- 微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)
不能否认,微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的,一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲,予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术,其影响力由此可见一斑,仅有的白璧微瑕之处就是价格略高,虽然国内也可以使用科大讯飞语音合成进行平替,但我们只想要最好的那一个,本次我们使用免费的开源库edge-tts来实现文本转语
- VITS 源码解析2-模型概述
迪三
#NN_Audio音频人工智能
VITs是文本到语音(Text-to-Speech,TTS)任务中最流行的技术之一,其实现思路是将文本语音信息融合到了HiFiGAN潜空间内,通过文本控制HiFiGAN的生成器,输出含文本语义的声音。VITs主要以GAN的方式训练,其生成器G是SynthesizerTrn,判别器D是MPD。VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样,生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三
- 扩展语音识别系统:增强功能与多语言支持
GT开发算法工程师
语音识别人工智能
一、引言在之前的博客中,我们成功构建了一个基于LibriSpeech数据集的英文语音识别系统。现在,我们将对系统进行扩展,增加一些增强功能,并尝试支持多语言识别。二、增加增强功能语音合成--除了语音识别,我们还可以增加语音合成(Text-to-Speech,TTS)功能,将文本转换为语音输出。这可以使得我们的系统不仅仅是一个转录工具,还能够进行语音交互。情感分析--通过结合情感分析模型,我们可以识
- 【语音合成】中文-多情感领域-16k-多发音人
太空眼睛
人工智能tts语音合成数字人modelscopepython
模型介绍语音合成-中文-多情感领域-16k-多发音人框架描述拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用,故此处仅涉及参数法。参数TTS系统可分为两大模块:前端和后端。前端包含文本正则、分词、多音字预测、文本转音素和韵律预测等模块,它的功能是把输入文本进行解析,获得音素、音调、停顿和位置等语言学特征。后端包含时长模型、声学模型和声码器,它
- Python 将文本转换成语音播放 pyttsx3
砍树+c+v
Python学习语音识别人工智能python自然语言处理
Python将文本转换成语音播放pyttsx3目录Python将文本转换成语音播放pyttsx31.安装2.使用3.封装Pyttsx3是一个Python库,它提供了文本到语音(Text-to-Speech,TTS)转换的功能。这个库允许Python程序通过调用本地计算机上的语音合成引擎来生成语音输出。Pyttsx3的主要特点包括:平台无关性:Pyttsx3可以在Windows、macOS和Linu
- OpenVoice文本转语音大模型原理
MaxCode-1
搭建本地gptchatgptopenvoice语音识别
介绍即时语音克隆(IVC)--Instantvoicecloning文本转语音(TTS)--text-to-speech概述给定参考说话者的短音频样本的情况下克隆任何参考说话者的声音,而无需对参考说话者进行额外培训。它也被称为零样本TTS。IVC使用户能够灵活定制生成的声音,在各种真实世界应用中展现了巨大的价值,如媒体内容创作、定制聊天机器人以及人与计算机或大型语言模型之间的多模态交互。原理IVC
- webassembly003 TTS BARK.CPP
FakeOccupational
移动端bark.cpp
TTStaskTTS(Text-to-Speech)任务是一种自然语言处理(NLP)任务,其中模型的目标是将输入的文本转换为声音,实现自动语音合成。具体来说,模型需要理解输入的文本并生成对应的语音输出,使得合成的语音听起来自然而流畅,类似于人类语音的表达方式。BarkBark(https://github.com/suno-ai/bark)是由Suno创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark可以
