- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- 2020-11-23 安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符
CBCU
UbuntuKaldiCUDA语音识别linux深度学习
安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符在kaldi的src文件夹下运行./configure--shared提示:***configurefailed:CUDA9_1doesnotsupportg++(g++-7).Youneedg++<7.0.***而我在实际安装的版本是10_1:nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2019
- 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
- 使用kaldi的sherpa-onnx根据文字语音合成(英文)
静候光阴
架设私有大模型语音识别语音识别人工智能
专栏总目录文字转语音,不论文字有多长,立刻出结果一、准备sherpa-onnx项目文件(一)下载项目文件下载地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx(二)下载最新模型文件下载地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/tts-models
- Kaldi GStreamer 服务器:实时语音识别的强大工具
滑辰煦Marc
KaldiGStreamer服务器:实时语音识别的强大工具kaldi-gstreamer-serveralumae/kaldi-gstreamer-server:KaldiGStreamerServer是基于Kaldi语音识别工具包和GStreamer多媒体框架构建的一个服务器应用,允许通过网络传输音频数据,并利用Kaldi处理这些数据以实现语音识别。项目地址:https://gitcode.co
- 学习基本咖啡知识
帅云毅
职业技能成长学习印象笔记
本文主要内容咖啡豆的历史和种类如何制作一杯咖啡咖啡种类有哪些咖啡历史和种类咖啡的历史咖啡的起源起源地:咖啡的起源可以追溯到非洲的埃塞俄比亚。传说在公元9世纪,一位名叫卡尔迪(Kaldi)的埃塞俄比亚牧羊人发现,他的羊群在食用了一种红色浆果后变得异常兴奋,整夜不睡觉。卡尔迪尝试了这种浆果后,也感到精神振奋。后来,这种浆果被传入寺院,僧侣们用它来制作饮品,以帮助他们在夜间祈祷时保持清醒。植物学起源:咖
- python实现语音转文字
张航柯
python开发语言
一、下载模型地址模型地址两个模型一个小一点,加载快一个大一点,加载慢加载的话每次启动只加载一次二、代码pipinstallspeech_recognitionvosk代码importjsonimportspeech_recognitionassrfromvoskimportModel,KaldiRecognizerrecognizer=sr.Recognizer()defrecognize_aud
- 最方便的离线python实时中文语音识别!
迟钝皮纳德
python语音识别
废话不多说,直接上代码,先安装环境需要安装的包:jsonpyaudionumpyvosk新建一个py文件写入:importjsonimportpyaudioimportnumpyasnpfromvoskimportModel,KaldiRecognizer,SetLogLeveldefSaveWave(model):#设置音频参数FORMAT=pyaudio.paInt16#音频流的格式RATE=
- 数字人源头厂商-源码出售源码交付-OEM系统贴牌
余~~18538162800
音视频线性代数网络人工智能
引言在数字化浪潮中,数字人正成为创新应用的焦点。从虚拟偶像活跃于舞台,到虚拟客服在各行业的普及,数字人展现出巨大的潜力。搭建数字人源码系统,是融合多领域前沿技术的复杂工程,涵盖图形学、人工智能、语音处理等。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术开发细节,为开发者提供全面且深入的技术指南。技术体系架构感知层语音识别:技术选型:采用Kaldi语音识别框架,它是一个开源且灵活的工具包,支持多种语言和声学模型
- python pyaudio使用调用本地麦克风获取音频
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战python音视频开发语言
目录一、直接上代码二、代码解析一、直接上代码importpyaudiofromvoskimportModel,KaldiRecognizer#加载模型MODEL_PATH="vosk-model-en-us-0.22"#修改为您的模型路径model=Model(MODEL_PATH)#初始化音频流recognizer=KaldiRecognizer(model,16000)p=pyaudio.Py
- 通过手机控制家用电器的一个程序的设计(一)
zhumin726
智能家居智能家居
一、概述设计一款安卓平台上的家庭智能控制软件,通过语音识别指令控制家用电器。该软件结合离线语音识别技术、红外线和WIFI通讯技术,实现对家电的智能控制,如开关机、调温度、调频道等操作。二、主要功能模块离线语音识别模块功能:识别用户的语音指令。技术:使用离线语音识别API,如PocketSphinx或Kaldi。操作流程:用户说出指令→语音数据被传输到离线语音识别引擎→引擎返回文本指令。命令解析模块
- Vosk Android使用方法
熊爱吃鱼
android语音识别java
