- A-59P 语音处理模组:全场景语音交互的理想之选
声讯电子
远程会议回声消除智能降噪语音识别
在当下的智能时代,语音交互已成为各类设备的标配,而清晰、顺畅的语音传递是用户的核心需求。A-59P多功能语音处理模组凭借卓越性能,成为全场景语音交互的得力助手。兼容性是A-59P的一大亮点。它能与模拟输入输出设备、数字音频端口设备以及USB端口设备无缝对接,无需复杂调试,让不同类型设备轻松拥有高品质语音处理能力,极大降低了设备升级门槛。面对复杂环境的噪音困扰,A-59P的AIENC拾音降噪功能表现
- A-59P 模组核心差异点:SPI 端口带来的灵活可控性
声讯电子
智能降噪回声消除
在语音处理模组领域,A-59P凭借预留的SPI端口设计,形成了与以往其他模组的显著差异,为设备适配多样化场景提供了核心优势。A-59P的24脚为外部SPI切换选择端口,这一设计让模组不再是固定参数的“黑盒”。当设备主板需要根据使用场景实时调整工作参数时,可通过SPI端口接入模组相关端口,写入相应寄存器参数,灵活更改模组工作效果3-2603-261。其操作逻辑清晰:上电约1秒后,A-59P进入工作状
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
atest166
ChatGptchatgptpython语音识别计算机
Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- Python 语音识别与语音合成的实现方法
加班不如去钓鱼
python语音识别xcode
```htmlPython语音识别与语音合成的实现方法Python语音识别与语音合成的实现方法随着人工智能技术的发展,语音处理在实际应用中变得越来越重要。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现语音识别和语音合成的功能。本文将详细介绍如何使用Python实现语音识别与语音合成。一、语音识别语音识别(SpeechRecognition)是将人类的语音转换为文本的过程。Pyt
- 从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南
AI大模型应用之禅
人工智能python语音识别ai
从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。那么,什么是卷积神经网络?它的算法原理是什么?本文将深入探讨这些问题,并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络,以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
u013250861
Audiowebrtc算法语音识别
语音激活检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率。激活检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大。但是目前的语音激活检测,尤其是检测人声开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于能判断,但是不敢保证判别准确性的阶段。通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:语音转文字(ASR/STT)语义内容(NLU/NLP)文字转语音(TTS)
- AI芯片设计与神经网络加速
华清远见成都中心
人工智能神经网络深度学习
随着人工智能技术的飞速发展,神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多领域取得了显著成就。然而,神经网络的大规模计算需求对传统计算芯片提出了严峻挑战。AI芯片应运而生,其设计目的便是为神经网络提供高效的计算支持,实现神经网络的加速运行。深入研究AI芯片设计与神经网络加速技术,对于推动人工智能技术的广泛应用和进一步发展具有重要意义。一、AI芯片设计基础·计算架构:是AI芯片设计的核心。常见的计
- 语音活动检测模型SileroVAD
大囚长
大模型人工智能
SileroVAD是一款专注于语音活动检测(VAD)的轻量级开源模型,凭借其高效率、低延迟和跨平台特性,成为实时语音处理系统的核心组件。一、核心功能与技术优势轻量高效SileroVAD模型体积仅1.8MB,支持1ms内处理30ms音频块,适用于边缘设备实时处理。其推理速度在单线程CPU上可达2-3倍于PyTorch版本(ONNX优化后),且支持批量处理以提升吞吐量。高精度检测基于深度学习(CNN/
- sherpa-onnx开源语音处理框架研究报告:从技术解析到应用实践
chanalbert
AI开源分享开源pythonc++java
1项目概述与技术背景开源地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnxsherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架,由K2-FSA团队开发并维护。该项目专注于提供跨平台、高效率的语音处理能力,支持在完全离线的环境中运行语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、说话人识别、语音活动检测(VAD)等多项功能。与依赖云服务的传统语音
- Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能whisper语音识别ai
Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠关键词:Whisper、语音识别、AI模型、自动语音识别(ASR)、深度学习、Transformer、语音处理摘要:本文深入探讨了OpenAI开发的Whisper语音识别系统如何通过创新的深度学习架构显著提升语音识别的准确性和可靠性。我们将从技术原理、模型架构、实现细节到实际应用场景,全面分析Whisper如何克服传统语音识别系统的局限性,以及它为何成
