杰理之nnom【篇】

移动开发领域 Android Studio 的语音识别开发 AI移动开发前沿 android studio 语音识别 xcode ai
移动开发领域AndroidStudio的语音识别开发关键词：AndroidStudio、语音识别开发、移动开发、SpeechRecognizer、Google语音识别API摘要：本文聚焦于移动开发领域中使用AndroidStudio进行语音识别开发的相关技术。首先介绍了AndroidStudio语音识别开发的背景，包括目的、预期读者、文档结构和术语表等内容。接着详细阐述了语音识别的核心概念与联系，
如何快速掌握WeNet：从零到一的端到端语音识别学习指南 Crazy learner 语音识别语音识别人工智能 wenet
目录为什么选择WeNet？学习路径总览为什么优先学习AIShell示例？详细学习步骤步骤1：环境搭建1.1安装依赖1.2克隆WeNet仓库1.3硬件准备步骤2：运行AIShell示例2.1进入示例目录2.2逐阶段运行2.3各阶段详解2.4快速运行完整流程2.5使用预训练模型加速学习步骤3：掌握核心概念步骤4：实践与调试4.1使用预训练模型4.2修改配置4.3使用自定义数据4.4调试常见问题步骤5：
深度学习篇---预训练模型
在深度学习中，预训练模型（PretrainedModel）是提升开发效率和模型性能的“利器”。无论是图像识别、自然语言处理还是语音识别，预训练模型都被广泛使用。下面从概念、使用原因、场景、作用等方面详细介绍，并结合Python代码展示常用预训练模型的使用。一、什么是预训练模型？（通俗易懂版）可以把预训练模型理解为：“别人已经训练好的‘半成品模型’，你可以直接拿来用，或者稍作修改就能适配自己的任务”
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】6. 概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战 AI_DL_CODE AI 赋能：Python 人工智能应用实战人工智能 python 概率图模型贝叶斯网络隐马尔可夫模型概率推断 HMM
摘要：本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用，聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）两大核心模型。理论部分解析概率图模型的分类体系：贝叶斯网络（有向无环图）用于静态不确定性建模，代表算法为变量消元，适用于医疗诊断；马尔可夫网络（无向图）依托置信传播，应用于图像分割；HMM（时序链结构）通过维特比算法等解决语音识别等时序问题。详解贝叶斯网络三要素：结构学习（爬山算法）、参数学习（最大似然与贝叶
速看！近屿OJAC发布全新AIGC大模型工程师工程师和产品经理学习路径图!
近期，AIGC大模型以其强大的能力和高效的性能，在人工智能领域迅速崭露头角。作为一种创新的AI技术，AIGC大模型的出现无疑为AI领域的发展带来了新的活力和可能。AIGC大模型的火速发展，得益于其出色的学习和处理能力。该模型能够快速理解、学习和处理大量的数据，然后生成准确的结果。这种能力使得AIGC大模型在诸多领域都有着广泛的应用前景，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等，并衍生出了各种新型AI
如何构建FunASR的本地语音识别服务
FunASR简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的高性能语音识别工具包，支持离线识别和实时流式识别两种模式。其核心特点包括：支持多种语音任务：ASR（自动语音识别）、VAD（语音活动检测）、标点恢复、关键词检测等。提供预训练模型：覆盖中文、英文等多语言，支持不同场景（通用、会议、直播等）。支持多种部署方式：本地Python、Docker容器、ONNX推理优化等。开源地址：GitHub-FunASR
语音识别开源项目推荐：GitHub热门仓库盘点 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战语音识别开源 github ai
2024年必看！GitHub热门语音识别开源项目全解析：从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）技术正在改变我们与机器
基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本，为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展，极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统，从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
从0构建 HarmonyOS 本地语音识别项目：Whisper 完整落地教程观熵国产大模型部署实战全流程指南 harmonyos 语音识别 whisper 深度学习机器学习
第一章：鸿蒙手机语音识别项目实战（基于Whisper本地推理）项目目标：构建一个可以在鸿蒙系统手机本地运行的语音识别应用，使用Whisper模型识别用户语音为文字，全程无需联网。1.为什么要在鸿蒙手机本地部署语音识别？在很多移动场景下（驾驶、弱网环境、隐私敏感场景等），云端语音识别存在如下痛点：⏳网络延迟高、体验割裂⚠️数据隐私风险大网络依赖强，弱网/无网直接无法使用而将语音识别模型部署在鸿蒙设备
网页语音识别demo zy_qqqqqq 语音识别 css html
语音demo*{box-sizing:border-box;margin:0;padding:0;font-family:'PingFangSC','MicrosoftYaHei',sans-serif;}body{display:flex;flex-direction:column;align-items:center;padding:20px;background-color:#f7f9fc;
VUE如何设置语音穆罕周 vue.js 前端 javascript
在Vue项目中设置语音功能可以通过1、使用WebSpeechAPI和2、集成第三方语音合成库来实现。WebSpeechAPI是一种浏览器内置的API，它提供了语音识别和语音合成功能，而第三方语音合成库则提供了更加丰富和灵活的功能。一、使用WebSpeechAPIWebSpeechAPI是一种原生浏览器API，它包括了语音识别和语音合成两部分。以下是如何在Vue项目中使用WebSpeechAPI设置
webkitSpeechRecognitionHTML5语音识别文字（直接运行） AIGC创想家 html5 语音识别前端