Vosk是一个基于kaldi的开源语音识别框架,支持多种编程语言和多个平台,易于使用和集成,是做语音识别时很好的选择。使用步骤如下:下载vosk源码:源码地址。利用源码编译so库,不会编译的小伙伴可以从这里下载aar包:libvosk.so,然后把文件后缀名从.aar改为.zip,再解压这个文件即可在其中jni目录下找到so库。删除源码vosk-api-0.3.45\android\lib\src
- Token Passing解码
搬砖人NO17
语音神经网络共同学习语音识别人工智能
1、TokenPassing讲解视频参考地址:Tokenpassing2、TokenPassing(以Kaldi代码为例)(1)取src/fstext/deterministic-fst-test.cc,描述了怎么创建fst。StdVectorFst*CreateBackoffFst(){StdVectorFst*fst=newStdVectorFst();fst->AddState();//st
- 智能语音技术栈
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识别原理——硬件数据采集——软件数据处理目前主流的开源平台包括CMUSphinx、HTK、Kaldi、Julius、iATROS、CNTK、TensorFlow等,CMUSphinx是离线的语音识别工具,支持DSP等低功耗的离线应用场景。由于深度学习对于语音识别WER的下降具有明显的作用,所以Kaldi、CNTK、TensorFlow等支持深度学习的工具目前比较流行,Kaldi的优势就是集成了很多
- ai智能语音机器人如何基于本地语音识别,搭建一款智能聊天机器人?
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WX-794632978语音机器人人工智能机器人语音识别腾讯云阿里云
基于本地语音识别技术,搭建智能聊天机器人是一种广泛使用的人工智能应用。它可以为用户提供语音聊天、语音指令和语音控制等服务,提高用户的体验和方便性。以下是基于本地语音识别的智能聊天机器人搭建过程。确定使用的技术在搭建智能聊天机器人之前,需要确定将使用的技术和平台。通常情况下,语音识别技术可以使用开源框架,如CMUSphinx、Kaldi、DeepSpeech等。它们都提供了丰富的文档和示例代码,用于
- julius开源语音识别引擎
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开源语音识别软件HTK,对Julius和Kaldi等系统了解者更佳一.InstallationBySourcetarballInstallationprocessissimpleandcontainsthefollowingpoints:1.DownloadthenewestsourcetarbalfromJuliusofficialsite–link2.Unpackthearchiveforex
- Kaldi单步完美运行AIShell v1 S5之四:DNN (nnet3、xent、MPE)
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Kaldidnnnnet3kaldiasr语音识别
Kaldi单步完美运行AIShellv1S5之四:DNN(nnet3、xent、MPE)致谢机器配置问题:显卡设备老旧,一个GPU,想跑tdnn模型,如何破?第11部分:nnet3DNN第12部分:nnet3训练、解码、校准第13部分:迭代深度计算第14部分:Chain致谢感谢AIShell在商业化道路上的探索。期待着v3的到来。机器配置sv@HP:~$sudolsb_release-aDistr
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Kaldikalditimit语音识别asrdnn
Kaldi完美运行TIMIT完整结果(含DNN)完全完整含DNN的TIMIT结果RESULTS机器配置Kaldi下TIMIT详细输出第一部分:数据准备第二部分:MFCC&CMVN第三部分:单音素第四部分:tri1:Deltas第五部分:LDA+MLLT第六部分:LDA+MLLT+SAT第七部分:SGMM2第八部分:MMI+SGMM2第九部分:DNN第十部分:DNN+SGMM第十一部分:成功的结果后
- wenet环境部署
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下载镜像、生成container原始nvidia提供镜像的网站(包含kaldi):https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/kaldi-release-notes/rel_20-03.html#rel_20-03本次采用的是21.02版本,包含如下内容:Ubuntu20.04includingPython3.8NVIDIACUDA11.2.0i
- tensorflow环境安装配置
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网络
下载匹配cuda的kaldi镜像Ubuntu20.04includingPython3.8NVIDIACUDA11.6.0cuBLAS11.8.1.74NVIDIAcuDNN8.3.2.44NVIDIANCCL2.11.4(optimizedforNVLink™)rdma-core36.0NVIDIAHPC-X2.10OpenMPI4.1.2rc4+OpenUCX1.12.0GDRCopy2.3N
- 离线语音识别 sherpa-ncnn 尝鲜体验
