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【技术创作101营】Docker部署swoft

可不,趁着公司两个技术组合并的春风,经过长时间的相互融合相互学习,经过多次的开会沟通探讨,后端技术人员一起对后端技术重新选型,因地制宜结合公司实际,最后选定的开发语言还是php,框架选用基于swoole 的swoft,从新出发,从零开始,大家同舟共济勠力同心把新做到功能能实现,质量有保证,响应能快速,能稳定! 回归到本次的主题,这次主要是分享主要是如何用docker部署swoft以及swoft中需要注意到的点,鉴于大家已经对swoft文档已经看过,也已经在本地环境实践过了,所以这次分享的的重点还是在docker 部署swoft上上。 ,如果本地与容器内的php版本不一致,可能会有莫名其妙的问题出现,我们容器内的php版本是7.2。

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Github推荐|可视化 GAN 的过程

今天介绍的一个开源的 github ,主要是实现了对 GAN 过程的可视化代码,链接如下:https:github.comEvgenyKashingan-vis接下来是简单介绍这份代码的情况 在了数十个小时的 StyleGAN 后,现在可以通过快速的迭代(30s 左右)来直观的可视化一些超参数的情况(但是并不确定这种直观情况是否可以适用于更大的 GAN 模型)。 加入 batch-norm 的 G 和 D 的情况?评价标准的可视化第一行是的过程(输入是固定的噪音)以及多种评判标准(G 和 D 的梯度归一化,losses 以及 D 对真假数据的输出)。 可调试的选输入数据的分布batch 大小,的 epochsD 和 G 的学习率(可能是最重要的)D 和 G 的优化器输入噪音的分布神经元的数量,激活函数损失函数(BCE,L2)权重初始化正则化(batch-norm 未来的工作增加更多的损失函数增加更多的正则化技术代码可以直接访问 github 查看,或者关注我的公众号--【算法猿的成长】,在后台回复“play_gans,获取代码。

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    你需要的java习精选

    这些天在后台有小伙伴回复说希望有习,所以,我就把自己的一些的联系视频教程和源码分享,希望对大家有帮助,如果有什么问题,欢迎后台留言!01有图有真相?好好学java ? 好好学java 02java基础这是用java基础做的一个简单的的视频教程,适用于学习完java基础的小伙伴! 03javaEE 这个是在学习完javaee的知识之后的的视频教程,适用于学习完jsp+servlet等知识之后的小伙伴! 04ssh 基于struts2+spring+hibernate的架构的的视频教程,学习完ssh的小伙伴可以看看哦! 05ssm 基于springmvc+spring+mybatis的架构的的视频教程,学习完ssm的小伙伴适合学习习!获取方式:公众号内回复:“java

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    Github推荐 | 条件模仿学习框架

    COiLTRAiNE: Conditional Imitation Learning Training Frameworkby Felipe Codevilla本可以方便地对模拟学习网络的培进行和管理 的是:用户使用单个命令就能执行多次。用CARLA自动测试已经过的系统。允许用户一眼就能监控CARLA的多和测试。允许执行“基于视觉的驾驶模型的离线评估”一文中提出的测试方法。 Github链接:https:github.comfelipecodecoiltraine系统概览? 首先在一些文件夹中克隆仓库,然后只需运行以下命令即可安装:conda env create -f requirements.yaml设置环境获取数据:首先你需要定义数据集文件夹。 要收集其他数据集,请查看数据收集器:https:github.comcarla-simulatordata-collector获取CARLA注意:自动场景评估只适用于CARLA 0.8。

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    Hacking with iOS: SwiftUI Edition - BetterRest ——用Create ML模型

    机器学习分为两步:模型,然后要求模型进行预测。是计算机查看所有数据以找出它们之间的关系的过程,而在大型数据集中,可能需要很长时间——很容易需要几个小时,甚至可能需要更长时间。 预测是在设备上完成的:我们将好的模型提供给它,它将使用以前的结果对新数据进行预测。让我们现在开始过程:请在您的Mac上打开 Create ML 应用程序。 Create ML 应用程序会做的第一件事是要求您创建一个或打开上一个——请单击 New Document 开始。 第一步是向 Create ML 提供一些数据。 Create ML 过程现在我们的模型已经完毕,你可以把模型文件从 “Create ML” 拖到桌面,以便我们在代码中使用。

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    Java 基础入门

    Java基础入门一、根据年龄数值输出年龄段 题内容:   根据年龄, 来打印出当前年龄的人是少年(低于18), 青年(19-28), 中年(29-55), 老年(56以上) Java代码实现import

