- 大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
ReinaXue
人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen(通义千问)是阿里巴巴云开发的大型语言模型(LLM)和多模态模型系列,旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本,涵盖了从小型(0.5B参数)到超大型(480B参数)的模型规模,支持多语言(119种语言)和多模态任务(文本、图像、音频、视频)。本文将重
- 使用Python实现音频降噪
在音频处理领域,背景噪声是一个常见的问题。为了提高音频的质量,我们需要对音频进行降噪处理。本文将介绍如何使用Python实现音频降噪。依赖库安装在开始之前,我们需要安装以下依赖库:pydub:用于音频文件的读取和写入。numpy:用于数组和数值计算。noisereduce:用于音频降噪。matplotlib:用于绘制波形图。使用以下命令安装依赖库:pipinstallpydubnumpynoise
- A316-Codec-V1:USB AI降噪麦克风模组技术详解
Phaten
XMOS模组人工智能音频嵌入式硬件智能硬件
引言随着在线会议、直播和游戏语音交流的普及,高质量的音频输入设备变得越来越重要。本文将介绍一款专为语音收集和处理设计的USBAI降噪麦克风模组——A316-Codec-V1,这是一款基于XMOSXU316芯片和Codec芯片的专业音频处理模组。产品概述A316-Codec-V1是一款基于XMOSXU316和Codec芯片,专为麦克风输入和耳机输出场景设计的模组。该模组尺寸为18mm×35.16mm
- A316-Mini-V1:超小尺寸USB高清音频解码器模组技术探析
引言随着便携式音频设备的普及,对小型化、高性能音频解决方案的需求日益增长。本文将介绍一款极致小型化的高性能USB音频解码器模组——A316-Mini-V1,这是一款基于XMOSXU316芯片的微型音频处理模组。产品概述A316-Mini-V1是一款专为小尺寸产品设计的Mini模组,其最显著的特点是尺寸极小,仅有13mm×13mm,适合集成到空间受限的便携式设备中。尽管体积小巧,但该模组集成了功能强
- Python实现音频均衡和降噪
0Kilobyte
音视频
使用librosa库来读取音频文件,音频处理是一个复杂过程,这里只是简单的进行降噪和均衡。importlibrosaimportsoundfileassfdefimprove_audio_quality(input_file,output_file):#读取音频文件audio,sample_rate=librosa.load(input_file)sf.write(output_file,audi
- Python的简单降噪应用
adaierya
python开发语言
音频降噪是使用Python进行信号处理的一个常见应用,通常会使用一些信号处理库,如NumPy和SciPy,以及一个用于音频处理的库,如Librosa。如下是一个简单的音频降噪实现步骤和代码示例:步骤1:安装必要的库若还没有安装这些库,请先使用pip进行安装:pipinstallnumpyscipylibrosasoundfile步骤2:导入必要的库在Python代码中,我们需要导入这些库:impo
- 【免费下载】 音频切割器:一键智能化裁剪音频空白
沈昂钧
音频切割器:一键智能化裁剪音频空白在音频处理的世界里,精确而高效的工具是创作的灵魂。今天要向大家隆重推荐一个名为AudioSlicer的开源宝藏应用,它通过直观的图形界面,帮助用户基于静音检测来自动分割音频文件。项目介绍AudioSlicer是一款简洁高效的小工具,专为那些希望快速无痛地将音频依据静默部分进行切割的创作者们设计。其界面友好,操作简单,即便是音频处理新手也能轻松上手。无论是播客后期制
- 走进5G时代的音视频开发
Linux高级开发
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音频的基础知识1采样和采样频率:现在是数字时代,在音频处理时要先把音频的模拟信号变成数字信号,这叫A/D转换。要把音频的模拟信号变成数字信号,就需要采样。一秒钟内采样的次数称为采样频率2采样位数/位宽:数字信号是用0和1来表示的。采样位数就是采样值用多少位0和1来表示,也叫采样精度,用的位数越多就越接近真实声音。如用8位表示,采样值取值范围就是-128~127,如用16位表示,采样值取值范围就是-
- 新手入门必备:游戏引擎推荐指南
哈喽,大家好呀,淼淼又来和大家见面啦,在数字娱乐时代,游戏开发已成为许多创意和技术爱好者的梦想之旅。对于刚刚踏足这片神奇领域的“新手小白”来说,选择一个合适的游戏引擎是开启游戏创作大门的关键。游戏引擎是游戏开发的核心工具,它集成了图形渲染、物理模拟、动画系统、音频处理、脚本编程等众多功能,大大简化了游戏开发的复杂度。下面,我们就来为初学者推荐几款易上手、功能强大的游戏引擎。1.Unity3D推荐理
- Android 开源组件和第三方库汇总
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AndroidAndroid开源框架
