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不想秃头的程序
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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
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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
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【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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- 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
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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
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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。