- 【速通RAG实战:进阶】16、AI生成思维导图全技术解析
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
一、AI生成思维导图的底层技术逻辑(一)知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化,其技术流程可拆解为五大核心环节:1.语义解析与实体抽取多模态输入处理:支持文本(Markdown/Word/PDF)、语音(会议录音)、手写笔记(图片OCR)等多形式输入,通过TesseractOCR识别图片文字,Whisper处理语音流。实体识别技术栈:#中英文混合实体识别示例
- 语音识别开源项目推荐:GitHub热门仓库盘点
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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
- 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
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
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今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 音频转文字-在线工具包及使用记录
一笑code
音频转文字
资料来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/269603431(多种方案)视频教程:https://www.youtube.com/watch?v=L1H5ov4WTBghttps://github.com/openai/whisper//创建虚拟环境python-mvenvmyvnev//激活虚拟环境sourcemyvnev/bin/activatepipinstall-
- 《Whisper模型版本及下载链接》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper
Whisper模型版本及下载链接Whisper是OpenAI开发的语音识别模型,以下按模型规模从小到大排列,包含不同语言版本及通用版本:1.Tiny系列(轻量级)tiny.en.pt(英文专用):https://openaipublic.azureedge.net/main/whisper/models/d3dd57d32accea0b295c96e26691aa14d8822fac7d9d27d
- 《Whisper:开启语音识别新时代的钥匙》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper语音识别人工智能
Whisper模型:技术革新的基石在当今科技飞速发展的时代,自动语音识别(ASR)技术作为人工智能领域的关键分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到实时字幕生成,从语音交互设备到智能客服系统,ASR技术无处不在,为人们带来了前所未有的便利与效率提升。而Whisper模型,作为ASR技术中的一颗璀璨明星,以其卓越的性能和独特的技术架构,成为了推动语音识别技术发展的重要力量。Whis
- web3.js 核心包及子模块
阿雄不会写代码
付费刊栏一个收费的FISCOBCOS栏目web3
.核心包(web3)功能:提供基础连接、工具函数和核心功能。包含子模块:web3.eth-以太坊区块链交互web3.utils-辅助工具函数web3.shh-Whisper协议(已废弃)web3.bzz-Swarm去中心化存储(已废弃)web3.net-网络相关功能web3.contract-智能合约交互web3.accounts-账户管理web3.personal-账户管理(已废弃,推荐使用we
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企鹅侠客
AI大模型之美whisperchatgpt人工智能AI
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- ✨Whisper 官方版本离线安装及断点续传下载 + screen 后台管理全流程指南
杨靳言先
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Whisper官方版本离线安装及断点续传下载+screen后台管理全流程指南Whisper是OpenAI开源的强大语音识别模型,支持多语言转写。本文详细介绍如何在Linux环境下离线安装官方Whisper,如何利用断点续传安全下载大模型,结合screen工具实现后台任务管理,避免断线烦恼。一、环境准备️Whisper依赖Python3和ffmpeg,另外用到wget断点续传和screen任务管理。
- Whisper(语音识别,语音转文本)本地部署
龚子亦
虚拟数字人制作whisper语音识别人工智能
一、安装好ffmpeg1、安装ffmpeg,这个好像是用于对音频文件解析和处理的,具体不态清楚ffmpeg安装教程2、后面可能出现的问题如果后面运行时,出现系统找不到指定文件的bug时,尝试在上一步添加环境变量中,也添加一个系统变量,并重启一下电脑二、使用Anaconda创建所需的环境1、创建一个新的环境condacreate-nwhisperpython=3.92、判断自己的设备使用什么版本的C
- whisper相关的开源项目 (asr)
code-ranger
