- Python librosa模块介绍
骚火棍
人生苦短我用Pythonlibrosa
librosa语音信号处理模块参考链接：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11561355.html
- 嵌入式人工智能实验方向
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
AI深度学习理论与实践研究音频算法设计研究开发音频算法人工智能神经网络
加我微信hezkz17进嵌入式人工智能研究开发交流答疑群。1可在stm32，esp32，NXP，arduino，树莓派上部署人工智能模型，图像理解，图像分类。2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，
- 操作系统复习总结——文件管理
是dream
操作系统操作系统文件管理
博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：但愿每次回忆，对生活都不感到负疚。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️目录一、文件管理概述1、文件基本概念（1）定义（2）基本调度单位（3）文件结构2、文件控制块与索引节点（1）文件属性（2）文件控制块(FCB)（3）索引结点3、文件的操作（操作系统向上提供哪些功能？）4、文件保护（1）加以控制
- 频谱细化-----CZT算法介绍及MATLAB实现
YHCANDOU
频谱细化matlab算法开发语言
CZT变换采用FFT算法可以很快算出全部N点DFT值，即Z变换X(z)X\left(z\right)X(z)在Z平面单位圆上的全部等间隔取样值。实际中，也许不需要计算整个单位圆上Z变换的取样，如对于窄带信号，只需要对信号所在的一段频带进行分析，这时希望频谱的采样集中在这一频带内，以获得较高的分辨率，而频带以外的部分可不考虑，或者对其他围线上的Z变换取样感兴趣，例如语音信号处理中，需要知道Z变换的极
- MATLAB环境下一种音频降噪优化方法—基于时频正则化重叠群收缩
哥廷根数学学派
信号处理小波分析图像处理语音识别人工智能
语音增强是语音信号处理领域中的一个重大分支，这一分支已经得到国内外学者的广泛研究。当今时代，随着近六十年来的不断发展，己经产生了许多有效的语音增强算法。根据语音增强过程中是否利用语音和噪声的先验信息，语音增强算法一般被归类为两类，一类是无先验信息的语音增强算法，另外一类则是具有先验信息的语音增强算法。在第一类无先验信息语音增强算法中，比较常用的语音增强算法有谱减算法、基于统计模型的算法、基于信号子
- 深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境（以YOLOv5环境搭建为例）2023.9.26最新
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深度学习环境搭建深度学习pytorchYOLO
博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：要有最朴素的生活和最遥远的梦想，即使明天天寒地冻，山高水远，路远马亡。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言相信大家在搭建自己的深度学习环境时总会遇到各种问题，特别是小白。记得第一次配置自己的深度学习环境时，什么anaconda、pytorch，我都不知道这些东西是干嘛的，就知道一个YOLO，
- 音视频开发成长之路与音视频知识总结
徐福记456
音视频开发音视频开发基础音视频进阶成长音视频工作方向音视频开源库流媒体协议与音视频书籍
音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频扮演着越来越重要的角色，比如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。因此，从事音视频是一件比较有意义的事情，机遇与挑战并存。本文将从几个维度进行介绍：音视频开发基础、音视频进阶成长、音视频工作方向、音视频开源库、流媒体协议与书籍。目录一、音视频开发基础1、音频基础2、通用基础
- 音频筑基：巴克谱和梅尔谱辨析
来知晓
语音处理音视频
音频筑基：巴克谱和梅尔谱辨析是什么深入了解相关参考在音频信号处理中，巴克谱和梅尔谱是我们经常遇到的概念，也是语音处理中常用到的频域特征，这里谈谈自己对它们的理解。是什么巴克谱又称BarkSpectrum，梅尔谱又称MelSpectrum，其中异同梳理如下：相同点：Bark谱和Mel谱都是将线性频谱映射到非线性谱上的表征，根据不同频带的感知能力来划分，但它们的核心思想不同。这两种谱都是语音信号处理中
- 基于sy3130光感入耳检测功能成功实现
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算法
基于sy3130光感入耳检测功能成功实现是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)？可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务，+群赠送语音信号处理降噪算法，蓝牙耳机音频，DSP音频项目核心开发资料,1芯片介绍2电路实现3寄存器列表
- 低信噪比环境下的语音端点检测
jUicE_g2R
经验模态分解EMD语音识别语言信号处理低信噪比matlab
端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性，提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法1端点检测1-1定义定义：在存在背景噪声的情况下检测出语音的起始点和结束点（这里的重点是噪声环境下语音信号的处理）1-2应用需求应用于语音信号处理：语音增强、语音识别、编码和传输需求是：人们希望在远场或者嘈杂的环境中也能用语音控制智能设备，因
- 【Matlab语音加密】语音信号加密解密（带面板）【含GUI源码 181期】
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一、代码运行视频（哔哩哔哩）【Matlab语音加密】语音信号加密解密（带面板）【含GUI源码181期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.[2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019.[3]李波,张晓力,石旭.基于Matlab的语音信号加密处理[J].信息
- 【Matlab语音处理】汉宁窗FIR陷波滤波器语音信号加噪去噪【含GUI源码 1711期】
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- 语音信号处理共振峰
H_uer
语音信号处理基础
窄带语谱图和宽带语谱图首先，什么是语谱图。最通常的，就是语音短时傅里叶变换的幅度画出的2D图。之所以是通常的，是因为可以不是傅里叶变换。“窄带”，顾名思义，带宽小，则时宽大，则短时窗长，窄带语谱图就是长窗条件下画出的语谱图。“宽带”，正好相反。至于“横竖条纹”，窄带语谱图的带宽窄，那么在频率上就“分得开”，即能将语音各次谐波“看得很清楚”，即表现为“横线”。“横”就体现出了频率分辨率高。分辨率可以
- 语音信号处理-基本概念（二）：音频通道数、采样频率、采样位数、采样个数(样本数)、一帧音频的大小、每秒播放的音频字节大小、一帧的播放时长、音频重采样