前端想要实现语音转文字，其实不需要任何云服务，浏览器自带的api就能搞定。下面是已经封装好的代码，复制之后可以在控制台只接运行。classSpeechRecognitionManager{??tempTranscript=''??isRecording=false;??timeoutid=0;??exitKeywors=['stop','exit','quit','退出','停止识别','说完了'
语音识别文字
记录项目中的语音识别文字功能是怎么做的，有需要的可以借鉴一下，都是干货，简单实用。实现原理：调用浏览器的API监听用户语音，浏览器监听到语音后，就会转成文字。测试环境：Edge--免费(国内可用)Safari--免费(国内可用)Chorme--免费(需要科学上网)FireFox--不支持下面是代码函数干货：注意我用的vue2写的，所以有一些语音展示的动画控制按钮和文本显示的代码。复制代码后，根据你
开源模型应用落地-全能音频新纪元-Kimi-Audio-7B-Instruct-重塑多模态交互边界开源技术探险家开源模型-实际应用落地开源音视频 AIGC agi
一、前言在AI技术持续突破的2025年，音频交互正从单一任务处理迈向全场景融合的新阶段。4月27日，月之暗面（MoonshotAI）开源的Kimi-Audio-7B-Instruct，以“全能音频通才”之姿，为这一进程树立了里程碑式标杆。这款基于70亿参数架构的模型，首次在单一框架内整合语音识别（ASR）、情感分析（SER）、跨语言对话、语音生成（TTS）等十余项任务，并通过12.5Hz混合标记器
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用 AI智能应用 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性，即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习
FunASR Paraformer-zh：高效中文端到端语音识别方案全解
项目简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具箱，集成了多种语音识别、语音活动检测（VAD）、说话人识别等模块。其中paraformer-zh和paraformer-zh-streaming是针对中文语音识别任务优化的端到端模型，分别适用于离线和流式场景。Paraformer采用并行Transformer架构，兼具高精度和低延迟，广泛应用于智能客服、会议转写、语音助手等场景。主要特点
Spring AI 项目实战（十八）：Spring Boot + AI + Vue3 + OSS + DashScope 实现高效语音识别系统（附完整源码）程序员岳彬 SpringAI spring 人工智能 spring boot 语音识别后端 ai java
系列文章序号文章名称1SpringAI项目实战（一）：SpringAI核心模块入门2SpringAI项目实战（二）：SpringBoot+AI+DeepSeek深度实战（附完整源码）3SpringAI项目实战（三）：SpringBoot+AI+DeepSeek打造智能客服系统（附完整源码）4
AI数字人系统开发上线全攻略：从0到1全流程解析 v_qutudy 人工智能 AI系统开发 AI数字人开发
一、需求分析：定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性：唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
全面触摸屏输入法设计与实现长野君
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：触摸屏输入法是针对触摸设备优化的文字输入方案，包括虚拟键盘、手写、语音识别和手势等多种输入方式。本方案通过提供主程序文件、用户手册、界面截图、示例图、说明文本和音效文件，旨在为用户提供一个完整的、多样的文字输入体验。开发者通过持续优化算法和用户界面，使用户在无物理键盘环境下也能高效准确地进行文字输入。1.触摸屏输入法概述简介在现代信息技术飞速发展的今天，触摸屏
在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM？如果是，那么本指南适合您！我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤，这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破智能计算研究中心其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展，模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域，基于自适应学习的动态参数调整机制，结合迁移学习的跨场景知识复用，显著提升了疾病筛查模型的泛化能力；而金融预测场景中，联邦学习框架通过分布式数据协作，在保障隐私安全的前提下，实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构，将模型压缩技术与实时推理引擎结合，有效解决
基于 esp32-s3，结合私有化大模型，集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成，设计一个技术方案，要求用websocket保持长链接，
以下方案演示了如何基于ESP32-S3，通过私有化大模型组合ASR（语音识别）、LLM（语言大模型）和TTS（语音合成）来构建一个语音交互系统，并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分：系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
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
如何获取微信公众号用户的个人信息（包括OpenId）一杯冰美式_丶 Java相关知识
最近，对微信公众号有点兴趣，就自己研究了研究里面的一些内容，发现还挺有意思的，而且通过微信公众号可以调用一些比较有意思的接口，就比如百度开发服务平台点击进入里面的很有接口，就比较常见的翻译，语音识别，地理位置等等，都挺好的。好了，不多说，进入正题好了。我想，做微信公众号开发的，对于想获取关注了公众号的用户信息，或者说是当前与后台服务器进行交互的当前用户信息，这个功能是很重要的吧。因为，通过这个，可
AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。
