- 语音识别技术有哪些应用场景?
不想秃头的程序
语音识别人工智能
语音识别技术,作为人工智能领域的重要分支,已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景:智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等,都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言,并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域,语音识别被用于控制各种智能设备
- 微软 Azure AI 服务免费试用及申请:语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理、文档分析等10大场景
全云在线allcloudonline
microsoftazure人工智能
为方便企业认识和快速上手AzureAI服务,我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示,旨在解决各种用例。这些模型易于访问,可帮助企业无缝实施AI驱动的解决方案,如下是已整理并编录的AzureAI服务中提供的预构建演示,希望这可以帮助您将AI无缝融入您的产品和服务中。微软AzureAI服务可以合规、稳定地提供企业用户使用ChatGPT的可能
- sphinx-apidoc
longgb246
[toc]一、使用sphinx-apidoc[OPTIONS]-o[EXCLUDE_PATTERN,…]sphinx-apidoc是一个自动生成Sphinx源的工具,使用该autodoc扩展。MODULE_PATH:是python的源码的文件目录。OUTPUT_PATH:是包含conf.py和*.rst的source目录。注意在python源码的py文件中,应该使用if__name__=='__m
- 基于人工智能的智能语音助手
人工智能发烧友
人工智能
语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 机器学习,深度学习,AGI,AI的概念和区别
我就是全世界
人工智能机器学习深度学习
1.人工智能(AI)的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能(AI)是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统,如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据,从中提取有用的信息,并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代,当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
- Python 实时语音识别
TEDxPY
python学习python资源语音识别Python人工智能实时语音识别百度语音API
Python实时语音识别语音识别语音识别API语音识别步骤效果展示代码下载最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。语音识别语音识别技术就
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- 本地搭建 Whisper 语音识别模型实现实时语音识别研究
一只老虎
人工智能编程开发算法研究whisper语音识别人工智能
目录摘要关键词1.引言2.Whisper模型简介3.环境准备4.系统架构与实现4.1模型加载4.2实时音频输入处理4.3实时转录处理4.4程序实现的框架4.5代码实现5.实验与结果6.讨论7.结论参考文献摘要语音识别技术近年来发展迅速,广泛应用于智能家居、智能客服、语音助手等领域。Whisper是由OpenAI开发的一种开源语音识别模型,具有高效的转录能力。本研究旨在探讨如何在本地环境中搭建Whi
- 如何从0到1本地搭建whisper语音识别模型
MaxCode-1
搭建本地gptwhisper
文章目录环境准备1.系统要求2.安装依赖项1:安装Python和虚拟环境2:安装Whisper3:下载Whisper模型4:进行语音识别5:提高效率和精度6:开发和集成Whisper是OpenAI发布的一个强大的语音识别模型,它可以将语音转换为文本,支持多语言输入,并且可以处理各种音频类型。以下是一个从0到1的本地搭建Whisper模型进行语音识别教程环境准备1.系统要求操作系统:Linux、Ma
- FunASR 语音识别系统概述
瑞雪兆我心
语音识别人工智能
FunASR(AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复(PR)、语言模型(LM)、说话人分离等。项目源地址1语音识别(ASR)参考语音交互:聊聊语音识别-ASR(万字长文)语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition,ASR)
- 使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器
毕艾琳
使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中,语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战(实测亿级数据0.1秒搜索耗时)
小松聊PHP进阶
MySQLPHP全文检索phpsphinxmysqlsql数据库服务器
Sphinx查询性能非常厉害,亿级数据下输入关键字,大部分能在0.01~0.1秒,少部分再5秒之内查出数据。Sphinx官方文档:http://sphinxsearch.com/docs/sphinx3.html极简概括:由C++编写的高性能全文搜索引擎的开源组件,C/S架构,跨平台(支持Linux、Windows、MacOS),支持分布式部署,并可直接适配MySQL。解决问题:因为MySQL的l
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 基于深度学习的对抗样本生成与防御
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息,通过细微的扰动来生成对抗样本,迫
- 垂类大模型:领域专家参与的重要性
澳鹏Appen
生成式AI人工智能与机器学习人工智能AI生成式AI
随着人工智能(AI)的不断发展,训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务,如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的,标注任务多可以由具有一般技能的人类执行,早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年,AI领域经历了重大变革。当代模型被设计用于更复杂的功能,如推理和总结,旨在处理需要更高认知参与的复杂和多样化场景。这些先进模型不仅需要原始
