除了手机，平板等智能设备外，在智能家居等产品上要实现语音播报功能，有以下3种解决方案，我们逐一进行介绍。...语音合成芯片解决方案 语音合成芯片是一种采用了语音合成技术的高端智能的离线语音播放芯片，它内置了嵌入式TTS软件核心。...它是相对于在线语音合成软件、电脑端和手机端语音合成软件而言的另一种方式。它追求CPU主频、内存、Flash资源占用极小化，能移植到中低端CPU芯片中，极具性价比的一种离线语音合成解决方案。...而伴随智能产品的不断多元化，语音合成芯片和语音芯片也都推出了成本更优，集成度更高，硬件复杂度更低的带Wifi带蓝牙的无线语音模块解决方案。市场上常见的型号有：VTX-WB58。...：考勤机刷卡，门禁系统刷卡，高速公路收费机刷卡，公交刷卡，通道道闸入口刷卡（食堂，地铁，大厦），幼儿园接送系统校车接送刷卡 监控和预警：自动广播系统，自然灾害和危险预警（气象、水力，煤矿井下作业，村村响大喇叭
并且可以让现场的机器改下配置就工作在从模式，让业务逻辑以服务的形式切换到后台的轻终端重服务的思路实现远程诊断。 甚至随着5G和物联网时代大到来，网络不再是问题，轻终端重服务思路确实能打造成一款应用。...业务都在后台，终端沦为实现如读卡和扫码的根支付相关的媒介。 比如说终端可以支持刷卡和扫码吧，其实这都是硬件的基础功能。如果可以这样呢，只把机器当做刷卡和扫码的媒介，就是个读卡器。...因为基于服务和云的方式，才能更大限度的复用和提高效率。它符合一个定律，符合用更少的能量传递、处理和存储更多信息这个商业发展的轴心趋势。...支持同一版程序改下仅改下配置就能够运行在电脑上和硬件设备上。 支持让终端机器当做扫码和读卡模块，实际业务跑在后台的服务上。这样，当设备读卡或扫码出问题，不再让现场兄弟辛苦的去抓日志了。...直接让终端切换为从模式，刷卡或扫码相当于触发了我运行在后台的模拟pos机的刷卡或扫码。有什么问题后台都能跟踪得到。
于是，大数据的舞台来了——我们要用算法和算力，把这些狡猾的“狐狸”揪出来。一、为什么用大数据能抓住金融欺诈？...不能识别新型欺诈：新手段一出，规则滞后。大数据的优势是——它不光看规则，还会从历史交易模式中“学”出正常行为的样子，一旦有人行为脱离了“正常轨迹”，就会被标记出来。...比如，平时小李只在北京刷卡，而且金额都在 500 元以内，突然某天凌晨 3 点在迪拜刷了 8000 元，这就很可疑。...所以，一个高效的金融反欺诈体系，要做到：技术实时监控跨机构数据共享快速冻结机制这样，才能真正让那些金融“老狐狸”无处遁形。六、总结金融欺诈是个永远不会消失的问题，因为“人性”和“利益”在那里。...但大数据和机器学习的加入，让我们有了比以往更强的武器：能在几亿条交易中发现“异常的 0.01%”能不断学习新型手段，而不是等规则更新能实时阻断资金流，减少损失
当员工刷卡时, 会在后台留下一条记录, 包括刷卡的时间和员工编号, 只 要在一天中员工刷过一次卡, 就认为他到岗了。 现在小蓝导出了一天中所有员工的刷卡记录, 请将所有到岗员工的员工编 号列出。...接下来 n 行, 每行包含一条刷卡记录, 每条刷卡记录的格式为: HH:MM:SS ID 其中 HH:MM: SS 表示刷卡时间, HH 为一个 0 到 23 之间的两位十进制整数 (可能含前导 0...对于所有评测用例，1≤n≤10000，员工编号为不超过10^9的正整数 运行限制 最大运行时间：1s 最大运行内存: 256M 2、解题思路 按照这个题意，似乎和打卡时间没什么关系啊，只是让咱把打卡数据按照员工编号的大小输出而已...(只输出员工编号)，但是一个用工可能同时打了多次卡，所以有个去重问题。 ...set.stream().sorted().forEach(System.out::println); scan.close(); } } 运行结果如下： 这道题比较简单，就是个去重和排序
SpringSecurity6从入门到实战之引言和基本概念前言在当今数字化时代，随着网络应用的日益普及，保护用户数据和系统安全变得至关重要。...正是在这种背景下，Spring Security应运而生，它不仅为开发者提供了一个全面的安全解决方案，而且通过其模块化和可扩展的设计，使得开发者能够轻松地将其集成到现有的Spring应用程序中。...它重点提供了认证(Authentication)和授权(Authorization)，并且可以通过插件的方式轻松扩展以满足安全需求。...(授权)的框架，主要实现系统中的权限管理什么是权限管理权限管理包括 用户认证和用户授权 两部分，简称认证授权。...常见的认证方式还有 基于生物学特征的身份验证，需要录入指纹、人脸识别等；还有要求通过硬件Key等刷卡的系统，需要刷卡。
