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工作Activiti框架LDAP组件使用详解!实现工作目录信息分布式访问及访问控制

Activiti Explorer 通过LDAP登录 获得用户组: 在查询用户可以看到哪些任务时非常重要,比如任务分配给一个候选组 配置 集成LDAP是通过向流程引擎配置configurators...和LDAPGroupManager,执行LDAP查询....设置组缓存过期时间,单位为毫秒.当获取特定用户组时,并且组缓存也启用,组会保存到缓存,并使用这个属性设置时间:当组在00:00被获取,过期时间为30分钟,那么所有在00:30之后进行查询都不会使用缓存...,而是再次去LDAP查询.因此,所以在00:00-00:30进行查询都会使用缓存 long 1 h 注意: 在使用活动目录AD时 ,InitialDirContext需要设置为Context.REFERRAL...放到WEB-INF/lib目录 删除demoDataGenerator bean, 否则会尝试插入数据,集成LDAP不允许这么做 添加配置到activiti-ui.contextexplorerApp

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    Linux下如何目录文件进行统计

    统计目录文件数量 统计目录中文件最简单方法是使用ls每行列出一个文件,并将输出通过管道符传递给wc计算数量: [root@localhost ~]# ls -1U /etc |wc -l 执行上面的...将显示所有文件总和,包括目录和符号链接。...如果只想计算文件而不包括目录,请使用以下命令: [root@localhost ~]# ls -1Up /etc |grep -v /|wc -l -p选项强制ls将斜杠(/)指示符附加到目录。...递归统计目录文件 如果想要统计目录文件数量,并包括子目录,可以使用 find命令: [root@localhost ~]# find /etc -type f|wc -l 用来统计文件另一个命令是...总结 在本文中,将展示几种查找Linux目录文件数量不同方法。

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    tensorflowkeras.models()使用总结

    从具体实现上来讲,Keras是TensorFlow一个依赖(dependency)。但,从设计上希望用户只透过TensorFlow使用,即tf.keras。...由于Layer提供了集中函数式调用方式,通过这种调用构建层与层之间网络模型。 所以其编程特点: 1. 我们构建层,通过layer对象可调用特性,或者使用apply与call实现链式函数调用。...导入 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers...layer就不再赘述,仅在步骤3、4有所改变,可直接使用Sequential构建顺序模型,即使用add方法直接添加layer。...参数构建模型 seq_model = keras.Sequential(layers=[input_layer, hide1_layer, hide2_layer, output_layer]) 之后训练不要忘记改变

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    Ubuntu配置TensorFlow使用环境方法

    一、TensorFlow简介 TensorFlow™是一个基于数据编程(dataflow programming)符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法编程实现...下载好以后文件是Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 开始安装 使用终端进入到保存Anaconda文件目录下,使用下面命令开始安装 bash Anaconda3-2020.02...curl make g++ unzip 然后cd到合适目录使用git clone功能获取安装文件 $ git clone $ https://github.com/protocolbuffers/...NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架,如加州大学伯克利分校流行caffe软件。...到此这篇关于Ubuntu配置TensorFlow使用环境方法文章就介绍到这了,更多相关Ubuntu配置TensorFlow内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    Tensorflowplaceholder和feed_dict使用

    TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要内存。在会话,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典,在字典需要给出每一个用到占位符取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量训练样本,如果每次迭代选取数据要通过常量表示,那么TensorFlow 计算图会非常大。因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代神经网络会拥有极其庞大计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点。...返回:Tensor类型 例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:

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    蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

    它提供了一套丰富工具和库,使得构建、训练和部署深度学习模型变得更加简单和高效。TensorFlow基于数据概念,使用图来表示计算过程数据流动。...以下是一个加载图像数据集示例代码:import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...我们使用ImageDataGenerator来定义图像预处理参数,并通过flow_from_directory方法从目录中加载数据集。...在TensorFlow,我们可以使用Keras API来构建图像识别分类模型。Keras提供了一系列方便易用层和模型,可以帮助我们快速构建深度学习模型。...本文介绍了TensorFlow在图像识别分类应用,并通过相关代码进行了讲解。通过TensorFlow提供工具和库,我们可以方便地构建、训练和评估图像识别分类模型。

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    简化NLP:TensorFlowtf.strings使用

    简化NLP:TensorFlowtf.strings使用 TensorFlow很早就包含了tf.strings这个模块,不过实话说,在tf 1.x固定计算图情况下,各种操作颇为复杂,我们在迎来了...2.0才更好可以看出tf.strings威力。...tf.strings其中一个重要作用是可以使字符串成为TensorFlow第一公民,可以直接加入到模型输入,在上一篇最简单BERT调用,就用到了类似技术 (https://github.com.../qhduan/bert-model) 详细来说,我们之前在NLP如果要将字符串进行计算,需要进行下面几步: 首先需要将字符串分词,例如英文常见用空格、标点分词,中文使用分词器或者干脆按字分词 其次需要计算一个词表...这样做有几个好处: 避免了很多多余代码,比如额外分词、计算词表等 保证模型统一性,例如模型本身就包含了分词和符号转换,就可以直接把模型打包、发布(例如用tensorflow hub),这样别人可以不加载或使用任何第三方代码和程序也能直接用你模型了

