- 人工智能的发展历程与未来展望
唐骁虎
ai
人工智能的发展历程与未来展望一、人工智能的起源与早期发展1.1人工智能的定义与概念起源人工智能(AI)的定义与概念起源可追溯至20世纪中叶,当时一群具有远见的科学家和工程师开始探索机器是否能够模拟人类智能行为。1956年,在达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语,标志着该领域的正式诞生。AI的定义涉及创建能够执行需要人类智能的任务的机器,如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等。
- AI框架之Spring AI与Spring Cloud Alibaba AI使用讲解
web13688565871
面试学习路线阿里巴巴人工智能springjava
文章目录1AI框架1.1SpringAI简介1.2SpringAI使用1.2.1pom.xml1.2.2可实现的功能1.3SpringCloudAlibabaAI1.4SpringCloudAlibabaAI实践操作1.4.1pom.xml1.4.2配置文件1.4.3对接文本模型1.4.4文生图模型1.4.5语音合成模型1AI框架1.1SpringAI简介在软件开发的世界中,Java一直是企业级应
- 数字人驱动技术:让虚拟角色“活起来”
CarlowZJ
数字人
目录前言一、数字人驱动技术的概念(一)驱动技术的定义(二)驱动技术的关键组成部分二、数字人驱动技术的代码示例(一)安装依赖(二)语音输入处理(三)动作捕捉数据处理(四)Unity端的驱动实现(五)完整的数字人驱动系统三、应用场景(一)虚拟客服(二)虚拟直播(三)教育与培训(四)游戏开发四、注意事项(一)输入信号的准确性(二)动作映射的自然性(三)实时性(四)反馈机制(五)性能优化(六)安全性和隐私
- RNN循环神经网络原理解读
zhishidi
ai笔记rnn人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- python编译Edge-tts: Edge tts Player
浩读语音朗读
edge-ttspython自然语言处理edge前端
Edge-TTS是Python库,通过微软AzureCognitiveServices转化文本为自然语音,Edge-TTS支持40多种语言和300种声音,提供优质的语音输出,这给学习外语的学生和老师很大的福利。下面,尝试着用python来编写一个简单的TTS转MP3。EdgeTTSfromtkinterimport*fromtkinterimportttkfromtkinter.filedialo
- Edge-TTS的使用
Edge-TTS的使用Edge-TTS是一个的文本转语音(TTS)Python库。它利用了微软AzureCognitiveServices的强大功能,能够将文本信息转换成流畅自然的语音输出。这个库特别适合需要在应用程序中加入语音功能的开发者使用。edge-tts在github上已开源,有3的kstar!替代国内收费的TTS服务完全没问题。它支持40多种语言,300多种声音,效果很不错~github
- Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者:本人是一名县级融媒体中心的工程师,多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展,文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分,尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具,该工具结合了现代文本处理和语
- 一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位[特殊字符]
人工智能我来了
人工智能AI音视频人工智能
一键字幕翻译配音!这个免费神器让外语视频秒变母语版,AI翻译官已就位字幕组连夜辞职!这年头谁还手动做字幕啊?最近挖到个叫pyVideoTrans的开源神器,直接把视频翻译玩成全自动流水线——语音识别、字幕翻译、AI配音、视频合成四步打包完成,连手都不用动一下!外语生肉党狂喜!管你是追剧还是学网课,把视频往里一丢,喝着奶茶的功夫就能收获带双语字幕+地道配音的熟肉成品。关键是免费!开源!离线也能用!程
- 【数据标注师】语音切割转写
试着
数据标注师数据标注师语音切割转写
目录**一、语音标注任务解析****任务类型矩阵****核心挑战****二、硬件与工具准备****专业级工作环境配置****必备工具掌握****三、核心技能深度训练****模块1:精准切割技术****模块2:专业级听辨能力****模块3:转写规范体系****四、复杂场景攻坚策略****场景1:多人对话分割****场景2:专业领域转写****五、质量与效率双提升****质检避错清单****效率提升方
- 数据标注师学习内容汇总
试着
数据标注师学习数据标注师