- VITS:Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning forEnd-to-End Text-to-Speech——TTS
pied_piperG
语音识别音频深度学习机器学习神经网络VAE
笔记地址:https://flowus.cn/share/4c8c251b-cb8e-4f21-aa9e-139c1c3cf883【FlowUs息流】Vits论文地址:proceedings.mlr.pressAbstract与传统的two-stageTTS(即文字→mel频谱→声音)相比,是一种parallelend-to-endTTS,提升了效率且声音自然。其它parallel方法主要存在音质
- 功能实现——文字转语音(TTS)
_遮云壑_
功能实现pythonjavac++linuxwindows
文字转语音(TTS)介绍文字转语音(TTS,Text-to-Speech)是一种技术,它将文本转换为自然流畅的人类语音输出。TTS技术可以使计算机、智能设备和应用程序能够以口头方式与用户进行沟通。解决方案●针对Python语言①使用Python库pyttsx31.pyttsx3库安装pipinstallpyttsx3-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl
- 基于Asterisk和TTS/ASR语音识别的配置示例
OKCC_kelaile520
WX机器人kelaile520外呼系统语音识别人工智能机器人网络云计算
基于Asterisk和TTS/ASR语音识别的配置示例如下:1.安装Asterisk:首先,确保你已在服务器上成功安装Asterisk。可以选择从Asterisk官方网站下载最新版本的安装包并按照指南进行安装。2.安装TTS引擎:选择适合你需求的TTS(Text-to-Speech)引擎,如GoogleText-to-Speech、MicrosoftAzureCognitiveServices等。
- 关于chatglm3 function calling的理解
wozwdaqian
大模型人工智能语言模型chatgpt
ChatGLM3-6B开源了工具调用,好奇他是怎么实现的,所以写了这个文章记录。一、测试官方的示例官方给的示例很简单,只不过给的两个函数track和text-to-speech没有具体的实现,模型的输出也只是给出了需要调用的函数名和参数。剩下的需要自己去实现..我更换了tools中的函数:tools=[{"name":"go_ahead","description":"小车前进","paramet
- [Python系列] 文字转语音
Edward.W
python语音识别人工智能python
什么是TTSTTS是Text-to-Speech的缩写,中文称为“文本到语音”。它是一种将书面文本转换为自然听起来的语音的技术。TTS技术广泛应用于各种场景,如智能助手、语音合成、电子阅读器等。TTS技术通过机械的、电子的方法产生人造语音。它隶属于语音合成,是将计算机生成的或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。TTS技术可以方便地为视力障碍人士阅读文本,为智能设备提供人
- 【源创会广州站 内容回顾】中文文本转语音开源引擎EKHO
weixin_33939380
人工智能数据库操作系统
为什么80%的码农都做不了架构师?>>>下面是今天源创会的主要演讲内容,里面还包含了一些由于时间限制未能分享的内容。演讲资料下载:http://www.eguidedog.net/files/Ekho_TTS_v2.pdf大家好!我是黄冠能。很高兴接受开源中国的邀请,有机会和大家分享一下我过去六年做开源软件的一些经历。我要讲的主题是EkhoTTS,TTS是text-to-speech的缩写,就是把
- TTS-Vue 一款免费的语音合成软件
MatrixWave
资源分享集锦vue.js前端javascript
TTS-Vue一款免费的语音合成软件嗨!大家好!在信息时代的浪潮中,文本到语音(Text-to-Speech,简称TTS)技术已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。无论是智能手机、智能音箱还是车载导航系统,TTS技术都为我们提供了便捷的声音交互体验。而随着前端技术的不断发展,越来越多的开发者开始关注如何在Web应用中实现TTS功能。为了满足这一需求,一款名为“TTS-Vue”的开源组件应运而生
- 最新综述:跨语言语音合成方法的发展趋势与方向
