- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- 自然语言处理(NLP)技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括:实现人机交互:NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互,使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理:NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析,提取关键信息和知识,从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译:N
- AI智能电销机器人帮助我们开发业务的效果如何呢?
VO_794632978
语音机器人WX-794632978人工智能机器人语音识别阿里云腾讯云
AI电销机器人获客效果怎么样?AI电销机器人是人工智能语音识别系统的应用产品,2018年6月以后,全国电销机器人全面开花,呈现出井喷的状态。疫情3年,全球AI巨头们没有停下深度研发的步伐,AI电销机器人在不断的升级迭代!疫情刚刚结束,作为市场刚需的AI电销机器人又火了起来!我们一起来了解一下它能帮助我们什么。一、语音识别率大幅提高,帮助企业解决诸多难题。语音识别功能是智能语音机器人更基本的功能,也
- 真快!几分钟就把视频语音识别为文本了,不到10行代码
诗者才子酒中仙
音视频语音识别人工智能
虽然已经很简单了,但是对于程序员来说还是不够简洁,毕竟程序员都很“懒”,Whisper虽说安装和调用已经很简单了,但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。将音视频文件中的音频转为文字内容,这个需求放到两年前还不大好实现,但是放到今天,几分钟就解决了。听说有的公司为了抓取训练数据,已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍,然后将其中的音频提取成文本,用作大数据模型的训练语料
- 语音系统智能AI机器人AI源码营销机器人电销机器人智能电话机器人拨号机器人语音机器人空号识别FreeSWITCH呼叫中心中间ipbxIPBX科大识别阿里识别语音识别语音翻译AI语音系统电销机器人系统搭
ai语音机器人
电销系统电销机器人语音系统机器人bootstraphtmldreamweaver人工智能
2022新版本AI智能系统已修复远程执行漏洞1、增加话术体验模式,支持检测话术的完整性。2.支持开通运营商免费独立绑定公众号3、支持:空号,拒接,通话中,无法接通。。。结果识别4、意向客户推送ABC5.支持打断,支持重复回答6.终端账户支持单账户绑定多个微信7,支持单账户不通过VOS对接多台设备,支持多任务固定单独坐席拨打互不干扰。8。免费赠送话术,售后专门指导教学包教包会承诺一年售后服务!本系统
- 基于深度学习的中文语音识别系统(毕设)
程序员奇奇
深度学习从入门到精通语音识别深度学习人工智能
该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模,其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC,语言模型包含transformer、CBHG,数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统,将项目下载到本地上,下载thchs数据集并解压至data,运行test.py,不出意外能够进行识别,
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- 全球知名语音大模型介绍
科学禅道
大模型专栏语音大模型深度学习人工智能语音识别
全球知名的语音大模型包括但不限于以下几种:OpenAIWhisper:OpenAI于2022年发布的Whisper是一个大规模的多语言端到端语音转文本模型,它能够在多个语种上实现高质量的自动语音识别(ASR),并且具备一定的翻译能力。目前最新版本是OpenAIWhisperV3,发布时间为2023年11月7日。DeepMindWaveNet:DeepMind开发的WaveNet是一种开创性的神经网
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- 什么是机器学习
瑞瑞大大
机器学习
随着科技的飞速发展,机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域,从智能家居到自动驾驶,从语音识别到图像识别,机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。首先,机器学习是什么?机器学习是一种人工智能的方法,它通过让计算机从数据中学习规律和模式,进而实现预测和决策。机器学习的核心思想是:利用已有的数据,通过算法构建一个模型,使得该模型能够在新的数据上做出准确的预测。简
- uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别(兼容App小程序)和波形可视化
在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能,uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好,用Recorder插件可避免这些问题。DCloud插件市场下载插件(有demo项目源码):https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=Recorder-UniCor
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- ChatGPT和LLM
小米人er
我的博客chatgpt
ChatGPT和LLM(大型语言模型)之间存在密切的关系。首先,LLM是一个更为抽象的概念,它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络,根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。其核心思想是基于训练数据中的统计规律,将输入序列转化为概率分布,进而输出目标序列。这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务,如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于
- 人工智能到底是什么?