- 推荐项目:VITS2 Chinese - 轻松转化你的中文语音至文本
傅尉艺Maggie
推荐项目:VITS2Chinese-轻松转化你的中文语音至文本VITS2-ChineseVITS2forChinesespeech|最新VITS2中文语音合成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VITS2-Chinese项目介绍VITS2Chinese是一个针对中文语音的自动转文字工具,它简化了传统语音识别的复杂流程,让用户只需上传音频文件,就能一键完成语
- 人机交互与现代战争
人机与认知实验室
人机交互
人机交互技术在现代战争中的应用越来越广泛,它可以帮助士兵更好地完成任务,提高作战效能,减少人员伤亡。人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多,比如:(1)虚拟现实和增强现实技术:这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境,模拟各种战斗场景和任务,帮助他们提高技能和决策能力。(2)语音识别和自然语言处理:通过语音识别和自然语言处理技术,士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互,提高操作效率和减
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- WhisperX: 带时间戳的自动语音识别及说话人分离
史恋姬Quimby
WhisperX:带时间戳的自动语音识别及说话人分离whisperXm-bain/whisperX:是一个用于实现语音识别和语音合成的JavaScript库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的API,支持多种语音识别和语音合成引擎,并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisp
- 语音识别 学习笔记2024
AI算法网奇
深度学习基础音视频人工智能
目录dragonfly阿里达摩院FunASR:一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa安装语音识别dragonfly阿里达摩院FunASR:一款高效的端到端语音识别工具包不错的功能介绍librosa,一个很有趣的Python库!-简书音频转特征向量GitHub-librosa/librosa:Pythonlibraryforaudioandmusicanalysislibrosa
- 用“说”智能控制灯具开关语音识别芯片NRK3603
九芯电子
九芯电子语音芯片方案语音识别人工智能语音识别技术语音识别芯片语音芯片
用“说”智能控制灯具开关是一种基于语音识别技术的智能家居设备,它通过内置的语音识别芯片,利用离线识别算法,将用户的语音指令实现对灯具的控制,NRK3603语音识别芯片成为客户低成本的离线语音识别方案。功能特性:1.内核和存储高性能32bitRlsc内核,主频160MHZ,内置4MBSPIFLASH。2.AI算法:离线语音识别,采用最新的神经网络(TDNN)算法,具有识别精准,误判率低等优势,5米远
- 快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型
码上飞扬
whisper
在语音识别领域,OpenAI的Whisper模型以其高效且准确的特性迅速受到瞩目。许多人可能觉得在本地环境中运行这样一个大模型过于复杂,但其实,经过正确的指导,你完全可以在自己的计算机上搭建一个高性能的语音识别系统。前置准备在开始之前,你需要确保计算机符合以下条件:Python3.7+环境GPU支持(CUDA驱动):尽管CPU也能运行,但GPU会更快。足够的存储空间:模型可能需要几个GB。步骤一:
- 本地搭建和运行Whisper语音识别模型小记
LQS2020
whisper
搭建本地的Whisper语音识别模型可以是一个非常有用的项目,尤其是在需要离线处理语音数据的情况下。Whisper是OpenAI开发的一个开源语音识别模型,支持多语言和高效的转录能力。以下是详细的步骤来本地搭建和运行Whisper语音识别模型:1.准备环境安装Python确保你的系统上安装了Python3.8及以上版本。可以从Python官方网站下载并安装。创建虚拟环境(可选)为了避免依赖冲突,建
- 【AIGC】Whisper语音识别模型概述,应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型?
@我们的天空
AIGCwhisper语音识别AIGCpython人工智能机器学习深度学习
欢迎大家来到我们的天空如果文章内容对您有所触动,别忘了点赞、关注,收藏!作者简介:我们的天空《头衔》:大厂高级软件测试工程师,阿里云开发者社区专家博主,CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,自然语言处理,AIGC等分享。所属的专栏:TensorFlow项目开发实战,人工智能技术主页:我们的天空一、Whisper语音识别模型概述Whisper是由Ope
- Python知识点:如何使用Python实现语音识别
超哥同学
Python系列python语音识别xcode编程面试
要在Python中实现语音识别,你可以使用SpeechRecognition库,它是一个功能强大的库,能够识别音频中的语音并将其转换为文本。下面是一个简单的示例代码,展示如何使用这个库进行语音识别。步骤1:安装依赖库首先,你需要安装SpeechRecognition库和pyaudio库。你可以使用以下命令安装这些库:pipinstallSpeechRecognitionpipinstallpyau
- 【机器学习-神经网络】循环神经网络
刷刷刷粉刷匠
机器学习神经网络rnn
在机器学习和深度学习的领域中,循环神经网络(RNN)作为一种处理序列数据的强大工具,已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。RNN能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系,因此在自然语言处理、时间序列预测和语音识别等任务中发挥着至关重要的作用。本文将对RNN进行深入探讨,从其基本理论、工作原理到实际应用及代码实现,全面剖析RNN在现代机器学习中的应用价值。1.RNN基础理论1.1RNN概述循环神经网
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 基于人工智能的智能客服系统
嵌入式详谈
人工智能
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理(NLP)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本