PaperWeekly
编程语言python机器学习人工智能深度学习
©PaperWeekly原创·作者|音月引言语音合成(Text-to-Speech,TTS)是指文字转语音相关技术。随着人工智能技术的发展,TTS的声学模型和声码器模型效果都在不断提高,单一语言在数据量足够的情况下已经可以合成较高品质的语音。研究人员们也逐渐开始关注跨语言语音合成领域,本文主要介绍了近年来跨语言语音合成方法的发展趋势与方向。背景早期人们为了合成跨语言的发音只能用多个语音合成系统来合
- Attentron:few-shot text-to-Speech Utilizing Attemtio-based Variabl-length Embedding论文阅读
JanettaC
论文阅读
摘要:提出attentron,一个少样本的语音合成模型用于克隆在训练过程中未出现的说话人的声音。这里引入了两个用于不同目的的特殊编码器。一个微调的编码器通过注意力机制来提取变长的风格信息,一个粗调的编码器用于提高语音合成的稳定性,避免了在合成未见过说话人的语音时产生胡言乱语。此外,模型还能扩展到任意长度的参考音频以此来改善合成语音的质量。关键词:少样本,语音合成,多说话人模型,说话人编码介绍少样本
- android用讯飞实现TTS语音合成 实现中文版
清爽的暗之妖刀0369
安卓知识总结
Android系统从1.6版本开始就支持TTS(Text-To-Speech),即语音合成。但是android系统默认的TTS引擎:PicTTS不支持中文。所以我们得安装自己的TTS引擎和语音包。在项目中,一开始用的是手说TTS,免费版的,感觉声音很不僵硬,不自然,不连贯。付费版的还要钱激活,如果不激活,限制每次只能度5个字,而且比免费版也好不了多少。最后采用了讯飞语音TTS1.0,发音连贯自然,
- 【飞桨PaddleSpeech语音技术课程】— 流式语音合成技术揭秘与实践
小湉湉
语音合成MachineLearningpaddlepaddle语音识别人工智能音频
(以下内容搬运自飞桨PaddleSpeech语音技术课程,点击链接可直接运行源码)PP-TTS:流式语音合成原理及服务部署1流式语音合成服务的场景与产业应用语音合成(SpeechSysnthesis),又称文本转语音(Text-to-Speech,TTS),指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频的技术。非流式合成适合语音输出,流式合成适合语音交互语音合成分为非流式合成和流式合成,两者在实时性
- TTS | 一文总览语音合成系列基础知识及简要介绍
夏天|여름이다
#TTS-论文篇-人工智能语音合成模型总结
Text-to-Speech(通常缩写为TTS)是指一种将文本读成音频的技术。换句话说,它指的是一种模型,在该模型中,当文本或类似于字符的东西作为输入时,会生成波形音频作为输出。但实际上,这个TTS的音频质量在最近几年有了很大的提高。现在不那么尴尬了。整体内容结构遵循[Tan21],并添加了迄今为止(2022年8月)发表的最新论文。1.历史第一台“会说话的机器”可能是在18世纪后期制造的(据说是一
- OTP语音芯片和TTS语音芯片的差异性
九芯电子
语音芯片语音识别语音知识
OTP(One-TimeProgrammable)语音芯片和TTS(Text-to-Speech)语音芯片是两种不同类型的声音处理芯片。OTP主要用于播放预录声音片段,而TTS则根据文本实时生成语音。OTP的灵活性较弱,适用于固定声音输出,TTS则更灵活且可定制,适用于多种场景。选择合适的语音芯片需根据应用需求。1.输出功能的不同:OTP语音芯片是一种预记录芯片,在芯片制造过程中被编程以包含预先录
- 新一代开源语音库CoQui TTS冲到了GitHub 20.5k Star
没了对象省了流量ii
开源软件github
CoquiTTS项目介绍Coqui文本转语音(Text-to-Speech,TTS)是新一代基于深度学习的低资源零样本文本转语音模型,具有合成多种语言语音的能力。该模型能够利用共同学习技术,从各语言的训练资料集转换知识,来有效降低需要的训练资料量。这个模型库现在已经在GitHub上开源,并有高达20.5K+的star量。似乎和以前讲过的Mozilla的TTS有着千丝万缕的联系,但是如今Mozill
- 论文阅读:VITS2: Improving Quality and Efficiency of Single-Stage Text-to-Speech with Adversarial
别和我卷!
