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大模型呼叫中心场景分享之四十八:汽车制造与销售领域的应用场景一、汽车行业特性与数字化转型需求汽车制造与销售行业作为现代工业的重要支柱,具有以下显著特征:1.产业链条长且协同要求高2.产品复杂度与个性化需求并存3.售后服务直接影响品牌价值4.用户触点多元化且体验要求高5.数据资产价值密度大但利用率低传统汽车服务面临的痛点:-客户需求响应不及时-技术咨询专业性不足-维修诊断效率低下-营销转化率不理想-
- 大语言模型呼叫中心场景分享之五十三:药品制造领域的应用场景
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大语言模型呼叫中心场景分享之五十三:药品制造领域的应用场景作者:开源大语言模型呼叫中心系统FreeAICC一、药品制造行业特性与数字化转型需求药品制造作为高度监管的特殊行业,具有以下显著特征:1.合规性要求极其严格(GMP/GSP等)2.生产工艺复杂且参数敏感3.质量追溯与不良反应监测关键4.专业咨询需求量大且时效性强5.多语言全球注册与申报需求传统药品制造服务面临的痛点:-法规咨询响应不及时-工
- 云蝠智能 VoiceAgent重构企业呼入场景服务范式
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在数字化转型浪潮中,企业呼入场景面临客户服务需求激增与人力成本攀升的双重挑战。传统呼叫中心日均处理仅300-500通电话,人力成本占比超60%,且服务质量受情绪波动影响显著。云蝠智能推出的VoiceAgent语音智能体,通过全栈自研的五层协同架构(感知层、理解层、决策层、生成层、支撑层),结合神鹤3B大模型与动态情感共情技术,实现日均1200+通电话处理能力,单次通话成本从5元降至0.5元,客户满
- 呼叫中心数据分析:从理论到实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档深入探讨了呼叫中心数据分析的核心概念、方法和实践应用。内容涵盖呼叫中心功能、数据来源、数据管理、关键性能指标(KPIs)、分析方法、案例研究、优化策略、数据可视化、安全合规性以及未来趋势。通过这份详尽的笔记,读者可以了解如何利用数据驱动策略提升呼叫中心的运营效率和服务质量,并最终提升客户体验。1.呼叫中心的功能与运作模式1.1呼叫中心概述呼叫中心,也常被
- 第二章 从管理自我到管理他人(七)
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六种一线经理管理很多从事产品生产的计时工人的工厂领班管理八九个分散工作的销售人员的销售经理管理四名经过严格训练的下属的财务经理管理30名直接下属的呼叫中心经理实验室中负责一个博士研究团队的经理管理几名熟练技术工人的工程部经理,包括电工、水暖工、转配工、木匠。这些管理者都需要:计划工作、分配任务、监督进度、给予反馈、教练辅导、绩效考核、招聘和解雇等。——————————新任一线经理转型不成功,初期迹
- 大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景
大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、项目前期咨询服务智能化1.24小时智能项目咨询台当潜在客户致电咨询商业综合体建设项目时:-需求精准识别:系统自动分析客户描述,识别"5万平米商业综合体""LEED认证""智慧建筑"等关键需求-方案即时生成:基于200+类似项目数据库,3分钟内生成初步方案框架-案例智能推荐:推送3个最匹配的已建成项目案
- 大模型呼叫中心,场景分享之三十二:广告行业的应用场景
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大模型呼叫中心,场景分享之三十二:广告行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、广告行业为什么需要智能呼叫中心?各位广告行业的同仁们,相信以下场景大家都不陌生:1.客户半夜突然来电询问广告投放效果,值班人员手忙脚乱查资料2.新客户咨询时,客服人员需要反复解释基本服务流程3.遇到突发舆情,客服团队难以快速统一对外话术4.重要客户来电时,新员工不熟悉客户历史合作情况5.跨时区国际客
- 【使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端】
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使用Unimrcp和Funasr构建呼叫中心语音识别服务端1.编译及运行unimrcp2.新增funasr-recog,支持funasr识别3.启动unimrcp4.启动funasr5.freeswitch呼叫测试1.编译及运行unimrcp此次使用的是unimrcp1.6版本,先下载unimrcp-deps-1.6.0以及unimrcp-1.6.0进行构建,此处不过多赘述。2.新增funasr-
- 大模型人工智能+实时语音通话,实现智能呼叫中心