一、AI如何重塑AI的工作与行业（AI助手领域）能力升级理解与生成：基于LLM（大语言模型），AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码，替代部分人类知识工作。个性化交互：通过用户历史对话分析，提供定制化建议（如学习计划、投资策略）。多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业：AI客服处理70%+常规咨询（如阿里小蜜），人力转向复杂问题
视觉算法之卷积神经网络清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 cnn 神经网络深度学习 python 课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向 limingade 本地AI电话机器人手机提取电话的信令和声音智能手机 FunASR离线识别 Android做ASR 手机断网离线ASR ASR语音转文字识别语音识别
手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向--本地AI电话机器人上一篇：手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析下一篇：编写中。一、前言前面的篇章中，我们尝试了将FunASR的ONNX模型文件加载到Android应用中，实现手机本地不依赖服务器和网络的离线ASR语音识别。并将这个ASR能力应用到了手机麦克风、手机本地的历史通话录音、手机实时的SIM卡电话通话内容的解析上。在实践中，我们
鸟类识别与分类相关数据集 Bryan Ding 分类数据挖掘人工智能
随着深度学习技术的快速发展，其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容，对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别，有望提高识别的准确性和效率，为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展，包括基于图像和声音的鸟类识别系统，分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理，
AI技术通过多模态应用（即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息）正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。 zzywxc787 人工智能音视频大数据 java spring 开发语言
AI技术通过多模态应用（即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息）正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析，并附具体案例：一、技术融合：多模态AI的核心突破跨模态理解引擎案例：Meta的AudiovisualNeuralNetwork（AV-Wav2Vec）实现语音-唇形-场景的联合建模，语音识别错误率降低40%技术指标：跨模态
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
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
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UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
mysql常用命令香水浓 mysql
连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScript jquery css html5
系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
获取复利总收入 baalwolf 获取
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eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看 [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学 unity教程 unity视频 unity资料 unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
<title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
HIVE 窗口及分析函数 daizj hive 窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询一、分析函数用于等级、百分点、n分片等。函数说明 RANK() &nbs
PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHP zip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
I'm always here 我会一直在这里支持你 &nb
基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 java spring bean IOC Office
java模拟post请求 geeksun java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift !
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
centos7安装jdk1.7 jisonami jdk centos
安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP 架构数据映射器 datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。一、概念数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
在Python中使用MYSQL pda158 mysql python
缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
单例模式 hxl1988_0311 java 单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。

杰理之nnom【篇】

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