论文笔记论文阅读人工智能AIGCembedding
论文标题是“VITS2:ImprovingQualityandEfficiencyofSingle-StageText-to-SpeechwithAdversarialLearningandArchitectureDesign”,写不下了,是2023.7.31原vits团队刚刚挂在arxiv上的文章,主要基于四个方面对vits做了改动,此篇文章我们就不讲vits,主要分析vits2的部分。摘要单阶
- GenerSpeech: Towards Style Transfer for Generalizable Out-Of-Domain Text-to-Speech
林林宋
深度学习
文章目录abstract背景GenerSpeechMix-StyleLayerNormalization—去除文本中的风格信息Multi-levelStyleadaptorGlobalRepresentationLocalRepresentationabstract目标:做out-of-domain(OOD)styletransfer(情感、音色、韵律)两个改进:(1)multi-levelsty
- 怎么实现批量文本txt转音频wav
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
点云及图像-免费音视频算法点云
随着人工智能技术的不断发展,语音合成技术也得到了广泛应用。其中,文本转语音(Text-to-Speech,TTS)技术是语音合成技术中的重要一环。在过去的几年中,深度学习网络在TTS领域取得了显著的进展,并已经有一些成熟的方案可供使用。本文介绍了一种使用深度学习网络的本地化TTS方案,具有空间占用较大、运行速度较慢的缺点,但无需联网调用各大互联网公司的模型接口。传统的TTS技术通常采用规则和模板的
- 论文研读|生成式跨模态隐写发展综述
_Meilinger_
文本隐写论文研读生成式隐写跨模态隐写SteganographyImageTextSpeech
前言:本文介绍近5年来生成式跨模态隐写领域的相关工作。相关阅读:生成式文本隐写发展综述不同于文本隐写,跨模态隐写需要考虑不同模态间的相关性,常见的跨模态场景有:Image-to-Text(如图像描述),Text-to-Speech(如语音助手),Text-to-Image(如按文作画)等。下面对基于深度学习的生成式跨模态隐写相关工作进行介绍。[1]-基于图像描述的文本信息隐藏(北京邮电大学学报,2
- Android 标准语音识别框架:SpeechRecognizer 的封装和调用
TechMerger
源码解读AndroidServiceandroid语音识别recognizerspeechkotlin
前言此前,笔者梳理了语音相关的两篇文章:如何打造车载语音交互:GoogleVoiceInteraction给你答案:介绍的是3rdPartyApp如何通过VoiceInteractionAPI快速调用系统的语音交互服务快速完成确认、选择的基础语音对话直面原理:5张图彻底了解AndroidTextToSpeech机制:侧重于阐述TTSEngineApp如何提供Text-to-Speech文字转语音服
- ChatGPT怎么生成音频内容?
心似浮云️
chatgpt音视频人工智能
将ChatGPT用于生成音频内容是一个有趣且创新的应用方向。传统上,ChatGPT主要用于生成文本内容,但随着技术的发展,它也可以结合文本合成技术生成音频,从而为广播、语音助手、虚拟角色等领域提供更丰富的体验。以下将详细介绍如何使用ChatGPT生成音频内容。**1.文本到语音合成技术**:文本到语音合成(Text-to-Speech,TTS)技术是将文本转换为自然语言的语音输出的过程。ChatG
- 深度学习神经网络学习笔记-多模态方向-11-Deep Voice: Real-time Neural Text-to-Speech
丰。。
多模态神经网络论文研读神经网络深度学习神经网络学习多模态
摘要本文提出DeepVoice,一种完全由深度神经网络构建的生产质量文本到语音系统。DeepVoice为真正的端到端神经语音合成奠定了基础。该系统由五个主要的构建模块组成:用于定位音素边界的分割模型、字素到音素的转换模型、音素时长预测模型、基频预测模型和音频合成模型。对于分割模型,我们提出了一种使用连接时序分类(CTC)损失的深度神经网络执行音素边界检测的新方法。对于音频合成模型,我们实现了Wav
- 【文本转音频】pyttsx3详解
华子_haha
python
一、pyttsx3简介pyttsx3是一个Python库,用于在各种平台上实现文本到语音(Text-to-Speech,TTS)功能。它基于底层的TTS引擎,并提供了简单易用的接口,可以将文本转换为声音输出。以下是pyttsx3的一些特点和功能:跨平台支持:pyttsx3支持多种平台,包括Windows、Mac和Linux等。这意味着你可以在不同的操作系统上使用相同的代码实现文本到语音功能。多语言
- Lightweight and High-Fidelity End-to-End Text-to-Speech with Multi-Band Generation and Inverse Short
林林宋
paper笔记人工智能
2023ICASSP东京大学&LINECorpMasayaKawamuragithub-codeabstractmotivation:VITS的质量很好,本文工作旨在用更小的模型、更快的推理速度实现高质量合成。contribution:最耗时的是decoder(HFG)生成波形的模块,用iSTFTNet取代,完成频域到时域的转化;multi-band生成:eachiSTFTmodulegenera
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。