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大模型人工智能+实时语音通话,实现智能呼叫中心作者:开源智能呼叫中心FreeAICC(CC:Call-Center)大模型人工智能与实时语音通话技术的结合,为智能呼叫中心带来了前所未有的变革。这一组合不仅提升了客户服务的质量和效率,还为企业提供了更加深入的数据洞察力,从而能够更好地理解客户需求并优化业务流程。一、背景随着互联网技术和通信技术的发展,传统的呼叫中心已经难以满足日益增长的服务需求。企业
- vos3000外呼系统用的是本地的mysql可以直接访问数据库吗
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在VOS3000外呼系统中,若其数据库确实部署在本地MySQL环境中,理论上可以直接访问数据库,但需满足以下条件并严格遵守注意事项:一、访问前提条件权限获取拥有MySQL数据库的登录凭证(用户名、密码、IP地址、端口)。具备对应数据库的SELECT、UPDATE等操作权限(通常需系统管理员授权)。网络可达性确保客户端与MySQL服务器处于同一局域网,或通过VPN/白名单开通远程访问权限。数据库兼容
- okcc呼叫中心系统如何实现自动外呼弹屏显示客户资料?
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OKCC呼叫中心系统实现自动外呼弹屏显示客户资料,主要通过CTI技术集成、数据实时交互、智能触发机制三大核心模块协同运作,具体技术实现流程如下:一、系统架构原理底层通信架构基于SIP协议与运营商网关对接,建立通话通道使用FS(FreeSWITCH)或Asterisk作为软交换核心通过WebSocket/RESTAPI实现业务系统与通信层的实时交互数据流设计graphLRA[自动外呼任务]-->B{
- 熬之滴水穿石:一切从windows编程开始(1)
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1--陈年旧账07年的年初,当时我正忙于公司的内部项目。对于之前一直应于项目“外战”的我来说,对于内部项目实际驾驭起来很游刃有余,得心应手。所以那个时候我开始对于自己之前做过的项目进行回顾和反思,让我首先面对的确是就是一个陈年旧账的项目。我是2000年入公司的,入司后就是从事windows编程的工作。我从使用delphi的RAD工具进入windows程序设计的。当时公司的主打产品是呼叫中心,其实产
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- 大模型呼叫中心场景分享之十二:教育行业如何使用大模型呼叫中心
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大模型呼叫中心场景分享之十二:教育行业如何使用大模型呼叫中心作者:开源大模型呼叫中心系统FreeIPCC一、教育行业服务升级的数字化转型需求教育行业正经历着从传统模式向数字化、智能化服务的深刻变革。随着"互联网+教育"的深入发展,教育机构面临着三大核心挑战:咨询需求多元化(从招生到教学服务的全周期需求)、服务响应即时性要求高(家长和学生期望7×24小时即时反馈)、个性化服务需求强烈(不同学段、不同
- 大模型呼叫中心场景分享之七:银行业如何使用大模型呼叫中心
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大模型呼叫中心场景分享之七:银行业如何使用大模型呼叫中心作者:开源大模型呼叫中心系统FreeIPCC1.引言随着人工智能(AI)和大模型(如DeepSeek、GPT、Claude、Llama、KIMI、通义千问、豆包等)技术的快速发展,银行业正在加速数字化转型。传统的呼叫中心依赖人工客服,存在人力成本高、响应速度慢、服务标准化不足等问题。而基于大模型的智能呼叫中心(AICallCenter)能够提
- 在线客服转人工坐席的重要性:提升客户体验的关键一环
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AI在线客服转人工坐席的重要性:提升客户体验的关键一环作者:基于Java、Python的开源大模型呼叫中心系统FreeAICC引言近年来,随着大模型(如GPT-4、文心一言、通义千问等)的快速发展,AI在线客服已成为企业客户服务的标配。AI客服能够7×24小时响应,处理大量标准化咨询,显著降低人力成本。然而,许多AI客服系统存在一个关键短板——缺乏顺畅的转人工坐席机制。当AI无法解决复杂、个性化或
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目录MRFC概念SDP介绍PSTN、PLMN中的放音智能网放音流程MRFC标准列表H.248标准3GPP标准SIPRFCW3C呼叫中心MRFC功能分类放音(audio、video、多媒体)DTMF收号overlap收号会议混音媒体编码转换(Transcoding与TrFO)交互式语音应答IVR录音其它媒体面优先级DTMF音传递====================================
- 海底捞 如何打造全渠道+全场景的智能客服系统?
