CentOS下安装和使用Mycat实现分布式数据库
笔者介绍了如何在 CentOS 上搭建一个可支持高可用高并发的 Java Web 后端服务器。善于思考的读者可能会想到,在上一篇文章中,我们只是实现 Java Web 服务器的分布式来应对高并发,但是高并发对数据库的的负担也是很重的。在上一篇文章中,我们只是使用到一个 MySQL 服务器,但是但
笔者介绍了如何在 CentOS 上搭建一个可支持高可用高并发的 Java Web 后端服务器。善于思考的读者可能会想到,在上一篇文章中,我们只是实现 Java Web 服务器的分布式来应对高并发,但是高并发对数据库的的负担也是很重的。在上一篇文章中,我们只是使用到一个 MySQL 服务器,但是但
从安全角度来说这是非常不安全的,比如这个数据库服务器磁盘突然损坏了,里面的数据全部丢失了。这种情况如果一开始只是部署一个数据库的话就非常危险了,这表明我们要丢失全部数据,而数据对网站来说是最最重要的,所以我们要保证数据的安全。
笔者在《MySQL 数据库实现主从复制》这一篇文章中有提到读写分离这个技术,这个技术时基于主从复制之后的一种技术。在数据库主从复制中,一个主数据库有一个或者多个从数据库,我们可以对主数据库进行写入操作
本章介绍如何使用 Tensorflow 实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于 Tensorflow 实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
本章介绍如何使用 PaddlePaddle 实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于 PaddlePaddle 实现声音分类》
。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》,在这个基础上,我们来了解如何在 Android 上使用双目测距算法。通过本教程,你不仅掌握如何在 Android 中使用 SBM 等双目测距算法,顺便也了解到如何在 Android Studio 配置 OpenCV,通过使用 OpenCV 可以在 Android 中实现很多图像处理的功能。
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle V2 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 0.11.0 和 Python 2.7。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从手写数据集识别入手,借助实例一步步入手 PaddlePaddle,通过实例掌握 PaddlePaddle 的使用,从零进入人工智能领域。
这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle Fluid 版本的教程,开发环境主要是 PaddlePaddle 1.6.0 和 Python 3.5。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装,并从简单执行 1+1 运算例子入门 PaddlePaddle,借助各个实例一步步入手 PaddlePaddle,通过本系列教程你可以学到如何使用 PaddlePaddle 搭建卷积神经网络,循环神经网络,并能够训练自定义数据集,最后还可以部署到自己的实际项目中。
本章介绍使用 Python 实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。
在计算机视觉中,可以通过双目摄像头实现,常用的有 BM 算法和 SGBM 算法等,双目测距跟激光不同,双目测距不需要激光光源,是人眼安全的,只需要摄像头,成本非常底,也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和 SGBM 算法实现距离测量。
本章我们来介绍如何使用 PaddelPaddle 训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章我们来介绍如何使用 Tensorflow 训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
一、为什么要使用码云而不使用 GitHub?会有很多朋友这样问,原因有以下几条:
反向传播计算梯度\frac{\partial J}{\partial \theta}, \theta表示模型的参数。 J是使用正向传播和损失函数来计算的。
计算公式如下:
所以一个良好的初始化也是非常重要的,这里尝试三种初始化化方式:
如果训练数据集不够大,由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量,以至于过度拟合可能是一个严重的问题,为了解决这个问题,引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化,除了在激活层中加入正则函数,应该 dropout 也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。
有各种各样的通知,不同情况使用不同的通知方式,使用户在体验上更佳,下面就讲一下四种常用的通知方式 Notification、Dialog、Toast、Snackbar
目前大部分的手机都有语音助手,例如小米手机的小爱同学,VIVO 的小 V 等等,通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机,例如询问天气,发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用 AIUI 快速搭建类似这样的智能助手。
我们在 Android 应用做语音识别的时候,一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话,就停止录音,并把录音发送到语音识别服务器,获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话,我们使用的是 WebRTC 架构的源代码中的 vad 代码实现的。
View 动画其实就是使 ImageView 上的图片在隐藏、旋转、缩放、平移通过动画的过程显示。