- 【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
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,