- 语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码
丢了个猪
python语音识别深度学习机器学习语言模型
SenseVoiceSenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。pip安装pipinstallmodelscopepipinstallfunasrpi
- SenseVoice 实测,阿里开源语音大模型,识别效果和效率优于 Whisper,居然还能检测掌声、笑声!5分钟带你部署体验
AI码上来
AI实战开源whisperxcode
前段时间,带着大家捏了一个对话机器人:手把手带你搭建一个语音对话机器人,5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)其中语音识别(ASR)方案,采用的是阿里开源的FunASR,这刚不久,阿里又开源了一个更强的音频基础模型,该模型具有如下能力:语音识别(ASR)语种识别(LID)语音情感识别(SER)声学事件分类(AEC)声学事件检测(AED)传送门:https://github.com/FunAudio
- 使用Python抓取新闻媒体网站的最新头条与相关内容:深入的爬虫开发与数据分析实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫数据分析数据挖掘人工智能开发语言
引言在互联网时代,新闻媒体网站是人们获取信息和了解世界的重要渠道。随着新闻的即时更新,获取最新头条并进行数据分析成为许多行业领域(如媒体、广告、舆情监测等)的重要需求。通过抓取新闻媒体网站的内容,我们不仅能获取各类新闻文章,还能为后续的数据分析、情感分析、舆情监控等提供基础数据。本篇博客将详细讲解如何使用Python编写一个爬虫,抓取新闻媒体网站的最新头条及其相关内容。我们将使用最新的技术栈,包括
- 情感分析研究综述:方法演化与前沿挑战
next_travel
人工智能机器学习深度学习
文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法2.3视觉情感分析2.4音频情感分析2.5多模态情感分析2.5.1图文方法2.5.2视听方法2.5.3音频-图像-文本方法3.情感分析的挑战3.1讥讽检测3.2模
- 探秘 DeepSeek R1 模型:跨越多领域的科技奇迹,引领智能应用新浪潮
羑悻的小杀马特.
AI学习科技deepseekAI大模型
DeepSeekR1模型功能强大,应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例,助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景:二、DeepSeekR1模型概述:2.1模型特点:2.2技术原理:三、自然语言处理领域的应用:3.1文本分类:3.1.1应用场景:3.1.2代码演示:3.2情感分析:3.2.1应用场景:3.2.2代码演示:3.3机
- 云开发微信小程序 - 最近火到爆的的MBTI十六人格测试
大明湖畔猿大头
小程序微信小程序腾讯云小程序
写在开头-什么是MBTI人格测试?迈尔斯-布里格斯类型指标(Myers–BriggsTypeIndicator,MBTI)是由美国作家伊莎贝尔·布里格斯·迈尔斯和她的母亲凯瑟琳·库克·布里格斯共同制定的一种人格类型理论模型。该指标以瑞士心理学家卡尔·荣格划分的8种心理类型为基础,从而将荣格的心理类型理论付诸实践,经过二十多年的研究后,编制成了迈尔斯-布里格斯类型指标。迈尔斯在荣格的优势功能和劣势功
- 从取代到增强:AI如何与人类协作,共同创造未来
海棠AI实验室
人工智能理论与学术深度学习人工智能
人工智能(AI)的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新,还带来了前所未有的可能性。然而,随着这一技术的崛起,许多人开始担心:AI是否会取代人类?这个疑问在很多传统上被认为是“人类专属”的领域中尤为突出,尤其是在创意、决策和情感交流等方面。但如果我们将AI的发展方向从“取代”转向“增强”呢?如果我们将AI视为人类的强大协作伙伴,而不是冷冰冰的竞争对手,会有什么样的未来?这是我们
- 社交媒体文章内容与评论抓取:Python 爬虫实战教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目媒体python爬虫
社交媒体平台是全球信息交流的重要渠道,成千上万的文章、评论和动态每天都在各大平台上发布。这些数据包含了丰富的用户行为、意见和情感分析的潜力,因此抓取社交媒体平台上的文章内容与评论已成为数据分析、市场研究和情感分析等领域的重要任务。本篇教程将为大家详细介绍如何使用Python编写爬虫,抓取社交媒体平台(如微博、Twitter、Facebook等)的文章内容和评论。我们将涵盖如何使用现代爬虫技术,包括
- Python爬虫实战教程——如何抓取社交媒体用户信息(以Twitter和Instagram为例)
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫媒体开发语言信息可视化