做到更快、更安全、更多选择 我们的产品是什么样子？ 以腾讯公司为例，上图是鹅厂员工都在用的电子工卡。它的核心，就是围绕用户在企业内的身份，用一个电子码的小程序，串联起企业内所有的线下服务。...腾讯电子卡能做到的，就是它远比市面上其他刷码的速度更快、更安全。 但仅有电子码，在许多实际场景也并不能满足。...所以高校我们直接主推刷码；而在中小学学生没有手机，那就刷卡和刷脸。...当解决方案完全构建好了，最后还有一个很重要的问题，就是如何与行业中的上下游生态进行协同。 在ToC，你要独立地将用户带进来你的产品，并且留下来，在提供产品价值的同时产生商业价值，有一个完整的链路。...ToB是慢的，因为它没办法像ToC一样通过一个很小的点做出爆品，它需要时间来锤炼，需要反复打磨在解决方案上的完备性。 这个行业很大，你一定做不完所有的事。
相反，如果您认为这是匹配项，则可以刷卡，如果您认为不匹配，则可以刷卡。与招聘经理的互动会变得更加非正式和随意。但是，当然应该有一种方法来限制互动，以使它不会像垃圾邮件那样变得泛滥成灾。...有了这个概念，它实际上就可以作为适合您的个人风格指南，并为您提供购买建议，从而为您提供最时尚的选择。...一种解决方案是创建一个游戏库应用程序，以便您可以存储所有游戏历史记录。这可以包括年份，游戏，类型，平台等。即使您当前拥有或出售了它，也不管它是数字版本还是实物副本。...好吧，有了这个程序，它可以随机选择您每天要做的事情。您甚至可以赋予它跟踪您的娱乐水平的能力，因此相同的爱好可能会变得更加频繁。甚至更少，如果您想变得更自发并尝试不同的方法。也是养成新习惯的好方法。...您可以通过计算体重和卡路里来使它更加先进，这样您就知道会有什么变化。
别慌，今天聊聊耐达讯通讯技术CAN转EtherCAT网关这位“技术红娘”，如何让门禁读卡器秒变“双语达人”！...传统门禁读卡器常靠CAN协议稳扎稳打，但智能建筑要求实时性爆炸：刷卡开门必须毫秒级响应，还得联动灯光、空调等设备。EtherCAT网关作为“实时通信天花板”，速度虽快，却和CAN话不投机。直接硬凑？...数据延迟能让你刷十次卡，门才慢悠悠打开，用户体验直接“裂开”……解决方案来了：耐达讯通信技术CAN转EtherCAT网关，这位“翻译+调解员”自带双协议栈，左手握着EtherCAT的“高速通行证”，右手牵着...TPDO和RPDO一配对（比如0x6040→0x1600），数据就乖乖“对号入座”啦～总结耐达讯通信技术CAN转EtherCAT网关，堪称智能建筑的“设备外交官”。...它让门禁读卡器打破协议壁垒，在传统与未来的夹缝中，走出一条丝滑升级之路。下次设备“吵架”，记得请这位“翻译官”出场——省时、省钱、省头发，工程师们的快乐，就是这么朴实无华！
刷卡是智能门锁的开门方式之一，针对老人小孩容易忘记密码、指纹纹路较浅可能出现拒真的情况，随身携带卡片刷卡开门成为一个更好的解决方案。...另外，NFC和RFID在本质上没有太大区别，但NFC技术增加了点对点通信功能，可以快速建立设备之间点对点无需通信。...RFID更多的被应用在生产、物流、资产管理上，NFC技术在门禁、公交校园一卡通、公交一卡通等领域有独特的应用优势。...所谓“八字真言”：上感下容，左并右串 关于该规则原理，可参考： 《解答01：Smith圆为什么能“上感下容 左串右并”？》 《解答02：Smith圆为什么能“上感下容 左串右并”？》...《解答03：Smith圆为什么能“上感下容 左串右并”？》
对于微信支付：提高支付流程的安全性和稳定性，提升用户信心，减少用户投诉。 对于服务商：提供一个安全、易用、低成本、功能丰富的商业支付解决方案，让服务商可以将精力集中到微信支付的推广。...2.1 常见的支付场景和业务模型 Ⅰ 刷卡支付 ? Ⅱ 公众号支付（一码付） ? Ⅲ 扫码支付 ?...不可重入：以刷卡支付为例，已经支付成功的订单，再次下单时，会报错（订单已经支付），但是在特殊场景下（如果网络延迟，消息丢失时），请求没有及时（或者正常）的返回，就进行重试，有可能看到的现象是，第一次请求没成功...解决方案： 摒弃有歧义的接口：云支付系统内部，已经完全不在调用撤单接口，这样就不会导致意外退款。...微信支付随后也对刷卡支付接口做了优化，1分钟内不完成支付，就会自动撤单，而且不会撤已经支付成功的单，这样就完全排除了意外退款和意外支付（支付几天前的老单）的情况。
大家先看下下面这段代码有什么感受?...public Modules myModule { get; set; } //刷卡类型 public CardTypeMode CardType;...——具体策略角色：包装了相关的算法和行为。 ——环境角色：持有一个策略类的引用，最终给客户端调用。...策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。...好,我们对策略模式稍微有了了解,那我们开始重构这段代码: 首先讲下这段代码要实现的功能,他主要是刷卡功能的实现,有就诊卡,银行卡,医保卡等,每种卡对应不同的刷卡器,同时对应不同的信息提示与背景显示等.
