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两个部分弄了很久，记录过程：request前后端交互1.需要用到uni.request,记得先npm下载request(自己因为一开始没有下载就写代码而折腾了好久也没有成功
文章目录规则引擎的场景规则引擎介绍使用规则引擎的优势规则引擎应用场景rools介绍Drools入门案例规则引擎构成Drools基础语法springboot使用规则引擎规则引擎的场景问题引出 现有一个在线申请信用卡的业务场景，用户需要录入个人信息，如下图所示： 通过上图可以看到，用户录入的个人信息包括姓名、性别、年龄、学历、电话
异步获取ip地址对应的地理位置
oshi的使用
他
都知道threadlocal可以用于线程之间的变量隔离，在登录时中它可以放入当前用户，之后再用于获取当前登录用户，下面是一个使用实例。 用户实体类：（jpa框架）@Data@EqualsAndHashCode(callSuper = false)@TableName("sys_user")public class SysUser extends SuperEntity { private sta
springboot项目实践
事务
springboot提供了RestTemplateBuilder()，可以定义一个configuration类，在其中定义一个bean，返回resttemplate,其他类中使用这个b
asp.net
model="index"> <tabbar-item :link="item.link" ref=
此代码只留作个人学习使用定义一个concurrenthashmap子类：存储用户id和netty Channel对应关系public class Session
文件实体类@Datapublic class UploadFile { private String fileName; private String fileType; private long fileSize; private String timeStampName; private int
推到此分支：git add .git commit -m"xxx"git push切换分支：git checkout xxx(分支名）添加新分支但是留在当前分支git branch <n
文章目录引入（关于http)flask项目的配置引入（关于http)当我们在浏览器中的地址栏
介绍flask文件前端代码输入命令介绍需要先下载的工具：pycharm,pytorch一堆的相关包
文章目录工具步骤工具工具：自己电脑双系统的ubuntu18.04,单片机esp8266,一个usb
文章目录后端代码websocket接口：开启线程监听tcp连接：前端代码流程：后端开启线程监听某个端口是否接收到tcp的数据public ServerEndpointExporter server
文章目录背景实体编写KafkaSender，用于操作kafka编写netty服务端netty 服务启动类：NettyServerHandler处理类Controller背景步骤：pd-netty服务的作用是接收司机端上
示例：<!DOCTYPE html><html><head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, u
查询信息的方法： def query_info(self): """ 查询集合people_info并返回所
因为项目的原因了解到有一个python的flask框架，查了一下：关于前端图片上传的canvas:如下元素<canvas id="canvas" width="5" height="5"></canvas>可以用这样的方式获取一个 data-URLvar canvas = document.getElementById("canvas");var dataURL = canvas.toDataURL();console.log(dataURL);// “data:
单个删除功能已经实现了，批量删除弄了很久也没弄好，来试一下。弄了很久终于把批量删除实现了！结果:点击确认后，将看见表中已经少了两条数据。实现的关键是：1.正确传递数据给后端的js语句2.后端接收的方式，为json类型时需要进行解析3.接收到的是一个字符串，可以转为list类型，在sql语句中注意collection的参数要与自定义的类型相匹配4.在dao接口中的参数要与xml中实际传递的参数匹配5.前端设置一个多选框选项数组，每选中一个就把这个加入到数组中。关键代码：js: mul
main函数载入模型，加载图片，输出结果：if __name__ == '__main__': image = Image.open(r"C:\Users\pic\test\he_5.jpg") image =transform(image).unsqueeze(0) modelme = torch.load('modefresnet.pkl') modelme.eval() #表示将模型转变为evaluation（测试）模式，这样就可以排除BN和Dropout对测试的干扰。
因为在自己的ubuntu上面跑实在慢炸天，一百张图片超过两个小时？老师给了一个集群服务器的账号，大概还是自己太笨，弄了三天才能把之前跑成功的代码在服务器上跑成功。用的是：浪潮AiStation智能计算平台http://svrproject.tpddns.net/aistation/howto.html一开始一直在折腾shell无法登录，后来仔细看平台文档才知道自己写错了主机名，而且使用开发环境根本不需要用到xshell…过程：1.登录web平台可视化的网站2.新建开发环境，选择镜像（自己选的是p
多次试验终于测出来了！！很高兴，结果截图：数据集是来自网上的，代码原型是github一个大概五千多star的pytorch-yolov3，但原代码并没有载入自己的模型进行训测试阶段，然后parser参数一直不明白，导致试了多次。其中的要点：1.初始化权重的修改2。载入保存好的权重。（模式选择要正确）3。格式要正确（比如什么地方加-- 什么地方加/）4。保存训练的模型传入参数部分： parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argum
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