1.引言社交媒体平台如Twitter和Instagram每天都会生成大量的用户内容,包括文本、图片、视频等。对于数据分析师和研究人员来说,抓取社交媒体平台的数据是进行趋势分析、情感分析、用户行为分析等工作的基础。本文将介绍如何通过Python爬虫技术抓取Twitter和Instagram的用户信息。我们将详细探讨如何使用最新的技术栈和API来实现社交媒体数据的抓取,并结合具体的代码示例,帮助您快速
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
数据分析
综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- 如何打造品牌忠诚度?这5大策略让顾客成为你的“铁杆粉丝”
人工智能ai开发自然语言处理
在流量红利见顶的今天,留住一个老客户比获取新客户更具商业价值。品牌忠诚度不仅是重复消费的代名词,更是消费者与品牌建立情感连接、主动传播口碑的信任纽带。本文将揭秘中国市场中构建品牌忠诚度的实战方法论。一、品牌忠诚度从“交易关系”到“情感共鸣”品牌忠诚度意味着消费者在众多选择中始终偏爱你的品牌,这种偏爱建立在品质信任、情感认同和价值观契合的基础上。例如,小米通过“参与感”让用户成为产品共创者,海底捞以
- 天童美语:社交能力决定幸福感
消息快传
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我们常常追求物质生活的丰富和经济的稳定,认为这是幸福感的来源。然而,心理学家们研究发现,与稳定的经济支持相比,孩子的幸福感往往更多地来自于社交。哈尔滨天童教育今天带大家聊聊,社交究竟拥有怎样的力量,让人感受到幸福?社交能力使人感受到归属感。作为群居动物,人类天生就有与他人建立联系的需求。在社交互动中,我们寻找志同道合的朋友,共同分享生活的喜怒哀乐。这种彼此关心、互相支持的情感纽带,让我们感受到自己
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
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清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
dgay_hua
人工智能python
技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 【DeepSeek变现】普通人怎么用deepseek捞到第一桶金
深度求索者
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对于普通人而言,利用DeepSeek赚取第一桶金的核心在于结合AI工具的高效性与市场需求,聚焦轻资产、低门槛的变现路径。以下是基于实际案例和行业动态总结的可行方案:一、内容创作与流量变现(低成本创业首选)核心逻辑:通过DeepSeek生成高质量内容,快速吸引流量并实现广告、带货或知识付费收入。落地路径:短视频/图文矩阵:使用DeepSeek批量生成短视频脚本(如情感故事、生活技巧类),搭配剪映等工
- GAEA的技术架构与系统集成 撸空投
空投小白
人工智能区块链去中心化ai网络
为构建AI情感数据层,GAEA整合了DePIN网络、GODHOODID和情感坐标系三大核心组件,有效、安全地整合用户数据,确保数据处理透明、高效、去中心化。架构如下:DePIN网络:这种去中心化基础设施为安全数据传输和存储提供了强大的解决方案,确保了用户数据的安全性、隐私性和完整性。通过利用基于区块链的协议,DePIN网络可确保数据不会被篡改,并能抵御集中化风险。GODHOODID:作为情绪坐标系
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 今晚直播,DeepSeek真的有意识了吗?|DeepSeek十日谈
CSDN资讯
人工智能
你是否曾凝视着ChatGPT,好奇Ta是否真的“听懂”了你的指令?你是否在科幻电影中,思考过机器人真的拥有情感吗?你是否惊讶于DeepSeek的分析过程,好奇它到底是「推理」还只是模拟人类思考的假象?这里不禁思考:AI是否真的有意识?在科幻巨著《云球》中,作者描绘了一个惊心动魄的未来——AI不再只是工具,而是拥有自我意识的存在。它们不仅能思考,还能创造,甚至形成自己的文明。书中预言,当AI的认知能
- Windows 11 新表情符号:为数字交流增添更多色彩
xueyunshengling
微软合作伙伴计划微软精华知识宝箱windows系统功能Win11Windows11新增功能win11
在当今数字化的交流时代,表情符号已经成为我们日常沟通中不可或缺的一部分。它们能够以简洁而生动的方式传达情感、态度和意图,让文字交流变得更加丰富多彩。而Windows11的推出,为我们带来了全新的表情符号体验,进一步提升了数字交流的趣味性和表达力。Windows11的独特魅力Windows11是微软在2021年10月5日发布的基于WindowsNT的操作系统,它为用户带来了一系列令人瞩目的功能特性。
- 大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70 余个数据集!
