语音情感识别技术

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
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 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
mysql 性能查询优化 annan211 java sql 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 linux FTP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 json JSONObject
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 zookeeper timeout hbase
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 sql group by case 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 dcj3sjt126com 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 dcj3sjt126com 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 linux change 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 nginx lua
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 pda158 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 oracle sql 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

语音情感识别技术

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