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选型宝直播访谈:海底捞如何打造全渠道+全场景的智能客服系统?01直播简介说起客服系统,大家可能会首先想到呼叫中心(CallCenter),想到那些熟悉的客服号码:10086、95588、12306、400、800…曾经,电话和邮件,是客户与企业连接的主要纽带。然而,“移动+社交”改变了这一切。APP、微信、小程序、电商网站、QQ、邮件、电话……客户可能会通过任何一种方式,与你的企业发生连接,客服的
- 优秀呼叫中心系统的核心特质
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一、优秀呼叫中心系统的核心特质智能化功能集成需支持自动呼叫分配(ACD)、智能语音应答(IVR)、语音识别与分析等,通过AI技术实现客户意图预判与自动路由。例如,语音分析可识别客户情绪,IVR系统能根据客户输入自动分类需求,减少人工干预18。多渠道统一管理支持电话、邮件、短信、社交媒体等多渠道接入,并在统一平台集中处理,避免客户信息碎片化。实时同步客户历史数据,确保跨渠道服务连贯性。数据驱动与实时
- 在Java项目中实现本地语音识别与热点检测,并集成阿里云智能语音服务(优化版)
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引言本文将详细介绍如何在Java项目中结合Vosk和阿里云智能语音服务(ASR)构建一个灵活的语音识别系统,并通过关键词检测、热点词频分析以及人工审核机制实现智能化处理流程。同时,我们还将探讨一些后续优化方向,如情感分析、多语言支持等,帮助你构建一个更加智能和可扩展的语音识别系统。一、架构设计概览我们采用如下架构图所示的处理流程:短小清晰噪音大/多人/需高级分析是否否输入语音文件判断语音质量Vos
- 打造高效供暖服务热线系统,确保冬季供暖无忧
畅信达—融合通信专家
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一、引言随着冬季的到来,供暖成为保障居民生活质量和舒适度的重要公共服务。在这个过程中,供暖服务热线系统作为连接用户与供暖企业的桥梁,其高效性和可靠性显得尤为重要。一个高效的供暖服务热线系统不仅能迅速响应和解决用户问题,还能通过智能化和个性化的服务提升用户体验,确保冬季供暖无忧。二、高效供暖服务热线系统核心功能高效供暖服务热线系统通过一系列智能化和自动化的呼叫中心系统MVB2000功能,实现了快速响
- VOS3000作用与功能
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系统采用汇编、C、C++、Java语言开发,结合数据库存储方式,向客户提供高可靠、高稳定、易操作的极致运行效率平台。类Unix系统的安全设计为平台费率、账户提供高安全性的数据保护。支持国际标准SIP、H.323协议及协议互转;提供费率管理、账户管理、套餐管理、话机管理、网关管理、注册管理、IMS对接、号码管理、系统管理;集成了高性能的媒体转发模块,可达5000路全媒体转发,2000CPS;支持双机
- 智能云呼叫中心如何让企业客服效率飙升300%?这三个隐藏功能90%的人不知道
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每天处理上千通电话,客服团队却总被投诉“响应慢”?客户流失率居高不下,企业竟在客服环节“慢性失血”!这或许不是你的团队不够努力,而是传统呼叫系统已无法匹配数字时代的用户需求。智能云呼叫中心的出现,正以颠覆性技术重构企业客服价值链——从被动接听到主动服务,从人力堆砌到AI赋能,一场客服领域的效率革命已悄然爆发。呼叫中心介绍一、效率革命:AI如何让1个客服干出3个人的活?传统呼叫中心的最大痛点在于人力
- 如何高效利用呼叫中心系统和AI语音机器人
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要更好地使用呼叫中心系统和语音机器人,需要结合两者的优势,实现自动化、智能化、高效率的客户服务与业务运营。以下是优化策略和具体实践方法:一、呼叫中心系统优化1.智能路由与IVR优化智能ACD(自动呼叫分配)根据客户历史数据(如VIP等级、过往问题类型)自动分配最佳坐席。示例:银行客户拨打客服热线,系统自动识别其账户类型,优先转接专属客户经理。IVR(交互式语音应答)优化减少按键层级,支持语音识别(
- VOS3000呼入线路接网关配置流程
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在VOS3000系统中配置呼入线路对接网关,需要根据网关类型(如SIP、H.323、IMS等)进行参数设置。以下是详细步骤和注意事项:一、配置前准备确认网关信息网关IP地址、端口(通常5060forSIP)协议类型(SIP/H.323)认证方式(账号密码/IP白名单)编码格式(如G.711A/U、G.729)网络检查确保VOS服务器与网关网络互通(ping测试)。开放防火墙端口(SIP:5060/