大F的智能小课
大模型实战人工智能
1.文本分类1.1.中文文本分类数据集:THUCNews:清华大学推出的中文新闻文本数据集,包含了74万篇新闻文章,覆盖了10个类别。LCQMC:哈尔滨工业大学发布的数据集,主要用于中文句子匹配任务,也常用于文本分类。BQCorpus:同样用于中文句子匹配,也可用于文本分类。1.2.英文文本分类数据集:IMDb:包含50,000条影评数据,分为正面和负面两类,常用于情感分析。20Newsgroup
- 毕设项目 基于大数据的b站数据分析
nange12330a
毕业设计毕设大数据
文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 人工智能能否超过人类智能
CaiGbro
哲学思考人工智能
论人工智能能否超过人类智能首先是智能的量纲问题:是逻辑、推理、抽象、想象、语言、情感、自我意识还是其它。这里没限定量纲的范围,姑且认为是所有范围,即人能具有的能力,人工智能都要具有并且超过人类,全面超过才算真的超过。其次有两个重点:一是人能不能制造出超过人类本身智能的物体。二是在第一个前提下,人会不会制造这样一个物体。最后一个关键性要素,这个智能物体能不能完全服从人,为人所用。所以这里的超过有两个
- 多模态人工智能的现状,类型与未来发展的全面综合性分析论述报告(包括deepseek,Gemini等,共计20000字+)
清风拂袖啦
人工智能大数据机器学习语音识别计算机视觉
截止2025年2月12日2点22。以类型+优缺点分类论述1.文生视频模型(如Sora、Pika、RunwayGen-2)功能与数据:OpenAISora:Sora模型于2024年2月发布,初期内部测试,2024年11月向部分创作者开放有限访问权限。Sora能够生成长达60秒的视频,包含精细的背景、复杂的多角度镜头切换和富有情感的角色。分辨率方面,Sora支持多种尺寸,包括1920x1080p、10
- 基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告
大霸王龙
系统分析业务人工智能知识图谱python
1.大纲分析基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告引言随着互联网的发展,企业的客服体系面临着巨大的挑战和机遇。传统的客服模式依赖人工接听电话和处理邮件,这种方式效率低下且难以满足日益增长的服务需求。为了提高服务质量和服务效率,越来越多的企业开始引入智能化的客服系统。其中,基于自然语言处理(NLP)的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪,从而帮助企业更好地
- 以假乱真,天工音乐大模型带来颠覆式 AI 体验
昨日,昆仑万维AI音乐生成大模型「天工SkyMusic」开启了免费邀测活动,诚邀媒体、行业专家以及感兴趣的音乐从业者们共同体验人声情感表达SOTA的音乐大模型产品。邀测开始后,广大用户对「天工SkyMusic」AI音乐生成大模型的热情远超我们的预期,工作人员在极短时间内收到了几十万份测试申请,其中包括众多专业的音乐创作人、媒体及行业专家,还有大量测试申请被源源不断地发至后台。同时,我们也收到了大量
- 品牌竞争理解
星尘幻宇科技
产品运营
1、品牌:清晰目标、切实的原创文化、兼顾功能与情感、对外联系、以人为本、伙伴协助关系、以客户为中心、面向未来、严谨、专业、战略引导、值得信赖、强大且具有驱动力的价值。2、持久的品牌,持久的战略性品牌--品牌引领企业,而不是企业引领品牌。3、品牌注重差异性4、关注基层面:即战略型品牌身份与特征:谁、为什么战略品牌表现:怎么运作;战略品牌影响:如何获得信任、品牌表现如何5、营销渠道:知晓、思考、决策;
- 电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT下载[AVI/1.28GB/2.35GB]高清百度云共享[HD1280p已更新]
视频php
《哪吒之魔童闹海》:一场视觉与心灵的双重盛宴《哪吒之魔童闹海》是由饺子编剧并执导,吕艳婷、囧森瑟夫、瀚墨、陈浩、绿绮担任主要配音的奇幻动画电影。影片于2025年1月29日在中国大陆上映,作为《哪吒》系列电影的第二部,该片延续了前作的经典元素,并在剧情、角色塑造、主题阐释等方面进行了全方位的升级和突破。影片不仅以其震撼的视觉效果和深刻的情感内核赢得了观众的喜爱,更以其独特的文化魅力和哲学深度引发了广
- Python实现简单的情感分析应用
CrMylive.
python开发语言
一、前言情感分析是人工智能和自然语言处理中十分重要的一部分。情感分析能够对文本进行分析,判断文本所表达的情感。随着社交媒体的普及,情感分析变得越来越重要,可以用来分析人们对于某个话题或事件的态度和情感。本文将介绍情感分析的基本概念、应用和实现过程。二、什么是情感分析?情感分析(SentimentAnalysis),也称为意见挖掘(OpinionMining),是一种通过自然语言处理、文本挖掘和计算
- Python 高级实战:基于自然语言处理的情感分析系统
摸五休二
python自然语言处理开发语言nlp
数据集下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_42120268/90041835前言在大数据和人工智能迅猛发展的今天,自然语言处理(NLP)作为人工智能的重要分支,已经深入到我们的日常生活和工作中。情感分析作为NLP中的一个重要应用,广泛应用于市场分析、舆情监控和客户反馈等领域。本文将讲述一个基于Python实现的情感分析系统,旨在帮助大家进一步提升在
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1大型语言模型的兴起近年来,随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长,大型语言模型(LLM)逐渐成为人工智能领域的研究热点。LLM基于深度学习技术,通过训练海量的文本数据,能够理解和生成自然语言,并在各种任务中展现出惊人的能力,例如:文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成:自动生成代码情感分析:分析文本的情感倾向1
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,