转载1、github排名https://github.com/trending,github搜索:https://github.com/search2、https://github.com/wasabeef/awesome-android-ui目录UIUI卫星菜单节选器下拉刷新模糊效果HUD与Toast进度条UI其它动画网络相关响应式编程地图数据库图像浏览及处理视频音频处理测试及调试动态更新热更新
- 被动降噪的概念及编程实现
CodeByte
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被动降噪是指通过编程技术和算法,对输入的数据进行处理,以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰,例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中,我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义:噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域,例如图像处理、音频处理和信号处理中,噪声的存在可能导致数据质量下降,使得后续的分析和处理变得困难。因此,被动降噪技
- MAXCC可编程中控集成音频处理器功能全解析
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中控主机3dweb3css3avs3
格芬MAXCC可编程中控集成音频处理器功能全解析一、技术架构与核心功能格芬MAXCC可编程中控矩阵一体机(如GF-MIXCC系列)通过高度集成化设计,将中控系统、音频矩阵、视频矩阵及环境控制功能融为一体,其音频处理能力尤为突出:音频矩阵与混音功能8进8出音频矩阵:支持Dante网络音频传输,采样率达24bit/48KHz,配备高性能A/DD/A转换器和32-bit浮点DSP处理器,确保音频信号的高
- 无缝矩阵支持音频分离带画面分割功能的全面解析
geffen1688
分类分布式
一、技术原理与实现方式1. 音频分离技术核心功能:HDMI无缝矩阵通过硬件或软件实现音频加嵌与分离功能,支持多设备音频的独立处理与增强。实现方式:音频加嵌:将外部音频信号(如麦克风、调音台)嵌入HDMI信号中传输,适用于家庭影院、会议系统等场景。音频分离:将HDMI信号中的音频独立输出至外部设备(如音响、音频处理器),支持多通道数字音频的交叉切换。技术支撑:采用32bitARM核心芯片(
- Python PyDub详解:音频处理从未如此简单
detayun
Pythonpython音视频开发语言
引言在Python生态中,PyDub以其简洁的设计和强大的功能,成为音频处理领域的后起之秀。这个由罗伯特·约翰逊主导开发的开源库,通过封装FFmpeg/Libav底层能力,为开发者提供了"不愚蠢"的音频处理方式。本文将带您系统掌握PyDub的核心用法,从环境搭建到高级应用,解锁音频处理的无限可能。安装与配置快速安装pipinstallpydub依赖管理FFmpeg安装指南:Windows:通过FF
- Linux下的MP3播放器开发指南
薯条说影
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目着重介绍如何使用C语言在Linux环境下开发MP3播放器。内容涵盖多进程编程、信号处理、音频解码技术、用户界面设计及文件操作。详细介绍了进程创建、进程通信、进程同步与互斥以及信号编程的细节。同时,讲解了音频处理的关键技术和方法,如FFmpeg库的使用、音频缓冲区管理以及音频系统的选取。此外,还涉及用户界面的设计选择和文件I/O操作。最终目标是为开发者提供
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- 使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索
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使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中,例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection),我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本。这个过程的核心技术是对音频内容进行特征提取和高效的相似性搜索。MFCC(
- 《声音的变形记:Web Audio API的实时特效法则》
程序猿阿伟
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用户期待更丰富、更具沉浸感的听觉体验时,基于WebAudioAPI实现的实时音频特效,就像是为这片森林注入了灵动的精灵,让简单的声音蜕变为震撼人心的听觉盛宴。回声特效带来空间的深邃回响,变声效果赋予声音全新的个性面貌。接下来,我们将深入探索WebAudioAPI如何实现这些神奇的实时音频特效。WebAudioAPI是浏览器中用于处理音频的强大工具,它构建了一个完整的音频处理体系。不同于传统的HTM
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
whoarethenext
c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- FFmpeg、WebAssembly 和 WebGL 在 Web 端的结合应用