- 音元分析法的价值
音元系统
音元系统#音元输入法人工智能语音识别语言模型自然语言处理
音元分析法的价值把现行的二维音节结构:音调维的声调与音质维的(声母和韵母)构成的音节,其中,声母由音素或音位充当/韵母由音素或音位构成,分析成或变换成一维的(音值维的)音元或片音构成的序列。这个项目有价值吗?AI分析AI的看法是:将音节的二维结构(声调+音质)转换为一维音元序列的方法,从项目结构看,当前项目已经建立了完整的语音处理系统,包括yinjie.py、shouyin.py、ganyin.p
- 【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考
yxiaoyu__
人工智能语言模型安全
大模型应用已经真实来到我们每个人身边,在自然语言处理、图像识别、语音处理等领域展现出了前所未有的能力,影响着各行各业的发展。随着大模型应用的日益广泛,其安全问题也变得愈发重要。大模型训练需要大量数据,可能包含敏感信息(如个人信息、商业秘密等),造成信息泄漏;攻击者可以通过精心设计的输入(对抗性样本)欺骗AI模型,导致错误的输出,对自动驾驶、医疗诊断等构成严重威胁;大模型还可能被用于生成虚假信息、传
- 探索语音处理新纪元:WebRTC Audio Processing for Python
金畏战Goddard
探索语音处理新纪元:WebRTCAudioProcessingforPython去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在数字时代,清晰、高效的音频通信是连接世界的基石。今天,我们为您介绍一个强大而灵活的开源工具——WebRTCAudioProcessingforPython,它将WebRTC先进的音频处理能力无缝引入Python生态系统,解锁高质量音频应用的新可能。项目介
- 强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx
郜里富
强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/sherpa-onnx在人工智能的浪潮中,语音技术已成为连接人机的重要桥梁。今天,我们要向您隆重推荐一个开源宝藏——Sherpa-Onnx,一个集多种语音功能于一体的强大本地运行库,完美适配从服务器到边缘设备的各种场景。项目介绍Sherpa-Onnx是一款开源的语音处理神
- 手把手带你玩转声网ESP32大模型+TEN语音交互——零硬件基础也能懂!以AI智能眼镜为例
夜信431
交互人工智能stm32智能硬件深度学习
一、方案全景解析——智能眼镜的"最强大脑"(附硬件架构图:智能眼镜+ESP32-S3核心板+声网SDK)这套开源方案的核心是将大模型塞进智能眼镜!就像给你的眼镜装了个SiriProMax:硬件核心:ESP32-S3芯片(性能≈手机芯片的1/5,但功耗仅0.1W)魔法组件:声网SDK(让眼镜能像微信语音通话一样实时对话)创新点:通过按键唤醒+本地语音处理+云端大模型推理(延迟<300ms)二、硬件小
- AIGC 技术解析:Whisper 的低延迟语音识别
AI大模型应用之禅
AIGCwhisper语音识别
AIGC技术解析:Whisper的低延迟语音识别关键词:AIGC、Whisper、语音识别、低延迟、Transformer、端到端学习、语音处理摘要:本文深入解析OpenAIWhisper模型的低延迟语音识别技术。我们将从语音识别的基本原理出发,详细探讨Whisper的架构设计、核心算法、数学模型以及实现细节。文章包含完整的Python代码示例,展示如何在实际项目中应用Whisper进行低延迟语音
- AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答
vslyu
深度学习openvino
一、AIxBoard简介AIxBoard(X板)是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板,体积小巧功能强大,可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机,借助OpenVINO工具套件,CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力,基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。二、多模态模型简介近年来,计算机视觉和自
- 在 React Native 中使用 Whisper 进行语音识别
pxr007
reactnativewhisper语音识别
在本文中,我们将使用Whisper创建语音转文本应用程序。Whisper需要Python后端,因此我们将使用Flask为应用程序创建服务器。ReactNative作为构建移动客户端的框架。我希望您喜欢创建此应用程序的过程,因为我确实这样做了。让我们直接深入研究它。什么是语音识别?语音识别使程序能够将人类语音处理成书面格式。语法、句法、结构和音频对于理解和处理人类语音至关重要。语音识别算法是计算机科
- 华为HCIP-AI认证题库中的部分问题
2301_82241859
程序员华为人工智能
D:类间方差答案:D6、语音识别技术就是让机器通过识别和理解把文本转换为语音的技术。A:TrueB:False答案:B8、由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础,因此也称其为数字语音信号处理。A:TrueB:False答案:A9、不属于语音声学特征的是?A:频率B:语义C:时长D:振幅答案:B10、属于语言学内容的是?A:文字B:语音C:词汇D:语法答案:A,B,C,D11、语音合成方法有哪些?
