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- Java实现声纹识别:MFCC特征提取教程
- 声纹识别可通过Java结合音频处理库和机器学习实现,首先提取MFCC特征,再使用GMM、SVM或深度学习模型进行识别。具体步骤包括:1.预处理(预加重、分帧、加窗);2.傅里叶变换转频域;3.Mel滤波器组处理;4.计算对数能量;5.DCT变换得MFCC特征;6.使用GMM、SVM或DNN/CNN/RNN等模型训练与识别;7.通过EER、FAR、FRR及准确率评估系统性能。常用Java库有TarsosDSP、ApacheCommonsMath、Deeplearning4j等。
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- RecyclerView数据跨Adapter传递技巧
- 本文旨在介绍如何在Android应用中,将一个RecyclerViewAdapter中的数据传递到另一个RecyclerViewAdapter中,类似于购物车应用中从商品列表页到购物车页面的数据传递。我们将探讨使用状态管理工具Redux和静态变量两种方法,并分析其优缺点,帮助开发者选择最适合自己项目的方法。
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- Android通知渠道优先级与优先级区别解析
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- JavaStreamAPI过滤映射排序全解析
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- SpringBoot日志配置与异步优化方法
- SpringBoot应用的日志配置与异步输出优化应先理解其默认行为并根据需求定制,尤其利用异步机制提升高并发下的性能。1.SpringBoot默认使用Logback,可在application.properties或logback-spring.xml中配置日志级别、路径和格式;2.对于复杂场景,需通过logback-spring.xml定义多Appender、滚动策略及异步输出(AsyncAppender);3.若需更高性能,可切换至Log4j2,需排除Logback依赖并引入Log4j2和Disrup
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- Java实战Spark处理气象大数据全解析
- Java处理气象大数据结合Spark的并行计算能力,是一种高效且成熟的方案。其核心在于构建基于Java和Spark的分布式处理管道,流程包括:1.利用Java解析NetCDF、GRIB等复杂格式数据;2.将数据转换为Spark的RDDs/DataFrames进行分布式处理;3.通过SparkSQL优化结构化数据查询;4.使用Java编写UDFs实现复杂气象算法;5.借助SparkMLlib进行机器学习预测。面对气象数据PB级增长、多维格式多样、实时性高、质量参差不齐及时空关联复杂等挑战,Spark通过按时
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- SpringCloud微服务注册中心搭建指南
- 注册中心是微服务架构的基石,Nacos因其一体化能力成为首选。1.搭建Nacos服务端需下载发行包并以单机或集群模式启动;2.SpringBoot微服务接入需添加Nacos依赖并配置注册地址;3.验证服务注册可通过Nacos控制台查看服务列表;4.Nacos相比Eureka和Consul具备更强的生态整合与功能覆盖;5.生产环境部署需配置数据库持久化、集群节点及负载均衡器;6.常见问题排查应从网络、配置、日志和服务调用方式入手;7.注册与配置中心一体化提升了架构简洁性、运维效率和开发体验。
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- JavaLambda与Stream使用详解
- JavaLambda表达式和StreamAPI提升开发效率的核心在于简化代码、增强可读性和实现声明式编程。1.Lambda表达式通过匿名函数形式减少冗余代码,特别是在使用函数式接口时显著提升代码简洁性;2.StreamAPI提供了流式数据处理能力,支持过滤、映射、排序、归约等操作,并可通过链式调用清晰表达数据处理流程;3.两者结合使得集合操作更直观高效,减少了手动编写循环和中间变量的需求;4.常见操作模式包括过滤-映射-收集、分组-聚合和归约操作;5.在性能方面需注意懒惰求值机制、并行流适用场景、原始类型
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- Java正则表达式应用与技巧解析
- 在Java中,正则表达式是一种用于匹配、提取和处理字符串的强大工具。1.正则表达式的基本语法由普通字符、元字符(如.、\d、\w、\s)、量词(如*、+、?、{n,m})以及分组与边界符号(如()、^、$)组成,例如^\d{3}-\d{8}$可匹配中国大陆固定电话号码;2.Java使用java.util.regex包中的Pattern和Matcher类进行正则操作,常见步骤包括编译正则为Pattern对象、创建Matcher对象并调用matches()或find()方法进行匹配,此外String类也提供了
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- Java堆外内存优化技巧分享
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- Java8Stream流详解与实战教程
- Java8的Stream流是一种处理集合数据的高效且优雅的方式,它允许以声明式的方式处理数据,并支持管道化操作,从而提高代码简洁性和性能。1.获取Stream:从集合、数组或其他数据源获取Stream对象;2.中间操作:执行过滤、映射、排序等操作,返回新的Stream对象;3.终端操作:执行收集、计数、查找等操作,产生最终结果。Stream流在处理大量数据时可利用多核CPU并行执行,提升性能,但存在创建和中间操作的开销,因此在小数据量时可能不如传统循环高效。此外,Stream具有延迟执行特性,中间操作不会
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- 本文详细阐述了如何在Windows系统下,利用IBMDataServerDriverPackage中的clpplus命令行工具,结合DB2的EXPORT命令,实现DB2数据库表数据自动导出至CSV文件的过程。教程涵盖了环境准备、SQL脚本编写、命令行执行以及自动化调度的基本方法,为需要定期从DB2导出数据的用户提供了一个高效、可靠的解决方案。
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- Java可以有效处理CCSDS协议结构,适用于地面站软件或模拟器。1.解析主帧头:使用ByteBuffer或字节数组解析6字节固定头,通过位操作提取标志位。2.数据域解析:根据类型进一步处理AOS、TM等子协议。3.编解码TM/TC帧:定义TmFrame和TcFrame类,采用工厂模式解析,处理可变长度字段并校验CRC。4.对接底层设备:使用RXTX或jSerialComm库进行串口通信,DatagramSocket处理UDP接收,结合线程池和NIO提升性能,缓存不完整帧并记录日志。
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