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    分享10个优质的Java

    最近有很多小伙伴私信我说推荐几个毕设,在这里我收集了10个可以直接导入运行的。 4、My-Blog 地址:https:github.comZHENFENG13My-Blog My Blog 是由 SpringBoot + Mybatis + Thymeleaf 等技术实现的 Java 5、学之思在线考试系统 地址:https:github.commindskipxzs 学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。 包含 学生系统功能(登录、试卷答题、错题本)、管理系统功能(发布试卷、批改)。分为 postgresql版本 和 mysql 版本。?还包括了小程序模块:? 10、vhr 微人事管理系统 地址:https:github.comlenvevhr 微人事是一个前后端分离的人力资源管理系统,采用 SpringBoot+Vue 开发,加入常见的企业级应用所涉及到的技术点

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    分享10个优质的Java

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    一套开源车牌识别系统(附地址)

    gitee开源地址https:gitee.comadmin_yuyx-image-recognition介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及系统 基于java语言的深度学习 ,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++、以及fan-wenjie的EasyPR-Java;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,整理出当前 这是一个入门级教程 ,本人前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路 当前在原有EasyPR基础上,增加了绿牌识别功能,只不过当前的库文件包含绿牌的样本太少,还需要重新增加绿牌样本的,后续会逐步上传 当前已经添加基于 图片车牌检测 图片文字识别 包含两种依赖包的实现方式:基于org.bytedeco.javacpp包的实现方式;基于org.opencv官方包的实现方式 org.opencv官方包,提供了java

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    一套开源的,基于SpringBoot的车牌识别系统(附地址)

    gitee开源地址https:gitee.comadmin_yuyx-image-recognition介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及系统基于java语言的深度学习 ,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++、以及fan-wenjie的EasyPR-Java;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,整理出当前这是一个入门级教程 ,本人前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路当前在原有EasyPR基础上,增加了绿牌识别功能,只不过当前的库文件包含绿牌的样本太少,还需要重新增加绿牌样本的,后续会逐步上传当前已经添加基于 svm算法的车牌检测、以及基于ann算法的车牌号码识别功能后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能包含功能黄 蓝 绿 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别图片车牌检测图片文字识别包含两种依赖包的实现方式

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    基于SpringBoot的车牌识别系统(附地址)

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    基于 Spring Boot 的车牌识别系统(附地址)ba

    java语言的深度学习,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++、以及fan-wenjie的EasyPR-Java;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,整理出当前这是一个入门级教程 ,本人前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路当前在原有EasyPR基础上,增加了绿牌识别功能,只不过当前的库文件包含绿牌的样本太少,还需要重新增加绿牌样本的,后续会逐步上传当前已经添加基于 svm算法的车牌检测、以及基于ann算法的车牌号码识别功能后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能包含功能黄 蓝 绿 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别图片车牌检测图片文字识别包含两种依赖包的实现方式 :基于org.bytedeco.javacpp包的实现方式;基于org.opencv官方包的实现方式org.opencv官方包,提供了java语言api;java可以通过build path方式或者环境变量的方式引用

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    基于SpringBoot的车牌识别系统(附地址)

    gitee开源地址 https:gitee.comadmin_yuyx-image-recognition介绍spring boot + maven 实现的车牌识别及系统基于java语言的深度学习 ,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java,最后的更新已经是五年以前。 本人参考了EasyPR原版C++、以及fan-wenjie的EasyPR-Java;同时查阅了部分opencv官方4.0.1版本C++的源码,结合个人对java语言理解,整理出当前这是一个入门级教程 ,本人前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路当前在原有EasyPR基础上,增加了绿牌识别功能,只不过当前的库文件包含绿牌的样本太少,还需要重新增加绿牌样本的,后续会逐步上传当前已经添加基于 svm算法的车牌检测、以及基于ann算法的车牌号码识别功能后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能包含功能黄 蓝 绿 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别图片车牌检测图片文字识别包含两种依赖包的实现方式

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    毕设有着落了!一套开源的,基于SpringBoot的车牌识别系统

    基于Java语言的深度学习,在整个开源社区来说都相对较少,而基于Java语言实现车牌识别的EasyPR-Java,最后更新已经是五年前。 作者参考了EasyPR原版C++、以及fan-wenjie的EasyPR-Java,同时查阅了部分OpenCV官方4.0.1版本C++源码,结合了对Java语言的理解,整理出来的该。 当前(yx-image-recognition)在原有EasyPR基础上,增加了绿牌识别功能(当前的库绿牌样本太少,还需要增加这块的,后续逐步上传)。 已经添加基于svm算法的车辆检测、以及基于ann算法的车辆号码识别功能。使用体验:除了个别车牌识别很精准之外,其他的前存在问题,可能跟车牌角度光线存在关系。 包含功能黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别图片车牌检测图片文字识别包含两种依赖包的实现方式:基于org.bytedeco.javacpp包的实现方式;基于

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    经验不重样!3个基于 SpringBoot 的图片识别处理系统送给你!

