- DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成（TTS）及声纹识别
- 行业洞察 | 你的耳机能进行骨传导声纹识别吗？
Magic Data
机器翻译人工智能
随着人工智能的发展，对于声纹识别很多人已不陌生。声纹识别是将声信号转换成电信号，再通过计算机进行识别。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。此前小米推出的降噪耳机4Pro采用了骨声纹降噪的方式，支持通话降噪功能。其实骨声纹早在2020年就装载在华为FreeBuds3上发行过。但很多人依然不知道何为骨声纹识别？骨声纹识别之于我们普通的
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉：利用麦克风阵列、声学传感器，结合声纹识别、语音识别（如基于Transformer或RNN的模型）技术处理音频信息。文本与语义信息：通过文
- 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pythonffmpeg
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
- 音频播放器
最美下雨天
验证的例子：打印ffmpeg支持的所有解码器，解码音视频、字幕image.pngimage.png在声纹识别中，为了满足对不同采样率的要求，常需要对语音进行重采样。重采样即将原始的采样频率变换为新的采样频率以适应不同采样率的要求。image.pngimage.pngJNI在加载的时候会自动调用这个方法image.png什么是重采样呢？就是我们要播放的音频数据的编码格式不一样，比如说采样率、采样位数
- ABeam×StartUp丨ABeam旗下德硕管理咨询（深圳）新创部门拜访「声扬科技」，解密声音的秘密
陵门检录
科技
随着人工智能的快速发展，音频处理、语音分析、声纹识别等技术的应用也日益扩充至各个方面，这些技术不仅是前沿领域的高新科技，也与我们的生活息息相关。近日，ABeam旗下德硕管理咨询（深圳）有限公司（以下简称“ABeam-SZ”）新创部门一行拜访了深圳声扬科技有限公司（以下简称“声扬科技”），深入了解音频处理、语音分析和声纹识别技术的发展近况及在各行业的应用，在未来可行性等方面进行交流探讨，并结合ABe
- 2023年12月27日学习记录_加入噪声
郭小儒
每日学习总结学习python人工智能
目录1、今日计划学习内容2、今日学习内容1、addnoisetoaudioclipssignaltonoiseratio(SNR)加入additivewhitegaussiannoise(AWGN)加入realworldnoises2、使用kaggel上的一个小demo：CNN模型运行时出现的问题调整采样率时出现bug3、明确90dB下能否声纹识别4、流量预测3、实际完成的任务1、今日计划学习内容
- 声纹识别_加入噪声
郭小儒
声纹识别机器学习人工智能学习语音识别
目录1、addnoisetoaudioclipssignaltonoiseratio(SNR)2、加入additivewhitegaussiannoise(AWGN)1.howtogenerateAWGN2.AWGN的频率分析3.加入噪声3、加入realworldnoises1、addnoisetoaudioclips学习如何将噪声加入到audiodata中，后续可以将不同SNR的噪声加入原始信号
- 声纹识别资源汇总（不断更新）
郭小儒
声纹识别学习pandaspython语音识别深度学习机器翻译
目录一、任务说明二、指标三、声纹识别研究现状四、数据集开源（1）VoxCeleb：（2）WSJandLibriSpeechCorpus（3）VOiCESDataset（4）EnglishMulti-speakerCorpusforVoiceCloning五、开源代码1、Alize2、MSRIdentityToolkit3、d-vector4、LSTMwithGE2Eloss5、y-vector调研
- 2023年12月20日学习总结
郭小儒
学习数据库
今日todolist：学习kaggle中storesales中的dartforcasting大概搜集一个声纹识别的报告（老师给的新项目）学习时不刷手机okkkkkkkkkkkkkk开始目录1.时间序列预测-acompleteguide（1）时序预测有三条规则：（2）时序数据timeseriesdata的组成（3）分析的流程1.importlibraries2.导入数据并且初步查看数据3.EDA：e
- 基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）
郭小儒
声纹识别python人工智能
基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）——2023年12月22日目录基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结:wink:）——2023年12月22日0、简要介绍1、数据data2、数据预处理3、数据增强dataaugmentation（1）增加白噪声addingwhitenoise（2）更改音高changingpitch（3）增加背景噪声4、创建模型0、简要介绍目的是使用d
- 音频特效生成与算法 3
_Rye_
音频技术音视频语音识别人工智能
15｜AI变声：音频AI技术的集大成者AI技术在音频领域发展十分迅速。除了之前介绍的降噪、回声消除以及丢包补偿等方向可以用AI模型来提升音质听感之外，AI模型还有很多有趣的应用。其中比较常见的有ASR（AutomaticSpeechRecognition）可以理解为语音转文字，TTS（TextToSpeech）文字转语音和VPR（VoicePrintRecognition）声纹识别等。在之前说的音
- Speaker Verification，声纹验证详解——语音信号处理学习（九）
LotusCL
声音信号处理学习信号处理学习语音识别人工智能
参考文献：SpeakerVerification哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记声纹识别-16-知乎(zhihu.com)(2)MetaLearning–Metric-based(1/3)-YouTube如何理解等错误率(EER,EqualErrorRate)？请不要只给定义-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、Introduction模型的简
- 最强大脑第二场战平听音神童！百度大脑小度声纹识别技术解析
付江
百度人工智能
