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Google Guava 在实际场景中的应用封装

最开始我并没有考虑使用guava来做这个事情，而是自己写了一套基于CurrentHashMap的缓存方案；这里需要明确一点，因为缓存在这个场景里面希望提供超时清除的能力，而基于所以在自己缓存框架中增加了定时清除过期数据的能力...缓存初始化时就会触发这个线程的start方法开始执行。 正式由于这段代码的不合理导致我在发布dev环境之后，机器GC触发的频次高的离谱。在尝试了不同的修复方案之后，最后选择放弃了；改用guava了！...guava是谷歌提供的一个基于内存的缓存工具包，Guava Cache 提供了一种把数据（key-value对）缓存到本地（JVM）内存中的机制，适用于很少会改动的数据。...CacheBuilder在build方法中，会把前面设置的参数，全部传递给LocalCache，它自己实际不参与任何计算| |CacheLoader|【C】;用于从数据源加载数据，定义load、reload...因为上面的那些都是封装在一个抽象类AbstractGuavaCache里面的，所以我又封装了一个CacheManger用来管理缓存，并对外提供具体的功能接口；在CacheManger中，我使用了一个静态内部类来创建当前默认的缓存

31610

Google Cloud 在预览版中引入了用于云存储的分层命名空间

这项新功能现已推出预览版，允许用户在分层文件系统结构中组织存储桶，从而提高性能、一致性和可管理性。 分层命名空间使用户能够在存储桶内创建目录和嵌套子目录，从而更有效地组织数据。...谷歌云存储的集团产品经理 Vivek Saraswat 和员工软件工程师 Zhihong Yao 写道： 带有分层命名空间的存储桶有着由一个 API 支持的存储文件夹资源，新的“重命名文件夹”操作以递归方式重命名文件夹及其内容...ROI Training 的 Google 云学习总监 Patrick Haggerty 在 LinkedIn 帖子中列出了 Google Cloud Storage 中 HNS 功能的优缺点： 优点：...用于操作文件夹的新 API 操作。 读 / 写操作的初始 QPS 更快（x8）。 与托管文件夹配合使用以获得文件夹权限。 缺点： 必须在创建存储桶时启用。...同时，在 Amazon S3 中，目录存储桶将数据按层次结构组织到目录中，而不是通用存储桶的平面存储结构。

1.3K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    吊的不行

    SpeechRecognition 附带 Google Web Speech API 的默认 API 密钥，可直接使用它。...其他六个 API 都需要使用 API 密钥或用户名/密码组合进行身份验证，因此本文使用了 Web Speech API。...▌音频文件的使用 首先需要下载音频文件链接 Python 解释器会话所在的目录中。 AudioFile 类可以通过音频文件的路径进行初始化，并提供用于读取和处理文件内容的上下文管理器界面。...通过上下文管理器打开文件并读取文件内容，并将数据存储在 AudioFile 实例中，然后通过 record（）将整个文件中的数据记录到 AudioData 实例中，可通过检查音频类型来确认： 在with...大多数 API 返回一个包含多个可能转录的 JSON 字符串，但若不强制要求给出完整响应时，recognition_google（）方法始终仅返回最可能的转录字符。

    2.9K20

    在Google搜索结果中显示你网站的作者信息

    前几天在卢松松那里看到关于在Google搜索结果中显示作者信息的介绍，站长也亲自试了一下，目前已经成功。也和大家分享一下吧。...如果您希望您的作者信息出现在自己所创建内容的搜索结果中，那么您需要拥有 Google+ 个人资料，并使用醒目美观的头像作为个人资料照片。...然后，您可以使用以下任意一种方法将内容的作者信息与自己的个人资料关联，以便进行验证。Google 不保证一定会在 Google 网页搜索或 Google 新闻结果中显示作者信息。...您的电子邮件地址将会显示在您的 Google+ 个人资料的以下网站的撰稿者部分。如果您不希望公开自己的电子邮件地址，可以更改链接的公开程度。...要了解 Google 能够从您的网页提取哪些作者数据，可以使用结构化数据测试工具。 以上方法来自 Google搜索结果中的作者信息 站长使用的是 方法2，操作完以后，4天才显示作者信息。

    4.8K10

    在Google MCP Toolbox for Databases中引入对Elasticsearch的支持

    字数 2696，阅读大约需 14 分钟 在Google MCP Toolbox for Databases中引入对Elasticsearch的支持 在本文中，我们将介绍如何利用Google MCP Toolbox...该API密钥将在上述命令的输出中显示，并存储在elastic-start-local文件夹中的.env文件中。...安装示例数据集 安装完成后，您可以使用用户名_elastic_和start-local脚本生成的密码（存储在.env文件中）登录Kibana。...身份验证流程如OAuth2和OIDC被原生支持，使开发者无需在代理中处理或存储敏感数据库凭证。平台还通过OpenTelemetry提供可观察性特性，包括指标和跟踪，这对于调试、监控和生产部署至关重要。...最后，我们演示了如何使用Gemini CLI作为客户端连接到MCP Toolbox for Databases，并查询存储在Elasticsearch中的电子商务数据。

    16510

    Python声音识别：从技术原理到实战落地

    需要注意的是，pyaudio在部分系统中安装可能出现依赖问题，Windows系统可通过预编译wheel文件安装，Linux系统则需先安装portaudio19-dev依赖包。...以下代码实现了麦克风实时语音转文字功能，采用Google Web Speech API，支持多语言识别。...# 识别音频 text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN') print(f"文件识别结果：{text}")在实际应用中...百度AI语音识别配置（需在百度云申请账号获取）APP_ID = "你的APP_ID"API_KEY = "你的API_KEY"SECRET_KEY = "你的SECRET_KEY"client = AipSpeech...Python声音识别技术的落地，核心是“场景匹配技术选型”：快速验证用Google Web Speech API，中文商用场景用国内云服务，特殊需求用自定义模型。

    37110

    AI口语练习App的技术架构

    二、后端服务 (Backend Services - 服务器端)API接口 (API Endpoints): 提供前端应用与后端服务进行通信的接口，例如用户认证、数据同步、请求AI分析等。...内容管理服务: 存储和管理学习内容（课程、练习材料、音频文件等）。数据存储 (Database): 存储用户信息、学习记录、用户偏好、AI分析结果等数据。...常用的STT引擎包括： Google Cloud Speech-to-Text Amazon Transcribe Microsoft Azure Speech to Text 开源引擎 (如Mozilla...常用的对话管理框架包括： Rasa Dialogflow (Google Cloud) Amazon Lex四、数据存储层 (Data Storage)用户数据存储: 存储用户的个人信息、学习记录、偏好设置等...学习内容存储: 存储课程、练习材料、音频文件等。AI模型存储: 存储训练好的语音识别模型、发音评估模型、NLP模型等。用户语音数据存储 (可选): 用于后续分析和模型优化（需注意用户隐私）。

    42210

    《人工智能导论》第 10 章 自然语言处理及其应用

    ，可以支持多种语言间的翻译 代码中包含了错误处理，提高了程序的健壮性 10.4 语音识别 10.4.1 语音识别的概念         语音识别（Speech Recognition）是将人类的语音信号转换为文本的技术...") # 使用Google Web Speech API进行识别 text = self.recognizer.recognize_google...") # 使用Google Web Speech API进行识别 text = self.recognizer.recognize_google(audio...实现了两种识别方式：从麦克风实时识别和从音频文件识别 支持中文和英文等多种语言的识别 包含了详细的错误处理，提高了程序的可用性 内部使用了 Google 的 Web Speech API，需要联网才能使用...如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。感谢阅读！

    5410

    在机器学习领域的华山论剑中，Google 打败了英伟达

    文 | I/O 雷锋网消息，2019 年 7 月 11 日，Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform（GCP）在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录，...另外，基于 ResNet-50 模型，Google Cloud TPU 也比英伟达预置 GPU 略微胜出。 在本次竞赛中，帮助 Google 胜出的，是 Cloud TPU v3 Pod。...2019 年 5 月，Google 在 I/O 开发者大会上宣布了它的测试版并进行了公开预览。...据雷锋网了解，每一个 Cloud TPU 最高可包含 1024 个单独的 TPU 芯片，这些芯片通过二维环形网状网络连接，TPU 软件堆栈使用该网络通过各种高级 API 将多个机架作为一台机器进行编程；...借着这次在 MLPerf 第二次结果中出风头的机会，Google 也不忘在官网推介一下 Cloud TPU v3 Pod 的最新进展。

    83430

    Google AI的ALBERT在多个NLP性能基准测试中名列前茅

    谷歌人工智能（Google Ai）和芝加哥丰田技术研究所（Toyota technology institute of Chicago）的研究人员创建了一种人工智能模型ALBERT，它在主要的NLP性能排行榜上...在斯坦福问答数据集基准（SQUAD）上，ALBERT得分为92.2，在通用语言理解评估（GLUE）基准上，ALBERT得分为89.4，在通过英语考试获得的理解（RACE）基准上，ALBERT分数为89.4...据可靠消息，该论文将于2020年的4月份，与其他被接受发表的论文一起，在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴举行的国际学习表征会议上，供各国代表参考。 论文中写道，“我们提出的方法使模型的规模比原来好得多。...此外，我们还使用了一种自我监督的模式，该模式侧重于对句子间的连贯性进行建模，并表明它始终有助于下游任务的多句输入。” ALBERT是BERT的最新衍生品，在主要的基准测试中全都名列前茅。...在其他与变压器相关的新闻中，初创公司Hug Face的PyTorch库可以很方便地使用像BERT这样的主流变压器模型，Open AI的GPT-2和谷歌的XLNet通过长时间的研究，使该库可用于TensorFlow

    1.3K40

    AI 口语 APP 的技术和功能

    技术选型： 可以选择使用成熟的云服务 API，如 Google Cloud Speech-to-Text、Amazon Transcribe 或 Microsoft Azure Speech Service...技术选型： 同样推荐使用云服务，如 Google Cloud Text-to-Speech、Amazon Polly 或 Microsoft Azure Text-to-Speech，它们提供多种音色和语种...实现方式： 将系统生成的文本反馈（如纠正建议或标准答案）发送到 TTS API，获取音频文件或流，然后在 APP 端播放。2....Python 在 AI 和数据处理方面有更强大的生态系统。功能： 用户管理、数据存储、与 AI 服务 API 的交互、处理支付和排行榜逻辑。数据库： MongoDB 或 PostgreSQL。...可以先用云服务 API 快速验证功能。技术栈选型与架构设计： 在 MVP 基础上，确定最终的技术栈和架构。开发与测试： 前后端并行开发，确保各模块功能稳定。

    30710

    AI口语APP的技术架构

    API 网关 (API Gateway): 作为客户端请求的统一入口，负责请求路由、身份验证、限流等（在大规模应用中）。...这些服务可以是自研模型部署，也可以是调用第三方AI平台（如Google Cloud AI, AWS AI/ML, Azure AI, 科大讯飞开放平台, 百度智能云AI等）提供的API。...数据存储层 (Data Storage Layer)存储应用运行所需的所有数据。...文件存储 (File Storage): 存储用户的语音录音文件（如果需要回放或分析）、标准发音音频文件、图片、视频等（如Amazon S3, Google Cloud Storage, 或本地存储）。...云服务提供商: AWS, Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, 阿里云, 腾讯云等，它们提供强大的计算资源和预训练的AI服务API。

    44910

    AI 听力 APP开发的技术方案

    您可以选择使用成熟的云服务 API，如 Google Cloud Speech-to-Text、Amazon Transcribe 或 Microsoft Azure Speech Service。...它可以将文字内容转化为标准发音的语音，用于播放听力材料或提供标准答案。Google Cloud Text-to-Speech 和 Amazon Polly 等服务都提供了高质量的语音合成功能。2....技术实现： 在 APP 端使用本地或在线的播放器。为了优化用户体验，可以提供倍速播放、单句循环和暂停等功能。听写练习这是最核心的练习模式。用户听取音频后，将听到的内容通过语音输入或键盘输入。...这需要一个高效的算法来处理字符级的差异，比如判断同音词或拼写错误。逐句精听该功能将听力材料切分为句子，用户可以逐句练习。技术实现：音频切分： 对音频文件进行分句处理，通常通过时间戳来实现。...4.内容制作与数据准备：为听力材料准备高质量的音频文件、对应的文本和时间戳（用于逐句切分）。5.开发与测试：前端团队开发用户界面和交互逻辑。后端团队开发 API 和数据库。

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