    简介本是一个基于 java 和 opencv 开发, 整合 tess4j,不需要经过直接使用的身份证识别系统。 如果想,请学习一下源码,或者到我参考前作者的https:gitee.comnbslidCardCv 里看一看。 简介yx-image-recognition 是一款基于 spring boot +opencv+ maven 实现的车牌识别及系统。 这是一个入门级的基于 java 语言的深度学习,本人前也正在学习图片识别相关技术;大牛请绕路当前已经添加基于 svm 算法的车牌检测、以及基于 ann 算法的车牌号码识别功能。 后续会逐步加入证件识别、人脸识别等功能前已经实现下面这些功能:黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别图片车牌检测图片文字识别效果预览?

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    Spring Boot+Maven实现车牌、识别系统

    录1、功能2、概述3、环境----之前为各位朋友分享过Python+OpenCV实现车牌检测与识别,本篇博文为各位分享Spring Boot+Maven实现车牌、识别系统。? 1、功能Spring Boot+Maven实现车牌、识别系统功能模块如下所示:黄 蓝 绿 黄蓝绿车牌检测及车牌号码识别;单张图片、多张图片并发、单图片多车牌检测及识别;图片车牌检测;图片文字识别 2、概述本基于Java语言实现,其本质是通过Java调用OpenCV C++的接口实现的。 本,提供了两种方式去调用C++的接口,1、通过Java cpp调用;这种方式是原版EasyPR—Java的使用方式,在这里小编更新了javacpp版本,以及切换了依赖包的引用方式为maven pom ----本作者:yuxue,一个不资深的java语言从业者,作者gitee,作者CSDN。关注公众号,发送关键字:Java车牌识别,获取源码。

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    Java 出一只“不死鸟”

    ,今天我们就来一起看一下如何用 Java 出一个不死鸟。游戏我们使用了一个仅用 Java 基本类库编写的 FlappyBird 游戏。 如果任何一个时刻不清楚如何继续进行下去,可以参阅的源码。 地址:https:github.comkingyulukRL-FlappyBird增强学习(RL)的架构 在这一节会介绍主要用到的算法以及神经网络,帮助你更好的了解如何进行。 本与 DeepLearningFlappyBird 使用了类似的方法进行后的小鸟已经可以完全自主控制动作灵活穿梭于管道之间。后的模型也同样上传到了仓库中供您测试。在此中 DJL 提供了强大的 API 以及模型库支持,使得在 Java 开发过程中得心应手。

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    完全基于 Java 的开源深度学习平台,亚马逊的大佬带你上手

    介绍许多年以来,一直都没有为 Java 量身定制的深度学习开发平台。用户必须要进行繁杂的配置,构建 class 才能最终打造出属于 Java 的深度学习应用。 为了解决这个这个痛点,亚马逊开源了 Deep Java Library (DJL)地址:https:github.comawslabsdjl官网:https:djl.ai一个完全使用 Java 构建的深度学习平台 我们准备了一系列使用 Jupyter Notebook 构建的 Java 深度学习以及推理应用 Notebook。想了解更多就点击这里吧。 通过下面几个 Notebook 可以帮助你快速了解 DJL 的用法以及新特性:使用 ModelZoo 进行标检测加载 PyTorch 预模型加载 Apache MXNet 预模型迁移学习案例问答系统案例 你可以轻松的使用 DJL 来以及部署你的深度学习模型。它也包含了 70 多种来自 GluonCV、HuggingFace、TorchHub 以及 Keras 的预模型。

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    使用Java部署好的Keras深度学习模型

    我最近发现了Deeplearning4J(DL4J),该本身支持Keras模型,使得在Java中进行深度学习很容易上手并运行。 我一直在探索深度学习的一个用例是使用PythonKeras模型,然后使用Java产生模型。 应用程序中部署的模型。 它提供了Java深度学习的功能,可以加载和利用Keras的模型。我们还将使用Dataflow进行批预测,使用Jetty进行实时预测。 以下是我在这个中使用的库:Deeplearning4j:为Java提供深度神经网络功能。ND4J:为Java提供张量操作。Jetty:用于设置Web端点。

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    困在Java理论中的门外汉!

    对于Java编程这种重实践的学科,在学习基础知识后,一定要立刻进行实践,来系统梳理知识点以及提高编程能力。 但找了一圈发现,网上的都比较旧,业务也有些过时,再有就是一些特别大型的,不适合初学者做。不过,我最终还是发现了1个免费的Java营。 这个营,会有老师带着做实战并部署上线,而且营还会从基础讲起,带你更系统的学习Java。我专门体验过上一期,感受非常好! 这个营一共3天,通过学习:你能够系统强化自己的基础知识,学会云服务器搭建并独立开发一个实战。而且,能够掌握一种并发量提高十倍的优化策略,学会让跟淘宝一样,在全球都能快速访问的设计方案。 课程第一天:1、0基础轻松掌握Java语法2、游戏外挂原理聊内存3、编程执行程序指令3、编程实现网络访问4、乱码与编码表原理6、用代码发送短信课程第二天:1、从零搭建云服务器2、云服务器环境搭建3、代码编写

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      消息队列 TDMQ

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