[投稿]一个频域语音降噪算法实现及改进方法

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REAPER：REAPER基础操作与界面介绍REAPER简介与安装1.1REAPER软件概述REAPER是一款功能强大且灵活的数字音频工作站(DAW)，适用于Windows和MacOSX操作系统。它提供了多轨录音、音频和MIDI编辑、混音、母带处理、虚拟乐器和效果器插件支持等全面的音频制作功能。REAPER的设计理念是简洁高效，用户界面直观，同时允许高度的自定义和扩展，适合从初学者到专业音频工程师
基于人工智能的智能视频内容分析系统小彭律师 python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN等）分析目标动作规
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1、微信语音麦克风无声音在电脑上微信电话，麦克风的功能没有，或者说你要录个屏给客户，发现讲不了话，也是比较的麻烦。2、联系客服建议升级声卡驱动，然后更新了以后，一个样没什么区别。各种设置，发现还是不行。3、声音设置当然，图片上的是静音麦克风了，按一下键就可以去掉。4、专家给了工具解决旧版驱动残留文件清除工具.zip链接:https://pan.baidu.com/s/1eVjT_QjYk_vz10
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Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于实现计算机与人类语言之间的互动。随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展，NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过，当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言（如Python、Ja
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一、前言在音频开发中，窗体多半为半透明、圆角窗体，如下为Qt5.5VS2013实现半透明方法总结。二、半透明方法设置1、窗体及子控件都设置为半透明1）setWindowOpacity(0.8);//参数范围为0-1.0，通过QSlider控件做成透明度控制条本文福利，莬费领取Qt开发学习资料包、技术视频，内容包括（C++语言基础，Qt编程入门，QT信号与槽机制，QT界面开发-图像绘制，QT网络，Q
NPU的应用场景：从云端到边缘绿算技术 NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
NPU的工作原理：神经网络计算的流水线绿算技术 NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构，依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
应用场景下的芯片分类绿算技术芯片类型科普探索 html 人工智能科技
从数据中心级别的高性能芯片，到消费类产品级别的日常应用芯片；从工业类产品级别的稳定可靠芯片，到汽车电子级别的高要求芯片；再到军工和国防级别的专用芯片，不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景，满足着多样化的需求。电路类型下的芯片分类·数字电路芯片：处理数字信号，广泛应用于计算机、通信设备等领域。·模拟电路芯片：处理模拟信号，常用于音频、视频处理等场景。·数模混合电路芯片：兼具数字和模拟信号处理功能
【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？ AndrewHZ 图像处理基石图像处理智能手机影像系统算法深度学习人工智能 ISP
ISP（图像信号处理器）是数字影像设备的“视觉大脑”，负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析：一、ISP的核心用途：让照片“更像眼睛看到的”提升画质：降噪：去除暗光下的噪点（如手机夜景模式，通过多帧合成+算法抑制噪点）。色彩还原：校正传感器偏色（例如索尼传感器常偏黄，ISP通过白平衡算法还原真实色彩）。动态范围优化：保留高光和暗部细节（类似HDR，
Transformer动画讲解 - 工作原理 ghx3110 transformer 深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！广拓科技人工智能
在人工智能的浩瀚宇宙中，每一次重大突破都如同一颗璀璨的新星，照亮我们对未来的想象。而近期，谷歌发布的Gemini3大模型，无疑是其中最为耀眼的存在，它在AI领域激起的波澜，迅速蔓延至全球科技圈，引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展，我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
**ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例大霸王龙系统分析业务矩阵 python 线性代数人工智能机器学习深度学习
1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程 kaui52066 kaui52066精品源码人工智能 uni-app 前端小程序 php 小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆：通过照片/视频建模，生成动态3D数字人，表情自然，动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音，实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备，网页端一键生成数字人视频海量模板库：电商
音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）崔杰城音视频技术 FFmpeg源码分析音视频 ffmpeg
由于本文篇幅较长，分为上、下两篇。一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp,udp"-iXXX.sdp而由《音视频入门基础：RTP专题（17）——音频的SDP媒体描述》可以知道，SDP协议中，a=rtpmap属性和a=fmtp属性中的
适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）极客11 数字化
详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读：适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代，人工智能（AI）技术迅速发展，深度融入到各个领域，AIGC（人工智能生成内容）更是成为内容创作的新趋势，为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具，尤其是DeepSeek，为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚
BT、BT Mesh、WiFi、Zigbee技术对比分析莫道桑榆晚-为霞尚满天硬件工程网络协议信息与通信
一、蓝牙（Bluetooth,BT）1.技术原理核心概念：蓝牙是一种短距离（10-100米）无线通信技术，采用跳频扩频（FHSS）技术，通过快速切换频段（每秒1600次）避免干扰。跳频扩频（FHSS）原理：在2.4GHz频段的79个1MHz信道中，按伪随机序列快速切换频率。比喻：像两人在嘈杂派对上不断更换餐桌位置私聊，躲避他人监听。协议版本：经典蓝牙（BR/EDR）：高功耗，支持音频传输（如耳机）
uniapp vue3项目用原生h5 audioContext实现语音文件倍速播放，可适应h5和安卓app 努力做大神 uni-app android 音频倍速播放
前言uniapp项目要做类似微信的聊天语音播放功能，可以切换语音，可以点击切换播放/停止播放状态，还可以倍速播放。开始用了uniapp的音频组件uni.createInnerAudioContext()，很好用但就是倍速播放playbackRate属性不起作用，经过研究，决定用原生h5的audioContext。AudioContext是WebAudioAPI的一部分，它代表了一个音频处理图，允许
《无声代码里的银杏时钟》程序员
陆昭的耳机永远比别人多一副。2023年入职那天，他把降噪耳机和助听设备叠在一起塞进耳朵，工位隔板上贴着便签："请打字沟通，谢谢"。"新来的聋子也配做核心组？"茶水间的议论像针一样扎进助听器。他攥紧咖啡杯，屏幕上是祖传的银行核心系统——用了二十年的COBOL代码，每个字符都像生锈的齿轮，稍碰就会崩出火星。第一个月，他在代码注释里画银杏叶。总行老楼前的银杏树是地标，入职培训时HR说："这棵树比系统年龄
HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在音视频处理领域，实时性和性能是关键。随着HarmonyNext生态系统的不断发展，开发者可以利用ArkTS语言构建高性能的音视频处理应用。本文将深入探讨如何利用ArkTS开发一个音视频处理应用，重点介绍音频处理、视频编解码以及实时流媒体传输的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的应用，并通过优化技巧提升性能。1.音视
吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习 wgc2k 机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测 cv君 cv君独家视角 AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品 1024程序员节 EfficientViT 高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型 Transformer 人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
STM32F407 SPI通信 Klein、凉城 STM32F407标准库 stm32 嵌入式硬件单片机
1、SPI介绍SPI（串行外设接口）是一种由摩托罗拉公司开发的同步串行通信协议，主要用于短距离、高速通信的场景（如芯片间通信）。其核心特点是主从架构、全双工通信和硬件简单，广泛应用于嵌入式系统中连接微控制器（MCU）与传感器、存储器（如EEPROMFlash）、显示屏、实时时钟和网络控制器等外设。SPI接口提供两个主要功能，支持SPI协议或I2S音频协议。默认情况下，选择的是SPI功能。可通过软件
阿里巴巴发布 R1-Omni：首个基于 RLVR 的全模态大语言模型，用于情感识别新加坡内哥谈技术语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题，尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型，往往
Audacity的安装和使用迷茫&&前行 ctf工具 Audacity ctf
安装下载地址：官方网站：Audacity软件开源免费，但部分功能可能需要额外插件。一.介绍Audacity是一款免费、开源的音频编辑软件，适用于Windows、macOS、Linux等操作系统。它支持多轨编辑、录音、音频效果处理、格式转换等功能，适合音乐制作、播客编辑、音频修复等场景。主要功能：录音：支持麦克风、线路输入等多种音源。编辑：提供剪切、复制、粘贴、删除等基本操作，支持多轨编辑。效果处理
Python中用SpeechRecognition库和 vosk模型来识别语音老菜鸟YDZ 菜鸟学python python 开发语言语音识别人工智能 xcode
Python中的SpeechRecognition库是一个比较好用的语音识别模块，提供了将语音识别成文字的方法，支持中文识别。一、SpeechRecognition库的安装使用pip命令安装即可：pipinstallSpeechRecognition当安装不成功时，可以强制：pipinstall--force-SpeechRecognition二、SpeechRecognition库的导入：i
python+wave+pyaudio：调用电脑麦克风进行声音录制觅远 python 音视频 python 开发语言 ffmpeg
pyaudio：用于音频输入。wave：用于音频文件的读写。importwave,pyaudiop=pyaudio.PyAudio()#获取设备上的所有麦克风设备info=p.get_host_api_info_by_index(0)num_devices=info.get('deviceCount')foriinrange(0,num_devices):ifp.get_device_info_b
pjsip pjsua_media_config 结构体说明小gpt& Pjsip 音视频 qt c++
clock_rate描述：设置会议桥（conferencebridge）的时钟频率（采样率）。默认值：0（使用默认值PJSUA_DEFAULT_CLOCK_RATE，通常为16kHz）。作用：影响音频的采样率，常见值有8000（8kHz）、16000（16kHz）、48000（48kHz）等。snd_clock_rate描述：设置音频设备的时钟频率（采样率）。默认值：0（使用会议桥的时钟频率）。作
pjsip dtmf发送和接收（pjsua）小gpt& Pjsip 音视频 qt c++
DTMF（双音多频，Dual-ToneMulti-Frequency）是一种用于电话系统的信号技术，通过组合两个不同频率的音频信号来表示数字和符号。以下是DTMF的主要使用背景和应用场景：电话拨号DTMF最常见的用途是电话拨号。当用户按下电话键盘上的数字或符号时，电话会生成两个特定频率的音调，交换机接收并解码这些信号以确定用户拨打的号码。交互式语音应答（IVR）系统DTMF广泛用于IVR系统，用户
云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件云计算
开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器，旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型（LLM）、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外，它内置了模型代理，优化了键值缓存利用率，从而显著提升系
人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
一.什么是会话保持？在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。实用命令实例默认启动 tcpdump 普通情况下，直
安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
(function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
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千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sql mysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
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java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记说明：主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
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checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值 <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket dalan_123 websocket
一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
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Java6 JVM参数选项 greatwqs java HotSpot jvm jvm参数 JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全（中文版）作者：Ken Wu Email: [email protected] 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
weblogic创建JMC i5land weblogic jms
进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
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上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。系统包括几个独立的部分：使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用 PHP CI 框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
sql添加、删除表中的列 macroli sql
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