目录文本标注图像标注语音标注文本标注词性标注1词性标注2实体标注关系标注事件标注1事件标注2意图标注关键词标注分类标注问答标注对话标注图像标注拉框标注关键点标注2D标注3D标注线标注目标跟踪标注OCR标注图像分类标注语音标注语音切割转写语音校对标注拼音和停顿标注
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。那么,什么是卷积神经网络?它的算法原理是什么?本文将深入探讨这些问题,并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络,以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- 提升异地网络性能的全面指南:QoS策略、CDN加速与WAN优化技术
北极光SD-WAN组网
网络
一、网络延迟与带宽优化:QoS策略与带宽聚合技术1.1QoS(服务质量)策略的核心功能QoS(QualityofService)是网络性能优化的核心技术,通过对网络流量进行分类和优先级分配,确保关键业务(如视频会议、语音通话)的低延迟和高可靠性。关键策略包括:流量分类与优先级分配:通过策略规则对不同种类的流量进行标记,将高优先级分配给实时性要求高的业务。拥塞管理:利用队列技术如CBWFQ(基于类的
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 数据与ChatBI
ChatBI的核心是让用户用自然语言(如“帮我看看这周的销售额走势”)直接获取数据分析结果,无需懂SQL或技术细节。整个过程就像AI“听懂”你的话、理解需求、生成查询、验证执行、并可视化展示结果。首先,ChatBI的系统架构图展示了整个流程的关键步骤。它从用户输入开始,经过多个AI模块处理,最终输出交互式报表。现在来一步步解析ChatBI的工作流程。1.语音/文字输入——解放双手的起点这是什么?一
- Python 使用总结之:Python 文本转语音引擎 - pyttsx3 完全指南
wangjinjin180
python开发语言
文本转语音(TTS,Text-to-Speech)技术已经广泛应用于语音助手、智能硬件、教育软件等多个领域。Python提供了多个库来实现TTS,其中pyttsx3是一个非常常用的跨平台TTS引擎。本文将详细介绍如何使用pyttsx3实现文本转语音的功能。一、安装pyttsx3库首先,你需要安装pyttsx3库。你可以通过以下命令来安装:pipinstallpyttsx3pyttsx3是一个离线库
- 深度学习详解:通过案例了解机器学习基础
beist
深度学习机器学习人工智能
引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
- 基于 52 单片机电子智能手环导盲杖
在《单片机技术及应用》课程的学习过程中,我深入研究了基于52单片机的电子智能手环导盲杖的设计与开发,在此与大家分享这一有趣且实用的项目。一、系统整体架构该电子智能手环导盲杖系统主要由智能手环和导盲杖两部分组成,二者通过蓝牙模块进行通信。智能手环佩戴在使用者手腕上,用于感知使用者的运动姿态并提供心率监测等功能;导盲杖则负责探测周围环境信息并为使用者提供语音导航和位置追踪等服务。二、智能手环设计智能手
- 对话云蝠智能:大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”?
MARS_AI_
人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中,云蝠智能(南京星蝠科技有限公司旗下品牌)以深厚的技术积累和行业实践,逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构:全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语音合成(TTS)及软交换六大层级,实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
- DIY语音控制车辆玩具全攻略:从硬件组装到功能实现
欧阳天羲
硬件工程语音识别自动驾驶
一、设备清单与成本估算1.1硬件组件列表组件名称价格(元)备注ArduinoUno兼容板7.04控制核心,支持多传感器接入DFRobot离线语音识别模块105支持10条自定义语音指令L298N电机驱动板5双路电机驱动,带散热片直流减速电机×2(JGB37-520)3012V供电,150转/分钟SG90微型舵机5控制前轮转向HC-SR04超声波传感器2.45测距范围2-400cm18650锂电池(3
- GRU与Transformer结合:新一代序列模型
AI大模型应用工坊
grutransformer深度学习ai