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    tensorflowtf.reduce_mean函数使用

    tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定数轴(tensor某一维度)上平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)平均值。...tensor; 第二个参数axis: 指定轴,如果不指定,则计算所有元素均值; 第三个参数keep_dims:是否降维度,设置为True,输出结果保持输入tensor形状,设置为False,输出结果会降低维度...; 第四个参数name: 操作名称; 第五个参数 reduction_indices:在以前版本中用来指定轴,已弃用; 以一个维度是2,形状是[2,3]tensor举例: import tensorflow...: 计算tensor指定轴方向上各个元素逻辑和(and运算); tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上各个元素逻辑或(or运算); 到此这篇关于tensorflowtf.reduce_mean...函数使用文章就介绍到这了,更多相关tensorflow tf.reduce_mean内容请搜索ZaLou.Cn

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    Python多态支持和使用

    同样python也支持多态,但是是有限支持多态性,主要是因为python变量使用不用声明,所以不存在父类引用指向子类对象多态体现,同时python不支持重载。...在python 多态使用不如Java那么明显,所以python刻意谈到多态意义不是特别大。  Java多态体现: ①方法重载(overload)和重写(overwrite)。...②对象多态性(将子类对象赋给父类引用)——可以直接应用在抽象类和接口上 广义上:①方法重载、重写 ②子类对象多态性 狭义上:子类对象多态性(在Java,子类对象可以替代父类对象使用) ...python多态体现  python这里多态性是指具有不同功能函数可以使用相同函数名,这样就可以用一个函数名调用不同内容函数。 ...this is father,我重写了父类方法 100 3.关于 super  在 Python super 是一个 特殊类super() 就是使用 super 类创建出来对象最常 使用场景就是在

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    Yii2Composer使用

    使用Composer我们应该先知道这是一个什么东西,主要干什么用,我们可以把Composer理解为PHP包管理工具,管理我们用到Yii2相关插件。...2、windows安装 下载Composer-Setup.exe,直接双击安装,具体使用介绍参考 win7系统下安装yii2步奏 linux下使用composer执行命令:php composer.phar...require –prefer-dist yiisoft/yii2-redis标红部分是插件目录和名称。...Yii2composer 当我们安装完Yii2后打开目录我们会在安装目录下看到composer.json文件,里面有所需信息和依赖库。...php composer.phar update foo/bar) 这只是Composer在Yii2一个使用,它还有好多命令,大家可以参考Composer官方网站,至于Yii2插件,今后我会整理一下常用插件方便大家使用

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    Python字节流二进制操作:struct模块简易使用教程

    前言 前段时间使用Python解析IDX文件格式MNIST数据集,需要对二进制文件进行读取操作,其中我使用是struct模块。...查了网上挺多教程都写挺好,不过新手不是很友好,所以我重新整理了一些笔记以供快速上手。...注:教程以下四个名词同义:二进制、二进制数组、字节流、字节数组 快速上手 在struct模块,将一个整型数字、浮点型数字或字符(字符数组)转换为字节流(字节数组)时,需要使用格式化字符串fmt告诉...,4s表示长度为4字符串,但是p表示是pascal字符串 注4:P用来转换一个指针,其长度和机器字长相关 注5:最后一个可以用来表示指针类型,占4个字节 为了同c结构体交换数据,还要考虑有的c...或c++编译器使用了字节对齐,通常是以4个字节为单位32位系统,故而struct根据本地机器字节顺序转换.可以用格式第一个字符来改变对齐方式.定义如下: Character Byte order

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    如何使用.gitignore忽略Git文件和目录

    通常,在项目上使用Git工作时,你会希望排除将特定文件或目录推送到远程仓库库情况。.gitignore文件可以指定Git应该忽略未跟踪文件。...在本教程,我们将说明如何使用.gitignore忽略Git文件和目录。包括常见匹配模式*星号,斜杠/,#井号注释,?...但是,你可以在仓库不同子目录创建多个.gitignore文件。.gitignore文件模式相对于文件所在目录匹配。 在子目录文件定义模式优先于高于根目录模式。...本地.gitignore文件与其他开发人员共享,并且应包含存储库所有其他用户有用模式。 个人忽略规则 应在.git/info/exclude文件配置特定于本地仓库且不应分发到其他仓库模式。...要递归删除目录,请使用-r选项: git rm --cached filename 如果要从索引和本地文件系统删除文件,请忽略--cached选项。

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