AI多媒体whisperasr
基于Whisper(OpenAI的开源语音识别模型)的开源项目有很多,涵盖了不同应用场景和优化方向。以下是一些值得关注的项目:1.核心工具&增强版WhisperOpenAIWhisper由OpenAI开源的通用语音识别模型,支持多语言转录和翻译,基于PyTorch实现。faster-whisper使用CTranslate2加速推理,支持CPU/GPU,速度比原版快4倍,内存占用更低。适合需要高效部
- Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能whisper语音识别ai
Whisper使AI人工智能语音识别更精准可靠关键词:Whisper、语音识别、AI模型、自动语音识别(ASR)、深度学习、Transformer、语音处理摘要:本文深入探讨了OpenAI开发的Whisper语音识别系统如何通过创新的深度学习架构显著提升语音识别的准确性和可靠性。我们将从技术原理、模型架构、实现细节到实际应用场景,全面分析Whisper如何克服传统语音识别系统的局限性,以及它为何成
- AIGC 与 Whisper:推动语音技术进步
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCwhisperai
AIGC与Whisper:推动语音技术进步关键词:AIGC(生成式人工智能)、Whisper、语音识别、多模态交互、大语言模型、语音合成、多任务学习摘要:本文深度解析生成式人工智能(AIGC)与OpenAI开源的Whisper语音识别系统如何协同推动语音技术进步。通过剖析AIGC的生成能力与Whisper的多语言、多任务处理优势,结合技术原理、算法细节、实战案例与应用场景,揭示两者在语音理解、合成
- 【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案
DFminer
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收到完整需求后,我将从系统架构设计、算法实现路径、训练方法三个维度为您构建完整的仿生机器人解决方案。以下是分阶段实施方案:一、核心系统架构设计(模块化可进化架构)1.多模态感知引擎-视觉子系统:YOLOv8+SAM组合实现实时物体检测+场景语义分割-听觉子系统:Whisper+SpeakerEmbedding+情感识别三重处理-语言理解:基于LLaMA3的增量式语义解析(IncrementalPa
- openai-whisper-asr-webservice接入dify
dgiij
whispernode.jsaidocker
openai-whisper-asr-webservice提供的asr的api其实并不兼容openai的api,所以在dify中是不能直接添加到语音转文字的模型中,对比了下两个api的传参情况,其实只要改动一处,就能支持:openai兼容的asr调用中formdata中音频文件是file=XXX这样的,而openai-whisper-asr-webservice提供的asr的api中formdat
- 开源音视频转文字工具:基于 Vosk 和 Whisper 的多语言语音识别项目
phper8
音视频whisper语音识别
背景介绍随着短视频、播客等音视频内容的爆发式增长,快速将音视频内容转换为文字的需求也越来越大。无论是内容创作者需要的字幕,还是企业需要的会议记录,都需要一个可靠的语音转文字解决方案。技术架构本项目采用双引擎架构,结合了两个优秀的开源语音识别模型:Vosk:专注于离线场景,适合本地快速处理Whisper:OpenAI开源的强大模型,支持多语言识别核心特性多语言支持中文识别:适配中文语音特点英文识别:
- AIGC 技术解析:Whisper 的低延迟语音识别
AI大模型应用之禅
AIGCwhisper语音识别
AIGC技术解析:Whisper的低延迟语音识别关键词:AIGC、Whisper、语音识别、低延迟、Transformer、端到端学习、语音处理摘要:本文深入解析OpenAIWhisper模型的低延迟语音识别技术。我们将从语音识别的基本原理出发,详细探讨Whisper的架构设计、核心算法、数学模型以及实现细节。文章包含完整的Python代码示例,展示如何在实际项目中应用Whisper进行低延迟语音
- uDistil-Whisper:低数据场景下基于无标签数据过滤的知识蒸馏方法
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uDistil-Whisper:Label-FreeDataFilteringforKnowledgeDistillationinLow-DataRegimes会议:2025年NAACL机构:卡内基梅降大学Abstract近期研究通过伪标签(pseudo-labels)将Whisper的知识蒸馏到小模型中,在模型体积减小50%的同时展现出优异性能,最终得到高效、轻量的专用模型。然而,基于伪标签的蒸
- 在 React Native 中使用 Whisper 进行语音识别
pxr007
reactnativewhisper语音识别
在本文中,我们将使用Whisper创建语音转文本应用程序。Whisper需要Python后端,因此我们将使用Flask为应用程序创建服务器。ReactNative作为构建移动客户端的框架。我希望您喜欢创建此应用程序的过程,因为我确实这样做了。让我们直接深入研究它。什么是语音识别?语音识别使程序能够将人类语音处理成书面格式。语法、句法、结构和音频对于理解和处理人类语音至关重要。语音识别算法是计算机科
- Whisper在AI人工智能多语言语音识别中的应用
AI智能探索者
人工智能whisper语音识别ai
Whisper在AI人工智能多语言语音识别中的应用关键词:Whisper、AI人工智能、多语言语音识别、应用、技术原理摘要:本文深入探讨了Whisper在AI人工智能多语言语音识别中的应用。首先介绍了相关背景,包括语音识别技术的发展以及Whisper出现的意义。接着详细阐述了Whisper的核心概念、算法原理、数学模型等内容。通过项目实战展示了Whisper在实际中的应用,包括开发环境搭建、代码实
- 实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket)
htsitr
whisper
今天花了大半天时间研究一个实时语音转文字的程序,目的还包括能够唤醒服务,并把命令提供给第三方。由于这方面的材料已经很多,我就只把过程中遇到的和解决方案简单说下。源代码开源在AudioWhisper:实时语音转文字(基于NAudio+Whisper+VOSP+Websocket)(gitee.com)1、声音录制这里有三点需要注意的:1)sampleRate(采样频率)要选择16000,不要选别的,
- 【语音识别】vLLM 部署 Whisper 语音识别模型指南
Encarta1993
语音语音识别whisper人工智能
目录1.模型下载2.环境安装3.部署脚本4.服务测试语音识别技术在现代人工智能应用中扮演着重要角色,OpenAI开源的Whisper模型以其出色的识别准确率和多语言支持能力成为当前最先进的语音识别解决方案之一。本文将详细介绍如何使用vLLM(一个高效的大模型推理和服务框架)来部署Whisper-large-v3-turbo模型,构建一个可扩展的语音识别API服务。vLLM是专为大规模语言模型推理优
- python系列&deep_study系列:Whisper OpenAI开源语音识别模型
坦笑&&life
AI系列pythonwhisper语音识别
WhisperOpenAI开源语音识别模型WhisperOpenAI开源语音识别模型介绍一、Whisper模型及配置Whisper参数评测数据模型测试表原始模型字错率测试表。微调[AIShell](https://openslr.magicdatatech.com/resources/33/)数据集后字错率测试表。未加速和加速后的推理速度测试表,使用GPU为GTX3090(24G)。经过处理的数据
- 实战指南:封装Faster-Whisper为FastAPI接口并实现高并发处理-附整合包
@程序员小袁
AI大模型开源项目whisperfastapipython
实战指南:封装Faster-Whisper为FastAPI接口并实现高并发处理-附整合包「faster-whisper」链接:https://pan.quark.cn/s/d4ddffb1b196标题下面提供一个完整的示例,说明如何使用FastAPI封装faster-whisper接口,对外提供RESTAPI服务,并支持一定的并发调用。在这个示例中,我们将使用faster-whisper的Pyth
- Whisper 模型压缩技术:轻量级语音识别方案
AI学长带你学AI
CSDNwhisper语音识别人工智能ai
Whisper模型压缩技术:轻量级语音识别方案关键词:Whisper模型、模型压缩、轻量级语音识别、知识蒸馏、模型量化、剪枝优化、边缘部署摘要:本文深入探讨OpenAIWhisper模型的压缩技术体系,系统解析模型量化、结构剪枝、知识蒸馏等核心技术原理。通过数学建模分析压缩过程中的精度-效率平衡问题,结合PyTorch实战案例演示端到端压缩流程。重点阐述如何在保持语音识别精度的前提下,将Whisp
- 开源项目faster-whisper和whisper是啥关系
@程序员小袁
开源项目AI大模型whisper
OpenAIWhisper是OpenAI开源的一款通用语音识别模型,经过在大规模语音数据集(包含680,000小时监督数据)的训练,支持99种语言的识别、翻译及语言识别任务。它在准确率方面表现出色,但同时其参数众多、计算资源占用较大,常常需要GPU才能较快运行;如果直接在CPU上使用,则运行速度较慢,并且在处理长音频时容易出现“幻听”问题(模型生成冗余或不恰当的转写)。faster‑whisper
- 使用faster-whisper音频转srt字幕(亲测可行)
批量小王子
05_python库whisper音视频python
重点说明,下载模型时需科学上网或者用国内huggingface镜像网站下载。fromfaster_whisperimportWhisperModelfrompydubimportAudioSegmentfromzhconvimportconvert#简繁转换库importosimportdatetimeimporttorchdefformat_time(seconds):"""将秒数格式化为SRT
- 多语种语音识别新突破:使用Transformers微调Whisper模型,实现精准识别!
大模型入门学习
语音识别whisper人工智能AI产品经理职场和发展大模型Transformer
前言本文提供了一个使用HuggingFaceTransformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时,我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识,并提供了数据准备和微调的相关代码。简介Whisper是一系列用于自动语音识别(automaticspeechrecognition,ASR)的预训练模型,它由来自于OpenA
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><