SSM组合+ springmvc+mybatis+shiro+restful+bootstrap

平台简介

        Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化、服务化、热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台。

        Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术

        使用Maven做项目管理,项目模块化,提高项目的易开发性、扩展性

        以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流引擎等。

        前端集成Bootstrap4 metronic框架,UI响应式、扁平化布局,适应所有PC、Pad、Anroid、ios 移动设备等。

        Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。

        Jeesz目前包括以下模块项目,后台系统管理系统,RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理(CMS)系统、在线办公(OA)系统、我的待办(Task服务)、我的收藏(Bookmark服务)。

        后台管理系统包括企业组织架构(用户管理、机构管理、区域管理)、菜单管理、角色权限管理、字典管理等功能;

        RestFul独立提供标准Rest服务API,您可以快速实现自己的业务,提供需要的服务;

        Quartz定时调度系统可以动态配置您的任务规则等;


        内容管理(CMS)系统,包括内容管理,栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能;

        在线办公(OA)系统,主要提供简单的流程实例。

        Jeesz提供了常用工具进行封装,包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据(用户、机构、区域)以及其它常用小工具等。另外 还提供一个强大的在线 代码生成 工具,此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成,如果对外观要求不是很高,生成的功能就可以用了。使用了Jeesz基础框架,可以提高快速开发效 率。

内置功能(只列了一部分功能)

1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。

2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。

3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。

4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。

5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。

6.字典管理:对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护,如:是否、男女、类别、级别等。

7.操作日志:系统正常操作日志记录和查询;系统异常信息日志记录和查询。

8.连接池监视:监视当期系统数据库连接池状态,可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。

9.工作流引擎:实现业务工单流转、在线流程设计器。

开发工具

1.Eclipse IDE:采用Maven项目管理,模块化。

2.代码生成:通过界面方式简单配置,自动生成相应代码,目前包括三种生成方式(增删改查):单表、一对多、树结构。生成后的代码如果不需要注意美观程度,生成后即可用。

技术选型(只列了一部分技术)

1、后端

服务框架:Dubbo、zookeeper、Rest服务

缓存:Redis、ehcache

消息中间件:ActiveMQ

负载均衡:Nginx

分布式文件:FastDFS

数据库连接池:Alibaba Druid 1.0

核心框架:Spring framework

安全框架:Apache Shiro 1.2

视图框架:Spring MVC 4.0

服务端验证:Hibernate Validator 5.1

布局框架:SiteMesh 2.4

工作流引擎:Activiti 5.15

任务调度:quartz 1.8.5

持久层框架:MyBatis 3.2

日志管理:SLF4J 1.7、Log4j

工具类:Apache Commons、Jackson 2.2、Xstream 1.4、Dozer 5.3、POI

2、前端

JS框架:JQuery 1.9。

CSS框架: Bootstrap 4 metronic

客户端验证:JQuery Validation Plugin。

富文本:CKEcitor

文件管理:CKFinder

动态页签:Jerichotab

数据表格:jqGrid

对话框:jQuery jBox

树结构控件:jQuery zTree

其他组件:Bootstrap 4 metronic

3、支持

服务器中间件:Tomcat 6、7、Jboss 7、WebLogic 10、WebSphere 8

数据库支持:目前仅提供mysql数据库的支持,但不限于数据库,下个版本升级多数据源切换和数据库读写分离: 如:Oracle、SqlServer、H2等

支持开发环境:Eclipse、MyEclipse、Ras、Idea等

愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加QQ(2042849237)









愿意了解更多的技术知识分享可参考源码:http://minglisoft.cn/technology

朋友需要请加球球:二零四二八四九二三七

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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