u013250861
Audio音视频语音识别人工智能
对于下面data和linesize的解释(参考下面3.4中的av_samples_alloc_array_and_samples函数说明)：data是通道的意思，例如双通道，data[0]代表左声道，data[1]代表右声道。linesize为采样个数的最大大小字节空间。例如aac，64位，双通道，则对于交错模式最大为：linesize=2x1024x8=16384。此时也是一个音频帧的大小。对于
- 用Matlab进行语音信号处理
后端架构小白
matlab信号处理语音识别
用Matlab进行语音信号处理语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支，主要涉及语音信号的采集、压缩、去噪、降噪等处理。Matlab是一个强大的数学计算工具，也是语音信号处理中常用的工具之一。本文将介绍如何使用Matlab对语音信号进行采集、去噪和压缩处理。语音信号采集语音信号采集需要使用麦克风或其他音频输入设备。在Matlab中，可以使用audiorecorder函数进行音频采集。下面的代码演
- 语音信号处理——噪声抑制
DEDSEC_Roger
信号处理音频
简介噪声抑制技术用于消除背景噪声，改善语音信号的信噪比和可懂度，让人和机器听的更清楚常见的噪声种类：人声噪声、街道噪声、汽车噪声噪声抑制方法的分类：按照输入通道数分：单通道降噪、多通道降噪按照噪声统计特性分：平稳噪声抑制、非平稳噪声抑制按照降噪方法分：被动降噪、主动降噪下面介绍的方法用于单通道的、被动的、平稳噪声抑制MinimaControlledRecursiveAveraging（MCRA）传
- 语音信号处理：librosa
智慧医疗探索者
AI数字人技术音视频处理信号处理语音识别librosa
1librosa介绍Librosa是一个用于音频和音乐分析的Python库，专为音乐信息检索（MusicInformationRetrieval，MIR）社区设计。自从2015年首次发布以来，Librosa已成为音频分析和处理领域中最受欢迎的工具之一。它提供了一套清晰、高效的函数来处理音频信号，并提取音乐和音频中的信息。Librosa在音乐和音频分析方面提供了强大而灵活的工具，适用于从基础研究到实
- 如何理解短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)
林深迷了鹿
语音信号处理语音识别机器学习人工智能
因为最近一直在学习语音信号的处理，看了HaythamFayek的一篇博客后关于什么是傅里叶变换感到很迷惑，所以就专门写下一篇文章，整理一下我从网页上搜集的内容。短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform,STFT)是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类,其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度.实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长
- HMM（Hidden Markov Model）详解——语音信号处理学习（三）（选修一）
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- RNN-T Training，RNN-T模型训练详解——语音信号处理学习（三）（选修三）
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参考文献：SpeechRecognition(option)-RNN-TTraining哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记AlignmentTrain-8-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、如何将Alignment概率加和对齐方式概率如何计算概率加和计算原理概率加和计算方式二、RNN-T的模型训练模型训练思路偏微分计算-1-展开变形偏微分计算-
- Alignment of HMM, CTC and RNN-T，对齐方式详解——语音信号处理学习（三）（选修二）
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声音信号处理学习rnn信号处理学习人工智能语音识别
参考文献：SpeechRecognition(option)-AlignmentofHMM,CTCandRNN-T哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记Alignment-7-知乎(zhihu.com)本次省略所有引用论文目录一、E2E模型和CTC、RNN-T的区别E2E模型的思路CTC、RNN-T模型的思路二、待解决的问题三、对齐方式介绍四、穷举方式穷举HMM穷举C
- 数字图像处理（1）：灰度直方图、直方图均衡化处理（入门必看）
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数字图像处理图像处理
博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：闲看花开，静待花落，冷暖自知，干净如始。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言：本文详细介绍了如何使用python对图像进行基本的操作，包括对图像的读取、显示、修改和保存，通过Matplotlib对图像进行绘制、显示和保存，最后详细讲解了如何绘制直方图，并对直方图进行均衡化处理。欢迎大家参考和学
- 快速调用百度AI开放平台的API，以OCR通用文字识别为例（封装函数进行连续调用）
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项目开发百度人工智能百度云python
博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：眼里有不朽的光芒心里有永恒的希望。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言百度开放平台允许开发者访问和利用百度的各种服务和功能，包括语音识别、人脸识别、文字识别、自然语言处理等等。这些API能够满足我们绝大部分需求，来供我们学习和使用。本文就OCR文字识别为例，详细介绍新手小白如何调用百度开放平台
- NLP自然语言处理——关键词提取之 TF-IDF 算法（五分钟带你深刻领悟TF-IDF算法的精髓）
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自然语言处理tf-idf人工智能
博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：要有最朴素的生活和最遥远的梦想，即使明天天寒地冻，山高水远，路远马亡。感谢大家点赞收藏⭐指证✍️前言关键词提取是将文本中的关键信息、核心概念或重要主题抽取出来的过程。这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关
- NLP自然语言处理——关键词提取之 TextRank 算法（五分钟带你深刻领悟TextRank算法的精髓）保姆级教程