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FFmpeg、WebAssembly和WebGL在Web端的结合应用这三个技术组合可以创建强大的浏览器端多媒体处理解决方案,下面我将详细介绍它们如何协同工作。1.FFmpeg与WebAssemblyFFmpeg.wasm项目概念:将FFmpeg编译为WebAssembly在浏览器中运行特点:完全在浏览器中执行视频/音频处理无需服务器转码保护用户隐私(数据不离客户端)基本使用示例import{cre
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- Python Pygame贪吃蛇游戏开发实战教程
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PythonPygame贪吃蛇游戏是一个基础而经典的项目,使用Pygame库构建简单的游戏环境。玩家控制一条蛇,在屏幕上移动并吃食物来增长。Pygame库简化了游戏开发过程,提供了渲染、音频处理和事件管理功能。本文将详细阐述游戏开发的核心概念和代码结构,包括Pygame初始化、窗口创建、事件处理、图像渲染、对象设计、碰撞检测、时间管理、游戏状态和音效处理,帮助
- Python音频库
龅牙内马尔
Python音频库Python有一些很棒的音频处理库,比如Librosa和PyAudio。还有一些内置的模块(内置库wave)用于一些基本的音频功能。我们将主要使用两个库进行音频采集和分析:1.LibrosaLibrosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包,一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有,功能十分强大。功能实现:读取音频提取特征提取Log-MelSpect
- 源分离:开启音频处理新纪元
魏侃纯Zoe
源分离:开启音频处理新纪元source_separation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/so/source_separation在音频处理的浩瀚领域中,源分离项目宛如一颗璀璨的明星。今天,我们要探索的不仅是技术的前沿,更是音频编辑和增强的一个革命性工具。源分离旨在从复杂的声音记录中提取出清晰的语音,它不仅仅是一个代码库,而是通往更真实声音世界的大门。项目
- 音频采样数据格式
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音频信号在模拟到数字转换时,会涉及到多个关键参数,如采样率、位深度、通道数等。下面是常见的音频采样数据格式及其相关概念:1.采样率(SampleRate)采样率指的是每秒钟对音频信号进行采样的次数,单位为赫兹(Hz)。常见的值如下:44.1kHz:常用于音频CD和大多数音乐文件格式(如WAV、MP3)。48kHz:常用于专业音频录制、电影和视频音频处理。96kHz、192kHz:常用于高保真音频(
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 【软件系统架构】系列四:数字信号处理器(DSP)
目录一、什么是DSP?二、DSP的核心架构特点1.基本结构2.工作流程:3.关键特性:三、DSP与MCU/MPU/NPU的对比四、DSP与通用处理器的对比五、常用DSP算法类型六、常见DSP芯片平台七、开发工具链与语言支持八、典型应用场景举例通信领域:音频处理:图像与视频处理:工业控制:军事与航空航天:九、选型关键因素十、技术趋势总结一、什么是DSP?DSP(DigitalSignalProces
- Pydub音频处理库核心API详解
滕娴殉
Pydub音频处理库核心API详解pydubManipulateaudiowithasimpleandeasyhighlevelinterface项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pydub概述Pydub是一个功能强大的Python音频处理库,它提供了简洁直观的API来处理各种音频操作。本文将深入解析Pydub的核心功能,帮助开发者快速掌握音频处理的关键
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
一杯酒zpy
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目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
- VC++实现的快速傅里叶变换频谱分析软件
直推小新
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:基于VC++和MFC的频谱分析程序通过快速傅里叶变换(FFT)技术,将时域信号转换至频域,实现对导入文本或Excel数据的离散谱分析。用户可通过图形界面轻松导入数据,选择分析选项并查看结果。程序利用FFT高效地计算频域数据,并通过图表展示信号频率成分。此分析工具适用于音频处理、通信、医学成像和机械故障诊断等领域。1.VC++和MFC框架介绍1.1VC++的发展
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f