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文章目录1、ubuntu编译运行依赖安装下载与编译模型下载运行2、树莓派4B编译运行确认树莓派4B环境交叉编译交叉编译模型下载与运行模型对比测试树莓派4B运行大模型Sherpa-NCNN是一个基于C++的轻量级神经网络推理框架,是kaldi下的一个子项目,它专门针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。Sherpa-NCNN的目标是提供高性能、低延迟的推理能力,适用于移动设备和嵌入式系统,可以以满足实时
- RivaGAN 水印项目
张昊亮
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git地址https://github.com/DAI-Lab/RivaGANDockerfile(/tools下文件为git下的文件)################################################使用NVIDIACUDA10.0开发环境作为基础镜像FROMkaldiasr/kaldi:gpu-ubuntu18.04-cuda10.0#设置非交互式安装模式以避免某
- Kaldi中语言模型
legendayue
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数据准备流程是为了整理数据,生成指定的文件或者是变成指定的格式,方便kaldi后面的语言模型训练,数据准备流程1、处理集外词,将分词后的预料库data/local/train/text中的文件索引全部替换成,在生成语言模型时,如果计数文件中或者训练文件总出现了词典之外的词(OOV)将被替换成,然后将作为正常词进行统计,这么做的好处是给大量OOV分配概率,使得相比于以前频数稀少的精确词,使用增大计算
- 如何解决kaldi的依赖库mkl安装失败的问题
醉心编码
shell基础知识及技巧c/c++kaldipythonasr
最近在学习如何使用kaldi进行语音识别。按照进程进行安装部署时发现IntelMKL库总是失败。通过搜索大量的资料,但都发现不太适用。现在将失败的症状和解决方法分享一下,希望能给读者提供一些帮助。通过执行./check_dependencies.sh发现缺少IntelMKL。[root@localhostextras]#./check_dependencies.sh./check_dependen
- 报名开启丨2023 SpeechHome 语音技术研讨会
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语音之家活动专区智能语音人工智能语音识别AIGC开源
2023SpeechHome语音技术研讨会将于11月18日—11月19日,在北京举办,同时举行开源语音技术交流会和第八届Kaldi技术交流会。欢迎大家报名参加(报名链接在文末)!本届研讨会覆盖5大主题,包括语音前沿技术、音频生成、音频与大模型、数据与大模型及开源技术,其中开源技术内容包括Kaldi、ESPnet、WeNet、ModelScope、AISHELL等。邀请来自产学研智能语音技术领域的专
- Lhotse 音频库管理音频数据集
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#音频部分音视频
原文参考这里,原文作者GenerativeAI,作者FeitengLhotse是一个旨在使语音和音频数据准备更具灵活性和可访问性的Python库,它与k2一起,构成了下一代Kaldi语音处理库的一部分。主要目标:1.以Python为中心的设计吸引更广泛的社区参与语音处理任务。2.为有经验的Kaldi用户提供富有表现力的命令行接口。3.为常用的语料库提供标准的数据准备方案。4.为与语音和音频相关的任
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- kaldi mfcc
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Kaldi特征提取之-预处理背景本质上语音信号是一维的时间信号,随时间上下波动。现实中,人们再说话时会受到各种音素的干扰,为了进一步进行处理,我们必须进行必要的预处理以便之后的特征提取。诸如FBank,MFCC,PLP等都需要经过预处理步骤。本章将假设语音的格式为wav。预处理整个预处理过程如下图所示:分帧从图中可以看出我们需要将不定长的音频切分成固定长度的小段,这一步称为分帧。分帧的原因在于语音
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语音识别开源框架文章目录语音识别开源框架Whisper特征Github地址开源文档介绍论文参考ASRT特征环境Github地址开源文档介绍DeepSpeech特征环境Github地址文档介绍论文参考DeepSpeech2环境Github地址文档介绍论文参考ESPNET特征Github地址开源文档介绍kaldi特征Kaldi'sversusothertoolkitsTheflavorofKaldiG
- 双系统Ubuntu-22.04.3安装编译kaldi
伪_装
ubuntulinux运维
Ubuntu物理内存要求85-100G以上,运行内存5-6G以上(如果第一次安装的Ubuntu物理内存不够,请勿进行扩容,扩容易出现黑屏、蓝屏、死机的情况,应该卸载Ubuntu重新安装,在安装过程中进行内存分配;运行内存可直接在虚拟机进行操作)1.1下载kaldiKaldi地址:GitHub-kaldi-asr/kaldi:kaldi-asr/kaldiistheofficiallocationo
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
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
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后