智能的深水区。根据
- 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
- chatgpt赋能python:Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量
Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中,使用音频通信是非常普遍的。但是,由于各种原因,我们可能会遇到许多噪音干扰,从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题,我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理?我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
atest166
ChatGptchatgptpython语音识别计算机
Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
- 淘宝直播与开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的融合发展研究
说私域
人工智能小程序开源
摘要:本文聚焦于淘宝直播这一以“网红”内容为主的社交电商平台,深入分析其特点与流量入口优势。同时,引入开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序这一新兴概念,探讨二者融合的可能性与潜在价值。通过分析融合过程中的技术、市场、运营等方面因素,旨在为电商行业的创新发展提供新的思路与策略,以实现更高效的内容变现、用户拓展与商业生态构建。关键词:淘宝直播;开源链动2+1模式;AI智能名片;S2B2C
- 语音信号基础篇1-预加重(Pre-emphasis)
沐黎~
信号与系统语音识别人工智能
预加重就是对语音信号的高频进行补偿,语音信号90%能量集中在有效带宽低频分量上,高频分量频谱(一般我们用其幅度谱,通俗将就是频谱的模长或者绝对值长度)较小,我们让它变大一定,占比多,增强其高频分量。预加重原理也非常简单,其时域表达式非常简单,如下式子:公式中:一般取0.97时域看着就简单后一个减去前一个,看不出有什么规律,我们对其进行z变换,可得:合并同类项,可得:自变量为z,我们画出z变化后的频
- 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
- 基于MATLAB的语音信号预处理
3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响,就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理,以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重,其中为预加重系数,0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为,这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
- 可以悬浮在屏幕的搜题软件_大学生常用的搜题APP有哪些?这几个用过的人都说好...
大学生专业课和公共课加起来都不少,因此大家的学习压力也不小。有什么大学常用的搜题软件,可以帮大家提高学习效率,减轻学习和考试压力呢?大学生常用的搜题APP,这里给大家分享几个,觉得好用的,可以给我留言或者点赞哦!1.优题宝优题宝支持网课作业查找答案,大学各个考试科目也能在线搜题。输入方式有三种方式,文字、语音及拍照搜索,答案准确率高。比如问题描述过长,那么拍照搜题是比较方便的,像大学数学,就比较适
- TikTok短视频引爆代购:单条视频日销1.2万单的底层逻辑
Joe13265449558
电商跨境电商代购系统无货源自建站
TikTok+代购系统:如何通过短视频引流实现日销万单?引言:TikTok电商的“流量核弹”与代购新机遇2025年,TikTok全球月活跃用户突破15亿,覆盖200+国家和地区,其短视频+直播的电商模式成为跨境代购的“流量核弹”。数据显示,通过TikTok短视频引流的代购订单占比从2023年的12%飙升至2025年的47%,单条爆款视频可带来超10万次商品点击,转化率高达8.3%。本文将拆解Tik
- 元宇宙空间和数字世界:虚拟现实带给我们什么?
熊猫钓鱼>_>
vr
我们正沉浸在虚拟与现实交织的迷雾中,却鲜少停下脚步审视这场变革深处的困局。这已不仅是技术问题,更是关乎人类存在本质的哲学困境。让我们一起拨开表面繁荣的迷雾,直面那些令人警觉的矛盾漩涡:困局一:存在感的悖论——“虚拟在场”与“真实缺席”的撕裂表象繁荣:社交媒体上永不间断的点赞、评论、直播互动,让人似乎时刻处于“被看见”的中心。残酷内核:这种“在场感”越强,真实生活中的深度连接反而
- 微信直播回访视频下载方法
tianyatest
网页视频提取M3U8
今天在网上看2024制冷展大会直播回放,对于两个讲的比较好的视频,想下载下,发现居然不能直接下载,后来从调试模式抓到网址,进行了下载。操作流程:(1)将视频网页用Edge打开,F12进入调试模式;(2)找到网络,或者Network,然后在筛选器内填入M3U8;(3)这步最简单,也很关键,就是刷新网页;(4)就会看到一条记录,然后找到那个记录里面的地址。(5)此时,有两个选择:方法1:采用迅雷下载该
- 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情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)
AIGC应用创新大全
人工智能数据库网络ai
AI情绪识别革命:多模态数据库构建全攻略(2024最新版)关键词:AI情绪识别、多模态数据库、图像数据、语音数据、文本数据、数据库构建、2024技术摘要:本文全面且详细地介绍2024年AI情绪识别领域中多模态数据库构建的相关知识。从背景引入,讲解多模态数据的核心概念及其关系,阐述核心算法原理与操作步骤,通过项目实战展示实际代码实现,介绍应用场景、工具资源,探讨未来趋势与挑战,并进行总结,同时给出思
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计
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ChatGPT实战计算AgenticAI实战AIGC自动驾驶文心一言ai
AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计关键词:AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要:本文深入探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在自动驾驶领域的创新应用,特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型,结合具体代码实现和数学模型,揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
- 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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分