9月11日培训日记

1.讲解了MySQL的安装,对安装界面提示信息进行了解释,例如,数据库服务器程序与客户端程序的工作关系,数据库服务器程序与数据库空间的关系,MySQL InnoDB和MyISAM存储引擎的区别,事务的概念(一些过程要能同生同死,针对我们的项目,哪里用到事务?发license和扣减货币),OLAP与OLTP的区别。
2.多个逻辑相关的表形成一个数据库,一个数据库服务器上可以创建多个数据库,要先创建库再创建表。
3.如何启动mysql服务器,如何使用mysql命令连接mysql服务器,如何授权其他计算机上的用户访问mysql服务器,下面的语句仅供练习,实际应用中很不安全:
grant all previliges on *.* to 'root'@'%' identified by "";
4.讲解了与数据库操作相关的语句,与表操作相关的语句,与表中的记录操作相关的语句。如何使用一条insert into 语句插入多行记录,如何查看当前在哪个库下面?select database();
5.小知识:mysql 的char类型的字符串最大长度为64k,AND和OR可以混用,但AND比OR具有更高的优先级。进入mysql命令后:SOURCE子命令执行sql脚本文件。用“? 函数名”看函数帮助,所有函数列表看help_topic表即可。
6.在实际应用中要注意设置好用户的权限的实例讲解。一些安全方面的知识:局域网内监听,修改网站首页的攻击原理,sql注入攻击的分析。
String sqlLogon = "select * from user where name='" + name + "' and password='" + pass + "'";
对于sql server可以使用让name等于' or 1=1 --,结果语句为:select * from user where name='' or 1=1 --' and password='123'
但是更通用的做法是让pass等于' or 'x'='x,考虑到and优先级别高,让name等于这个值形成的如下语句也无法登录:
select * from user where name='' or 'x'='x' and password='123'
让pass等于' or 'x'='x,形成如下语句可以登录:
select * from user where name='zxx' and password='' or 'x'='x'
学员李杰(大学辍学)提议用两个or,形成如下语句,就非常保险了:
select * from user where name='' or 'x'='x' or 'x'='x' and password='123'
7.一个实际的sql应用:限制一个用户在45秒钟内不能连续发帖
8.在mysql中如何实现分页查询。
9.where从句中不能使用max等分组聚合函数进行判断。
10.多表查询的笛卡尔集的原理,多表条件查询的工作原理。编写多表查询语句时,一定要考虑查询效率的优化,例如,对用户表和帖子表进行关联查询,要查询出“清原卓也”这个用户所发表的帖子信息,两种查询语句的执行效率可能有着巨大差异。另外,要查询出“清原卓也”这个用户所发表的帖子信息,在编写程序时,可以简化sql语句,因为用户名已知,可以不进行多表的关联查询,而是采用如下语句:
select article.* from article where article.userid in(select user.id from user where user.name='清原卓也');
11.使用自关联查询出薪水大于'张三'的所有用户信息。
12.学员李杰(大学辍学)用SQL语句实现了对用户表中的每个用户进行排列组合的功能,如下:
select u1.name,u2.name from
(select name from user order by name) as u1, (select name from user order by name) as u2
where u2.name > u1.name

问题:
1.mysql配置向导工具是哪个程序?好象免安装版中没有提供。
2.学员发现spring中的bean的属性名的第二个字母不能大写,具体原因是怎么造成的呢?请汪大伦同学写个blog问问。

作业:
用sql语句计算出100天后的日期。


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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