日前，继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后，在上周五晚上，百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷，双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥（王昱珩）宣布再度出山，将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。本轮题目规则为：从“千里眼”到“顺风耳”，节目组将第二场比赛范围划定在“听”的
- 2023CPEM电力人工智能大会，联丰迅声斩获“声纹识别技术创新奖”
科技赋能生活
人工智能
没有什么能够阻挡人类对美好未来的向往。11月的贵阳，秋色宜人，天高水远。电力大咖齐聚美丽的林城，聚焦电力人工智能高质量发展之路，碰撞创新智慧，畅想绿色未来。2023年11月3日，第4届电力人工智能大会暨第2届电力行业数字化转型大会在贵州贵阳圆满落下帷幕。本届大会由CPEM全国电力设备管理网、国家能源智能电网(上海)研发中心、复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心、中国电子劳动学会双碳和能源创新工作
- 说话人识别声纹识别CAM++，ECAPA-TDNN等算法
loong_XL
深度学习语音识别
参考：https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=speaker-verification&type=audiohttps://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker/blob/main/requirements.txt单个声纹比较可以直接modelscope包运行frommodelscope.pipel
- 基于深度学习的语音识别系统构建
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
音频算法设计研究开发语音识别人工智能信号处理
加我微信hezkz17进数字音频系统研究开发交流答疑(课题组)项目内容：1.语音识别系统构建：负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建，包括训练数据的搜集与处理，模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等；2.声纹识别系统构建：使用cnn+aam-softmax的模型结构提取说话人声纹特征(embedding),然后在声纹库内进行声纹相似度的检索匹配；3.语种识别算法：使用类似声纹识别
- 多分类loss学习记录
weixin_43870390
分类学习数据挖掘
这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。扩展资料1扩展资料2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax：a=Angular，归一化||w||为1，b=0，W*x变成了cos(theta)，只优化角度AM-
- 进阶课1——声纹识别
AI 智能服务
AI训练师人工智能语音识别深度学习人机交互搜索引擎
声纹识别是一种生物识别技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认两种技术。该技术通过将声信号转换成电信号，再使用计算机进行识别，不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，例如在缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而在银行交易时则需要确认技术。1.概述2.声纹识别原理声纹识别的技术原理可以分为两个主要步骤：特征提取和模式匹配（模式识别）。在特征提取阶段，声纹识别系统会提取并选择对说话人的声纹具有
- 声纹识别与声源定位（一）
shadowismine
语音识别
针对目前智能计算机及大规模数据的发展，依据大脑处理语音、图像数据方法的deeplearning技术应运而生。deeplearning技术是应用于音频信号识别，模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中，运用deeplearning进行音频数据的特征提取和训练，将大幅度提高音频信号识别的准确性。首先看下Speakerrecognition声纹识别，声纹是由人类的“发音机理”所产生的，
- 声纹识别与声源定位（二）
shadowismine
语音识别
一、引言什么是声源定位(SoundSourceLocalization，SSL)技术？声源定位技术是指利用多个麦克风在环境不同位置点对声信号进行测量，由于声信号到达各麦克风的时间有不同程度的延迟，利用算法对测量到的声信号进行处理，由此获得声源点相对于麦克风的到达方向（包括方位角、俯仰角）和距离等。当谈及到声源定位，我们很容易联想到人耳定位，人的单耳和双耳都具有定位的能力。在单耳定位中，耳廓各部位会
- 一种基于语音识别的防溺水系统的技术背景
李姝瑶
语音识别人工智能
基于语音识别的防溺水系统是利用语音识别技术来实现对水中人员溺水情况的检测和预警。语音识别技术是计算机科学中的一个分支，主要用于将人类语音转化为文本或命令，并进行计算机处理。在基于语音识别的防溺水系统中，通常会使用语音识别软件来实现对语音的识别和转化，并通过计算机算法分析语音特征，来判断水中人员是否有溺水的风险。为了提高系统的准确性，通常还会使用其他技术来帮助识别和分析水中人员的声音，比如声纹识别技
- 样本量极少如何机器学习？看看这篇Few-Shot Learning综述
人工智能与算法学习
python神经网络机器学习人工智能深度学习
1.样本量极少可以训练机器学习模型吗？在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-ShotLearning（小样本学习
- 机器学习 同样数量样本和目标_样本量极少如何机器学习？Few-Shot Learning概述
士节
机器学习同样数量样本和目标
1.样本量极少可以训练机器学习模型吗？在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-ShotLearning（小样本学习
- ICASSP 2023说话人识别方向论文合集
语音之家
智能语音人工智能
今年入选ICASSP2023的论文中，说话人识别（声纹识别）方向约有64篇，初步划分为SpeakerVerification（31篇）、SpeakerRecognition（9篇）、SpeakerDiarization（17篇）、Anti-Spoofing（4篇）、others（3篇）五种类型。本文是ICASSP2023说话人识别方向论文合集系列的最后一期，整理了SpeakerRecognitio
- 指纹、刷脸多灾多难，声纹识别能否崛起成为新主流？
Daffodil_51e5