- 开源呼叫中心系统FreeIPCC:大模型多模态与TTS、ASR的功能对比及其在呼叫中心IVR中的应用
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大模型多模态与TTS、ASR的功能对比及其在呼叫中心IVR中的应用作者:开源呼叫中心系统FreeIPCC,Github地址:https://github.com/lihaiya/freeipcc在人工智能技术的快速发展中,大模型多模态、TTS(TexttoSpeech,文字语音转换)和ASR(AutomatedSpeechRecognition,自动语音识别)是三大关键技术。它们在各自的领域内发挥
- VOS3000无响应或超时问题的原因与解决方法
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当VOS3000出现"无响应"或"超时"错误时,通常是由于网络、配置或系统资源问题导致的。以下是常见原因及修复方法:常见原因1.网络连接问题网络中断或不稳定防火墙/安全组阻止了通信网络设备(交换机/路由器)配置错误DNS解析失败2.系统配置问题SIP端口被占用或未正确配置数据库连接失败许可证服务器不可达系统时间不同步3.资源问题服务器负载过高(CPU/内存/磁盘)并发连接数超过限制磁盘空间不足解决
- 多粒度视频对象分割 前景修复 烟雾跟踪
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目录前景修复Multi-GranularityVideoObjectSegmentation烟雾跟踪smite效果不错视频分割,效果没看:前景修复https://github.com/Kaihua-Chen/diffusion-vasMulti-GranularityVideoObjectSegmentationhttps://github.com/cvlab-kaist/MUG-VOS烟雾跟踪M
- 呼叫智能体:AI时代下的智能交互革命
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在人工智能技术高速发展的今天,呼叫智能体(CallAgent)正成为企业服务升级的核心引擎。它不仅是传统呼叫中心的智能化延伸,更是融合语音克隆、多语种交互、智能体编排等前沿技术的综合解决方案。本文将从技术原理、行业挑战、应用场景三个维度,解析这一突破性技术。一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型(如VITS、FastSpeech2),系统可克隆特定人声音色,结合大语言模型生
- AI 外呼产品架构解读:让智能外呼更精准高效
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在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构,帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。一、支撑能力层:AI外呼的基石AI外呼系统的底层架构,即支撑能力层,为整个系统提供了坚实的技术基础。这一层主要包括以下三个核心组成部分:1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和语音合成(TTS)等技术。这些技术使
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
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先创建结构体
struct student {
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struct student *next;
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// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
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- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
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import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
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public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,