- 深度学习芯片的数据预取机制与片上缓存交错策略研究
学习ing1
深度学习缓存智能电视
1.引言1.1研究背景与意义随着人工智能的快速发展,深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了巨大成功。深度学习芯片作为实现深度学习算法的关键硬件平台,其性能直接影响到深度学习系统的效率和应用范围。深度学习算法通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务,这使得数据传输和存储成为性能瓶颈。数据预取机制和片上缓存交错策略是解决这一瓶颈的重要手段。数据预取机制通过预测处理器未来需要的数据并提前加
- RISC-V NPU语音转换实战指南:从芯片选型到代码优化
Android洋芋
RISC-V架构EIC7700X芯片RISC-VNPU语音DSP/NPU加速器TensorFlow框架PyTorch
简介RISC-V架构凭借其开源性、模块化和高性能,在AI语音处理领域展现出巨大潜力。本项目将探索如何在国产RISC-V服务器上实现语音转换模型的NPU适配与优化,涉及端到端模型设计、硬件驱动开发、INT8量化算子实现及深度学习框架集成等核心技术。通过结合EIC7700X芯片的硬件特性与语音转换任务特点,打造高性能、低延迟的语音处理系统,满足边缘计算场景下的实时语音转换需求。一、RISC-V架构与E
- 快速了解GPT-4o和GPT-4区别
rs勿忘初心
#AI大模型人工智能chatgptGPT-4oGPT4与GPT4o区别gpt4介绍
GPT-4o简介在5月14日的OpenAI举行春季发布会上,OpenAI在活动中发布了新旗舰模型“GPT-4o”!据OpenAI首席技术官穆里·穆拉蒂(MuriMurati)介绍,GPT-4o在继承GPT-4强大智能的同时,进一步提升了文本、图像及语音处理能力,为用户带来更加流畅、自然的交互体验。GPT-4o的“o”代表“omni”,源自拉丁语“omnis”。在英语中“omni”常被用作词根,用来
- 智能语音处理+1.3用SpeechLib实现文本转语音(100%教会)
胡萝卜不甜
智能语音处理语音识别人工智能python机器学习
欢迎来到智能语音处理系列的第三篇文章(用SpeechLib实现文本转语音)这是前两篇文章的地址:第一篇:智能语音处理+1.1下载需要的库(100%实现)-CSDN博客第二篇:智能语音识别+1.2用SAPI实现文本转语音(100%教会)-CSDN博客不好意思啊,各位读者,没把握好力度,原本预设的3篇文章,预计会多出两章.请大家见谅,一.简单介绍使用的库comtypes是另一个Python库,用于操作
- 【语音识别】基于matlab男女声在线识别【含Matlab源码 8997期】
Matlab研究室
matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码或私信博主。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码或私信博主⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab语音处理仿真内容点击①Matlab
- 主流大模型架构
Jeremg
架构
什么是大模型架构大模型架构是指用于构建大规模人工智能模型的特定结构和设计模式,旨在处理海量数据、学习复杂的模式和关系,并实现强大的语言理解、生成、图像识别、语音处理等多种智能任务。以下是一些常见的大模型架构的特点、组成和应用:特点大规模参数:包含大量的参数,通常数以亿计甚至更多,以学习丰富的知识和模式,例如GPT-3拥有1750亿个参数。强大的表示能力:能够对各种类型的数据进行高效的表示和处理,捕
- Sherpa-ONNX:说话人识别与语音识别自动开启(VAD)+ Python API 完整指南
一只蜗牛儿
语音识别python人工智能
介绍Sherpa-ONNX是一个基于ONNX的轻量级语音识别框架,支持多种语音处理任务,包括说话人识别(SpeakerRecognition)和自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)。在本指南中,我们将重点介绍如何使用Sherpa-ONNX进行说话人识别、自动开启语音识别(VAD)以及如何通过PythonAPI进行操作。安装环境在开始之前,确保你的系统上已安装
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- 云原生周刊:基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件
云计算
开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器,旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型(LLM)、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API,支持在CPU和GPU上运行,并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统,能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外,它内置了模型代理,优化了键值缓存利用率,从而显著提升系
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo