InfoQ中文站第49周最佳新闻回顾

本周InfoQ精选内容包括:三分之二的Java开发者选择Tomcat;VisualStudio2008升级技巧;Ruby1.9即将发布;SOA耦合度探讨;小团队高效运作策略;AdobeAIR引发桌面应用讨论。

InfoQ中文站第49周最佳新闻回顾,包括《64%的Java开发者使用Tomcat》、《升级到Visual Studio 2008的10个技巧》、《关注:Ruby 1.9版本即将发布》、《SOA耦合的7个级别》、《软件团队建设之辩:提高团队效率而非简单地增加人手》,以及《Adobe AIR:我们真的需要在桌面上运行浏览器应用吗?》等。

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Java:64%的Java开发者使用Tomcat
BZ Research最新的一项调查表明,几乎三分之二的Java开发者在使用Tomcat。随着对集群和服务器监测的支持,Tomcat赢得了比其它应用服务器更多的用户。IBM WebSphere和RedHat JBoss在此项调查中分别位列第二位和第三位。

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.NET:升级到Visual Studio 2008的10个技巧
升级到Visual Studio 2008,来个飞跃。Visual Studio 2008最近发布了,开发者经常希望成为安装他们青睐开发工具最新版本的第一人。不过,如果在升级的过程中做出了错误的选择,就会为之付出一些代价。

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Ruby:关注:Ruby 1.9版本即将发布
Ruby的下一个重大版本Ruby 1.9已经整装待发,新版本预计将在08年元旦到来之前发布。尽管Ruby 1.9给出了诸多的改进,但仍旧不能完全代表未来Ruby 2.0版本发布时的模样。在Ruby的SVN存储库的HEAD版本之中,Ruby开发团队正在不断尝试一些新奇的改进和完善。

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SOA:SOA耦合的7个级别
一般人们都认为:系统要么是松耦合的,要么不是。在一篇最近的帖子中,ZapThink高级分析师Schmelzer炮轰了这个信仰。尽管松耦合的重要性得到认识已经有些时日了,但是围绕这个帖子展开的对话却收集了一些有趣的讨论。

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Agile:软件团队建设之辩:提高团队效率而非简单地增加人手
庞大的团队规模妨碍了对很多语言抽象工具的运用,也限制了生产效率。Reg Braithwaite认为不应该为了团队规模去调整工具,他提倡围绕工具去建设团队,并保持团队的小型化。然而很多时候团队增大是不可避免的。在此情况下又该如何去维持质量和生产效率呢?

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Architecture:Adobe AIR:我们真的需要在桌面上运行浏览器应用吗?
Adobe集成运行时(AIR)是一个让开发者运用Web技术构建桌面应用的平台。Danny-T在博客上质疑了Adobe AIR的示范,“从浏览器里逃出来是正确的一步吗?”

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【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/9f13b242f4b9 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南 Android 平板设备远程操控个人计算机的指南详细阐述了如何运用 Splashtop Remote 应用程序达成 Android 平板设备对个人计算机的远程操控。 该指南被划分为四个环节:首先,在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序,并设定客户端密码;其次,在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序,并与之建立连接至个人计算机的通道;再次,在 Splashtop Remote 应用程序中识别已部署个人计算机端软件的设备;最后,运用平板设备对个人计算机实施远程操控。 关键点1:Splashtop Remote 应用程序的部署与配置* 在个人计算机上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序,可通过官方网或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后,必须输入客户端密码,该密码在平板控制计算机时用作验证,密码长度至少为8个字符,且需包含字母与数字。 * 在配置选项中,能够设定是否在设备启动时自动运行客户端,以及进行互联网搜索设置。 关键点2:Splashtop Remote 应用程序的 Android 版本获取与部署* 在 Android 平板设备上获取并部署 Splashtop Remote 应用程序,可通过 Google Play Store 或其他获取途径进行下载。 * 部署结束后,必须输入客户端密码,该密码用于连接至个人计算机端软件。 关键点3:运用 Splashtop Remote 远程操控个人计算机* 在 Splashtop Remote 应用程序中识别...
先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)与VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧与帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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