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博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：你要做冲出的黑马而不是坠落的星星。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言关键词提取是将文本中的关键信息、核心概念或重要主题抽取出来的过程。这些关键词可以帮助人们快速理解文本的主题，构建文本摘要，提高搜索引擎的效率，甚至用于文本分类和信息检索等应用领域。因此，关键词提取在文本分析和自然语言处理中具
- 操作系统之经典同步问题（司机售票员、文件打印、多个生产者消费者、放水果吃水果、读者优先、写者优先、哲学家死锁问题）
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博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：闲看花开，静待花落，冷暖自知，干净如始。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️目录一、司机与售票员进程同步问题二、PA、PB、PC合作解决文件打印问题三、多个生产者和多个消费者问题四、放水果吃水果问题五、读者写者问题六、哲学家吃饭问题一、司机与售票员进程同步问题问题描述：在公共汽车上，司机和售票员的
- 如何快速搭建一个大模型？简单的UI实现
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项目开发星火大模型对话框UI设计
博客主页：真的睡不醒系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：相信自己，一路风景一路歌，人生之美，正在于此。感谢大家点赞收藏⭐指正✍️前言：本文章纯属是自己无聊，调用了星火认知大模型的接口，并封装成一个脚本。但测试感觉星火认知大模型也不算太智能，但奈何人家提供了免费的token，当然，也可以根据自己的需要，去调用国内的一些大模型。目录一、申请免费的
- A2B master配置32通道传输数据超带宽了,如何解决？
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)
车载DSP音频系统研究开发网络服务器运维
是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)？可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务，+群赠送语音信号处理降噪算法，蓝牙耳机音频，DSP音频项目核心开发资料,A2Bmaster配置32通道，超带宽了,如何解决？如果A2BMaster配置了32个通道，并且超过了带宽限制，你可以尝试以下几种解决方案：减少通道数量：将通道数量从32个减少到适当的数量，以确保不超过系统的带宽限制。
- 基于DSP/SOC音乐灯效系统设计方法
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信号处理音频人工智能算法
音乐灯效系统设计方法是否需要申请加入数字音频系统研究开发交流答疑群(课题组)？可加我微信hezkz17,本群提供音频技术答疑服务，+群赠送语音信号处理降噪算法，蓝牙耳机音频，DSP音频项目核心开发资料,三种方法：（1）MIC采集音乐信号变化，（2）直接获取SPK模拟音频信号处理
- 基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪（附带Matlab源码）
代码创造之旅
matlab语音识别人工智能Matlab
基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪（附带Matlab源码）在语音信号处理中，噪声是一个常见的问题，它会降低语音信号的质量和可理解性。为了提高语音信号的清晰度和减少噪声的影响，可以使用低通滤波器进行信号的加噪与去噪处理。本文将介绍基于低通滤波器的语音信号加噪与去噪的原理，并提供相应的Matlab源码。加噪处理在语音信号加噪处理中，我们可以使用低通滤波器来滤除高频噪声成分，从而提高信号的质量。以下是基
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标：
1.实现权限的管理（CRUD）
2.实现部门管理 （CRUD)
3.实现人员的管理 （CRUD）
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）
2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作：
下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box ：
官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文（转）
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用：
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址：
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸，你伤不起
原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；
个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；
最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；
发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析：
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API（
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）
可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧： 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量（locale）
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下：
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression（翻译）
lvdccyb
Mathapache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。
多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。
数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。
基本覆盖了：线代，统计，矩阵，
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法（GA），
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作；
仅需要几分钟，根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：
一等奖（两名）
Microhardest：http://microhardest.ite
