Transformer模型及其语音识别应用

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
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 microsoft azure 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
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
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gpt whisper
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
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
2021-01-02随笔 0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
垂类大模型：领域专家参与的重要性澳鹏Appen 生成式AI 人工智能与机器学习人工智能 AI 生成式AI
随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能，如推理和总结，旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
推荐项目：VITS2 Chinese - 轻松转化你的中文语音至文本傅尉艺Maggie
推荐项目：VITS2Chinese-轻松转化你的中文语音至文本VITS2-ChineseVITS2forChinesespeech|最新VITS2中文语音合成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VITS2-Chinese项目介绍VITS2Chinese是一个针对中文语音的自动转文字工具，它简化了传统语音识别的复杂流程，让用户只需上传音频文件，就能一键完成语
人机交互与现代战争人机与认知实验室人机交互
人机交互技术在现代战争中的应用越来越广泛，它可以帮助士兵更好地完成任务，提高作战效能，减少人员伤亡。人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多，比如：（1）虚拟现实和增强现实技术：这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境，模拟各种战斗场景和任务，帮助他们提高技能和决策能力。（2）语音识别和自然语言处理：通过语音识别和自然语言处理技术，士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互，提高操作效率和减
机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解刷刷刷粉刷匠机器学习机器学习神经网络 rnn
引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
WhisperX: 带时间戳的自动语音识别及说话人分离史恋姬Quimby
WhisperX:带时间戳的自动语音识别及说话人分离whisperXm-bain/whisperX:是一个用于实现语音识别和语音合成的JavaScript库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的API，支持多种语音识别和语音合成引擎，并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisp
语音识别学习笔记2024 AI算法网奇深度学习基础音视频人工智能
目录dragonfly阿里达摩院FunASR：一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa安装语音识别dragonfly阿里达摩院FunASR：一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa，一个很有趣的Python库！-简书音频转特征向量GitHub-librosa/librosa:Pythonlibraryforaudioandmusicanalysislibrosa
用“说”智能控制灯具开关语音识别芯片NRK3603 九芯电子九芯电子语音芯片方案语音识别人工智能语音识别技术语音识别芯片语音芯片
用“说”智能控制灯具开关是一种基于语音识别技术的智能家居设备，它通过内置的语音识别芯片，利用离线识别算法，将用户的语音指令实现对灯具的控制，NRK3603语音识别芯片成为客户低成本的离线语音识别方案。功能特性：1.内核和存储高性能32bitRlsc内核，主频160MHZ，内置4MBSPIFLASH。2.AI算法：离线语音识别，采用最新的神经网络(TDNN)算法，具有识别精准，误判率低等优势，5米远
快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型码上飞扬 whisper
在语音识别领域，OpenAI的Whisper模型以其高效且准确的特性迅速受到瞩目。许多人可能觉得在本地环境中运行这样一个大模型过于复杂，但其实，经过正确的指导，你完全可以在自己的计算机上搭建一个高性能的语音识别系统。前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：
本地搭建和运行Whisper语音识别模型小记 LQS2020 whisper
搭建本地的Whisper语音识别模型可以是一个非常有用的项目，尤其是在需要离线处理语音数据的情况下。Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型，支持多语言和高效的转录能力。以下是详细的步骤来本地搭建和运行Whisper语音识别模型：1.准备环境安装Python确保你的系统上安装了Python3.8及以上版本。可以从Python官方网站下载并安装。创建虚拟环境（可选）为了避免依赖冲突，建
【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？ @我们的天空 AIGC whisper 语音识别 AIGC python 人工智能机器学习深度学习
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动，别忘了点赞、关注，收藏！作者简介：我们的天空《头衔》：大厂高级软件测试工程师，阿里云开发者社区专家博主，CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。所属的专栏：TensorFlow项目开发实战，人工智能技术主页：我们的天空一、Whisper语音识别模型概述Whisper是由Ope
Python知识点：如何使用Python实现语音识别超哥同学 Python系列 python 语音识别 xcode 编程面试
要在Python中实现语音识别，你可以使用SpeechRecognition库，它是一个功能强大的库，能够识别音频中的语音并将其转换为文本。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用这个库进行语音识别。步骤1：安装依赖库首先，你需要安装SpeechRecognition库和pyaudio库。你可以使用以下命令安装这些库：pipinstallSpeechRecognitionpipinstallpyau
【机器学习-神经网络】循环神经网络刷刷刷粉刷匠机器学习神经网络 rnn
在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。RNN能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系，因此在自然语言处理、时间序列预测和语音识别等任务中发挥着至关重要的作用。本文将对RNN进行深入探讨，从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现，全面剖析RNN在现代机器学习中的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网
Azure和Transformers的详细解释漫天飞舞的雪花 azure microsoft python
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合，旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释：AzureAI主要组件AzureCognitiveServices（认知服务）：计算视觉：包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务：包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务：包括文本分析、语言翻译、情感
基于人工智能的智能客服系统嵌入式详谈人工智能
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
YeAudio音频工具的介绍和使用夜雨飘零1 语音音视频语音识别 python ffmpeg
夜雨飘零音频工具这款Python音频处理工具功能强大，支持读取多种格式的音频文件。它不仅能够对音频进行裁剪、添加混响、添加噪声等多种处理操作，还广泛应用于语音识别、语音合成、声音分类以及声纹识别等多个项目领域。安装使用pip安装。pipinstallyeaudio-U-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（推荐）使用源码安装。gitclonehttps
深度学习基础之循环神经网络 Ctrl+CV九段手机器学习和深度学习 rnn 深度学习神经网络人工智能机器学习学习
目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN
面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
BaseDao 171815164 seda
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
[简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
Hessian原理云端月影 hessian原理
Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html .net Hibernate xml 配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.) Configuration co
PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito 单元测试
一.自动生成Mock类在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
学习EJB3基础知识笔记白糖_ bean Hibernate jboss webservice ejb
最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。 EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
angular.bootstrap boyitech AngularJS AngularJS API angular中文api
angular.bootstrap 描述：手动初始化angular。这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。使用方法： angular .
java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
[机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写 use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的 often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子 water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外 face 脸，
macvim的使用实战 dcj3sjt126com mac vim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳 1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/ 2. 了解macvim :h vim的使用帮助信息 :h macvim
java二分法查找蕃薯耀 java二分法查找二分法 java二分法
java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
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Spring3.1 Cache注解依赖jar包：  <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍： 1）工具类 2
如何学习编程 lampcy java 编程 C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
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前言使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。 Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。如
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一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round

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