姓名：李沂配19021210904转载自：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1651976625619916831&wfr=spider&for=pc【嵌牛导读】：人们较为熟悉的识别技术就包括有指纹识别和人脸识别，它们广泛应用于手机解锁、移动支付、交通乘坐、安防门禁等场景之中，给人们带来了不少便利。不过，由于安全性方面的问题，当前两者的日子却并不好过。基于声纹识别独特
- 基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统
夜雨飘零1
语音PaddlePaddle深度学习paddlepaddle人工智能声纹识别深度学习
前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFaceLoss，ArcFaceloss：AdditiveAngularMarginLoss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLo
- 基于Pytorch实现的声纹识别系统
夜雨飘零1
语音Pytorch深度学习pytorch人工智能python声纹识别深度学习
前言本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFaceLoss，ArcFaceloss：AdditiveAngularMarginLoss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLo
- NeMo 声纹识别VPR-实战
wxl781227
ASR实战人工智能声纹识别声纹验证
声纹识别(VPR)，生物识别技术的一种，也称为说话人识别，是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，从应用上看，可分为：说话人辨认(SpeakerIdentification)：用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；说话人确认(SpeakerVerification)：用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。本文主要是识别两个声音是否为同一个人。应用场景
- 怎样用声纹识别，提升智能硬件产品的用户体验？-转
生活的探路者
一、背景当前智能硬件产品中，最耀眼的莫过于百箱大战的智能音箱、百“机”争鸣的智能机器人，这些智能语音产品已逐渐走进百姓的视线中。在智能音箱市场中，且不说国外的AmasonEcho和GoogleHome，仅在国内，去年双十一，天猫精灵99元跳楼价卖了一百万台，还有铺天盖地而来的小爱同学、叮咚音箱、小雅同学、出门问问等。今年，百度推出比天猫精灵还低10元的小度智能音箱，仅卖89元，烧钱大战一个比一个狠
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
- MongoDB索引管理（1）——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾 下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的 页面，那么 获取到用户填写的 基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！
写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。
细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。
细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。
细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。
第一部分破坏性创新，从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示：
发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义：
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用：该元
- Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓）
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌：SQL Injection
原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，
获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例：
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update，update不带参数，可
- 提高职业素养，做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看？
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题：
* 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）：
* 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域；
* 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域；
* 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file（告警日志文件）
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点：
1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧；事物
happy 快乐的，幸福的
second 第二的
idea 主意；想法；意见
mean 意味着
important 重要的，重大的
never 从来，决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡，家乡
discuss 讨论；议论
east 东方的
agree 同意；赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache（09）——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
（一）squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个：
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常：
Exceptio