GRU与Transformer结合:新一代序列模型关键词:GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要:本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理,然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型,还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
- 数字人分身系统源码搭建定制化开发,支持OEM
在人工智能技术蓬勃发展的今天,数字人分身系统凭借其独特的交互性和广泛的应用场景,成为了众多企业和开发者关注的焦点。从虚拟主播、智能客服到数字员工,数字人分身系统正逐渐渗透到各个领域。本文将详细阐述数字人分身系统源码搭建与定制化开发的全流程,为技术爱好者和企业开发者提供全面的技术参考。一、数字人分身系统概述数字人分身系统是一个综合性的技术解决方案,它融合了计算机图形学、人工智能、语音识别与合成、自然
- 【造工具-2】用SenceVoice,实现本地的语音转文本小工具
zhulangfly
AIAISTTASR
说到语音转文本,有两种说法,自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)和语音转文本(STT,Speech-to-Text),本质上都是通过算法将语音信号转化为可处理的文本形式的技术,两者的核心功能和应用目标完全一致。如果有区别的话,ASR更常见于学术研究和技术文档中,STT则更多应用于产品功能描述。ASR常与其他模块(如VAD、说话人分离)并列描述,体现其在技
- 2025年6月21和22日复习和预习(python)
子豪-中国机器人
人工智能
一、作业内容(一)知识点回顾用户输入处理使用input()函数获取用户输入的字符串,并存储到变量中。条件判断语句if-elif-else结构:根据不同条件执行相应代码块,适用于多分支判断。语音合成技术导入pyttsx3库实现文本转语音功能,通过pyttsx3.speak()方法将文本转换为语音输出。(二)练习题基础功能实现编写程序,创建一个简易聊天机器人,能够根据用户输入的问题给出预设回答。实现至
- 讯飞星火(iFlytek Spark):科大讯飞打造的国产AI大模型平台
明似水
AI人工智能
1.产品概述讯飞星火(iFlytekSpark)是科大讯飞自主研发的认知大模型,定位于通用人工智能(AGI)平台,集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型,讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出,并持续对标国际顶尖模型(如GPT-4、Gemini)。核心优势全国产化:基于华为昇腾AI芯片和“飞星
- 点点(小红书AI搜索):生活场景的智能搜索助手
明似水
AI人工智能生活
1.产品概述点点是小红书于2024年12月正式推出的AI搜索助手,由上海生动诗章科技有限公司开发,定位为生活场景搜索工具,聚焦交通、美食、旅游、购物等日常需求,旨在通过即时信息和真实用户分享帮助用户“精准避坑”。核心特点✅生活场景优化:专注于吃喝玩乐、出行攻略、健康咨询等实用信息。✅多模态交互:支持文字、语音、图片输入,提升搜索便捷性。✅UGC(用户生成内容)整合:结合小红书海量真实笔记,提供更可
- 华为Pura 70怎么语音翻译?语音翻译详解
C_19870
华为经验分享
在智能手机功能日益丰富的今天,语音翻译已成为许多手机用户的重要需求之一。华为Pura70,作为华为系列中的一款高端机型,其内置的语音翻译功能在准确性和便捷性上都表现出色。本文将详细介绍华为Pura70在语音翻译方面的表现、操作步骤,并探讨其他可实现语音翻译操作的软件,特别是“同声传译王”。华为Pura70手机在语音翻译时的表现华为Pura70内置的语音翻译功能凭借其先进的语音识别和翻译技术,为用户
- AR眼镜与3D建模社区建设
大霸王龙
系统分析业务ar3d
AR眼镜与3D建模社区建设:结构化分析报告1.技术架构与系统集成1.1AR眼镜核心功能实时空间叠加:通过透明显示屏将虚拟模型与现实环境无缝融合,支持多层叠加(如设计模型、标注信息、参考线等)。手势与语音交互:利用眼动追踪、手势识别和语音命令实现沉浸式操作,例如旋转模型、调整参数无需触控设备。6DoF定位精度:支持六自由度定位,确保虚拟对象在三维空间中的精准放置与移动,适用于复杂建模场景。1.2与3
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- 利用FunASR搭建自己的语音转文本服务器(有手就行)
提示:利用阿里巴巴开源的FunASR工具包,搭建语音转文本服务,通过网页实现免费的语音转文本服务。目录前言一、FunASR是什么?二、服务搭建2.1服务器准备2.2安装docker2.3下载并启动镜像2.4启动ASR服务三、下载客户端开始工作总结前言语音转文本是我们经常面对的日常任务,都=是智能客服、会议记录、实时字幕等场景核心的功能。然而,传统语音识别系统往往面临高延迟、低准确率或复杂部署的挑战
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>