Evaporator Core
人工智能人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种利用计算机科学和统计学理论和技术来实现人类智能的一门交叉学科,旨在使计算机系统能够模拟、扩展和增强人类的智能能力,使计算机能够像人类一样思考、学习、决策和执行任务。简单来说,人工智能是计算机程序的一种,可以使计算机完成类似于人类的任务,例如视觉识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自主决策等等。人工智能的发展史人工智能(Arti
- AI手机是什么原理
小黄人软件
人工智能智能手机
AI手机,即搭载人工智能技术的智能手机,基于几个核心原理和技术来提升用户体验和手机的智能化程度。这些原理主要包括:机器学习和深度学习:AI手机利用机器学习算法,尤其是深度学习模型,来分析和理解用户数据(如照片、视频、文本和语音)。这些技术使得手机能够提供个性化的用户体验,比如智能推荐、语音识别和图像识别。自然语言处理(NLP):AI手机使用NLP技术来理解和生成人类语言,使得用户可以通过语音命令与
- 深度学习疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
Srlua
人工智能深度学习人工智能
目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,旨在模仿人类大脑分析和学习数据的方式。深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征,它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处
- 深度学习的进展
五行缺你94
笔记深度学习人工智能
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。方向一:深度学习的
- 机器学习
会敲键盘的猩猩
PRML机器学习
在过去50年,机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法,这些算法通常应用在商业系统中,例如语音识别,计算机视觉,和其他各种各样的任务,并已剥离了数据挖掘中的工业来发掘网上不断增长的数据量中隐藏的规律。这篇文章提供了该学科(已经作为机器学习出现
- 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
- ASR 概述
墨鸦_Cormorant
PythonASR
前言随着企业加强了与客户的线上沟通,企业越发依赖于虚拟助手、聊天机器人以及其他的语音技术,以实现与客户的高效互动。这几类人工智能,都是依赖于自动语音识别技术,简称为ASR。ASR涉及到将语音转换为文本,促使计算机理解人类语言并与人类对话。语音识别技术,也被称为自动语音识别AutomaticSpeechRecognition(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键
- 深度学习的应用实例
数字化信息化智能化解决方案
深度学习人工智能
深度学习在各个领域都有广泛的应用,下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。自然语言处理(NLP)情感分析:深度学习模型如循环神经网络(RNN)和Transformer等已被广泛用于情感分析任务,例如识别文本中的情感倾向或情感类别。最新的进展包括使用预训练的语言模型(如BERT)进行情感分析,这些模型在大量无监督数据上进行预训练,并在特定
- 中文语音标注工具FunASR(语音识别)
我要用代码向我喜欢的女孩表白
语音识别人工智能
全称AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit(一个语音识别工具)可能大家用过whisper(openAi),它【标注英语的确很完美】,【但中文会出现标注错误】或搞了个没说的词替换上去,所以要人工核对,麻烦。FunASR作用:能【准确】识别语音,并转成【文字、标出声调】他的原理,就不讲了,俺是搞大数据的,python这东西就勉强能写个爬虫和接口,机
- 深度学习的进展
JayGboy
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。深度
- 神经网络和深度学习
灰斗儿
原著作者:michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书,这本书将教给你:神经网络,是一个由于生物启发的编程规范,使计算机通过观察数据进行学习深度学习,一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别、语音识别和自然语言处理中的许多问题提供了最好的解决方案。这本书将教你许多神经网络和深度学习背后的核心概念。有关这本书所采取的方法的更多的细节,看
- Beam search 以及在语音识别(pure E2E)中的使用
panxin801
语音识别处理
Beamsearch以及在语音识别(pureE2E)中的使用Author:XinPanDate:2021.2.22语音识别(ASR)中解码时一个很重要的过程。在其中不论是传统语音识别或是E2E的新结构虽然LM也许不存在了,但是解码过程和其中的解码方法是必不可少的。首先简单说下beamsearch,之后说下ASRE2E+withoutLM这种方式中beamsearch如何使用的。BeamSearch
- ElasticSearch VS. Solr VS. Sphinx:最好的开源搜索引擎比较
chenxiyy3773
大数据人工智能数据库
译者按:本文是来自一家乌克兰技术公司的文章。该文章译者认为着重在应用上,而非单纯的性能对比。给自己的平台选择一个合适的搜索引擎比任何一个吹嘘技术强大的好。虽然最近一两年ES发展飞速,但sphinx的简单易用性还是赢得很多机构公司的青睐,比如优酷土豆都是用sphinx。所以使用之前,务必先了解自己的业务诉求,再选择合适的搜索引擎,而非一昧跟风。翻译若有误请指正,谢谢查看!编译自:ELASTICSEA
- 阿里P8架构师谈:开源搜索引擎Lucene、Solr、Sphinx等优劣势比较
liuhuiteng
中间件中间件
开源搜索引擎分类1.Lucene系搜索引擎,java开发,包括:LuceneSolrElasticsearchKatta、Compass等都是基于Lucene封装。你可以想象Lucene系有多强大。2.Sphinx搜素引擎,c++开发,简单高性能。以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:Lucene、Solr、Elasticsearch、Sphinx的特点和优劣势选型比较。Lucene1.Lucene简
- Toolify.ai 帮助你发现最好的 AI 网站和 AI 工具
叶庭云
暂时人工智能AIToolify.ai工具网站
CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/人工智能作为一门前沿科技领域,吸引着越来越多的人关注和投入。首先,让我们探讨一下为什么对人工智能感兴趣是值得的:科技进步与应用:近年来,人工智能技术在各行各业迅速发展。从语音识别到智能音箱,从无人驾驶到人机对战,人工智能为人类社会带来了一次又一次惊喜。对人工智能的兴趣,意味着你关心科技进步,愿意探索新的应用领域。职业发
- PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型?
suoge223
机器学习实用指南深度学习pytorchtensorflow
众所周知,访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大,达到数万亿个参数,在许多领域,尤其是自动语音识别等领域,从头开始训练高级模型不再有意义。鉴于预训练深度学习模型的重要性,哪个深度学习框架(PyTorch或TensorFlow)为用户提供更多此类模型是一个需要回答的重要问题。在本文中,我们将定量地探讨这个主题,以便您可以随时了解深度学习领域的当前状态。为
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod