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AI移动开发前沿
androidstudio语音识别xcodeai
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
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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
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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
- 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
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- 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AIGCagi
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
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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
- 掌握reStructuredText:编写与格式化文档的技巧
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- 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)
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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
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- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
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- 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
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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
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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
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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
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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ASRASR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,
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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
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
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- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多