看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的...。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。...它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。...前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 （一）有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。...即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。 （1）红酒品质的判断 如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。...其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。 这事让一群统计学家比较兴奋了。
本项目通过STM32单片机为核心控制器，配合多种传感器和执行器，实现一个功能完备的智能门禁系统。该系统的主要功能包括：身份验证方式多样化：支持RFID刷卡、密码输入、指纹识别。...核心控制器STM32F103C8T6具有丰富的GPIO接口和定时器资源，支持UART、I2C、SPI通信，适合门禁系统的多模块接入。2. 输入模块RFID模块：MFRC522，用于刷卡验证身份。...用户选择验证方式：RFID刷卡 → RFID模块验证。输入密码 → 密码模块验证。指纹验证 → 指纹模块验证。...通过硬件与软件的紧密配合，该系统在稳定性、扩展性和实用性方面表现出色，可广泛应用于社区、办公场所及智能家居环境，为门禁管理提供了高效、便捷且可靠的解决方案。...同时，多种验证方式的集成让我体会到智能门禁系统在安全性和用户体验上的权衡。整体而言，这次项目不仅提升了我的嵌入式开发能力，也让我认识到系统设计中细节的重要性，以及如何在实际工程中实现理论与实践的结合。
很多行业为什么能赚钱？因为它促进了资源之间的流动效率。 促进物品之间的流动效率，叫物流业；促进信息之间的流动效率，叫互联网行业；促进金钱之间的流动效率，叫金融业。...你拿着招行卡去工行ATM机取钱，它赚走你一点钱作为手续费； 你在餐厅吃完饭用信用卡埋单，它赚走餐厅一点钱作为手续费； 你的每一次支付行为，除了现金支付，都会产生相应的手续费，落到一家公司的口袋，这家公司叫...银联养活了一群小弟，这些小弟是 收单机构 想象一下，银行和银联都是官老爷，高高在上，他们才不会主动去谈生意，如果顾客去买东西都用现金支付，那么银行和银联是赚不到钱的，所以必须让顾客 用POS机刷卡！！...2014年3月，微信开放 “微信支付” 功能，扫码支付正式成了替代 POS机刷卡支付 的一种方式。 ? 让我们来看一下 刷卡支付 和 扫码支付 分别产生的手续费： ?...NFC支付是什么？是使用无线通讯技术，使手机和POS机或自动售货机等设备在没有互联网的条件下进行连接，从而实现支付的一种手段。 银联为什么信任NFC？
看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。...它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。...前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 （一）有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。...即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。 （1）红酒品质的判断 如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。...其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。 这事让一群统计学家比较兴奋了。
那么，代价是什么呢？ 啪的一下，5个G的储存空间就这么没了。 言归正传，完成系统升级后，可以在Face ID选项中发现发现新的口罩选项。...要让带口罩的Face ID发挥作用，必须看着设备才能让它解锁，而且戴着太阳镜时，它不能发挥作用。 此项功能，现在仅限iPhone 12及更高版本的iPhone用户使用。...而且iOS更新后AirTag的提示声变得更明显，让用户更容易判断身边未知的AirTag。 112个新表情 iOS每逢更新时，都会加入新的Emoji表情包图案。...其中新的表情脸有：融化脸、敬礼脸、手捂嘴脸、偷看脸、斜嘴脸和虚线脸等等。 新的手势符号有：比心手、向右手、向左手、掌心向下的手、掌心向上的手等等。...其他符号有：有蛋的巢、空巢、莲花、镜球、罐子、身份证和低电量等等。 引发讨论最多的，是中性性征的国王图案、怀孕的男性/中性、巨魔这几个表情。
本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ? 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。...前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 （一）有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。...即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。 （1）红酒品质的判断 如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。...就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。...其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。 这事让一群统计学家比较兴奋了。
它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。...前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 （一）有监督学习 有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。...即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。 （1）红酒品质的判断 如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。...就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。...其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。 这事让一群统计学家比较兴奋了。
那么我们什么时候需要使用spark呢？首先，当我们需要处理的数据量超过了单机尺度（比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据）这时我们可以选择spark集群进行计算。...spark与Hadoop是什么关系呢? Hadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块Mapreduce。...在大数据快速发展的今天，有多种多样的大数据分析工具应运而生，我们为什么要选择spark作为我们的大数据分析工具？相比于其他分析工具，spark具有哪些优势？...已经有了一些大数据工具为此提供了解决方案，例如hadoop mapreduce解决大数据ETL、mahout解决大数据机器学习、hive解决大数据即席查询。...我们分析了一个月以来地铁乘客的公交卡刷卡次数分布。上海乘坐一次地铁，进出需要刷卡2次，因此正常情况下，乘客的刷卡次数一定是偶数。
它通过引入单元（cell）和遗忘门、输入门、输出门三个门控机制，能够灵活地控制信息的存储、更新和输出。...5.2.2 以站点“12”的刷卡数据为例，运行结果如下：(注：此时为刷卡数据达到顶峰时的数据，客流量最大)可见，拟合效果依然很好，和站点“1”拟合水平相近。...但经实验发现，处理的数据依然收效甚微，拟合误差有减小但不多。...···计算复杂度：LSTM相比于标准RNN有更多的参数和更复杂的计算过程，导致更高的计算成本和更长的训练时间....当模型出现错误或性能不佳时，调试和优化变得更加困难；LSTM模型的预测结果不准确，很难通过分析模型内部的门控机制来找到问题所在。即使调整各项参数，提升效果并不大。···该模型对数据敏感性较高。
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
