暂时未有相关云产品技术能力~
暂无个人介绍
这里将Docker安装到CentOS上。注意:这里建议安装在CentOS7.x以上的版本,在CentOS6.x的版本中,安装前需要安装其他很多的环境而且Docker很多补丁不支持更新。
不同的应用程序可能会有不同的应用环境,有些软件安装之后会有端口之间的冲突,这时候,可以使用虚拟机来实现隔离,但是使用虚拟机的成本太高,而且消耗硬件。
在菜品管理列表页面点击修改按钮,跳转到修改菜品页面,在修改页面回显菜品相关信息并进行修改,最后点击确定按钮完成修改操作。
系统中的菜品数据很多的时候,如果在一个页面中全部展示出来会显得比较乱,不便于查看,所以一般的系统中都会以分页的方式来展示列表数据。
后台系统中可以管理菜品信息,通过新增功能来添加一个新的菜品,在添加菜品时需要选择当前菜品所属的菜品分类,并且需要上传菜品图片,在移动端会按照菜品分类来展示对应的菜品信息 。
文件上传,也称为upload,是指将本地图片、视频、音频等文件上传到服务器上,可以供其他用户浏览或下载的过程。
【YOLOV5-6.x讲解】模型搭建模块 models/yolo.py
【YOLOV5-6.x讲解】DIY实验文件 models/experimental.py
【YOLOV5-6.x讲解】常用工具类 models/common.py
【YOLOV5-6.x讲解】数据配置文件 data/XXX.yaml
后台系统中可以管理分类信息,分类包括两种类型,分别是 菜品分类 和 套餐分类 。当我们在后台系统中添加菜品时需要选择一个菜品分类,在后台系统中添加一个套餐时需要选择一个套餐分类,在移动端也会按照菜品分类和套餐分类来展示对应的菜品和套餐。
在新增员工时需要设置创建时间、创建人、修改时间、修改人等字段,在编辑员工时需要设置修改时间、修改人等字段。这些字段属于公共字段,也就是也就是在系统中很多表中都会有这些字段
那么从上述的分析中,当前实现的编辑功能需要实现两个方法:
在员工管理列表页面,可以对某个员工账号进行启用或者禁用操作。账号禁用的员工不能登录系统,启用后的员工可以正常登录。如果某个员工账号状态为正常,则按钮显示为 "禁用",如果员工账号状态为已禁用,则按钮显示为"启用"。
在分页查询页面中, 以分页的方式来展示列表数据,以及查询条件 "员工姓名"。
当填写完表单信息, 点击"保存"按钮后, 会提交该表单的数据到服务端, 在服务端中需要接受数据, 然后将数据保存至数据库中。
用户访问接口验证,如果用户没有登录,则不让他访问除登录外的任何接口。
如果前端与后台接口之间不存在跨域问题,那么推荐使用cookie和session来记录登录状态。如果前端与服务器接口之间存在跨域问题,那么就要使用token的方式来维持登录状态。
基于Springboot外卖系统03:pom.xml导入依赖+数据库配置文件+Boot启动类+静态资源映射
可以通过以下两种方式中的任意一种, 来创建项目的数据库:
在瑞吉外卖这个项目中,存在以下三种用户,这三种用户对应三个角色: 后台系统管理员、后台系统普通员工、C端(移动端)用户。
在做目标检测时,首先要检查标注数据。一方面是要了解标注的情况,另一方面是检查数据集的标注和格式是否正确,只有正确的情况下才能进行下一步的训练。
与VOC一个文件一个xml标注不同,COCO所有的目标框标注都是放在一个json文件中的。
NVIDIA Jetson是NVIDIA为新一代自主机器设计的嵌入式系统,是一个AI平台,所提供的性能和能效可提高自主机器软件的运行速度。每个系统都是一个完备的模块化系统,具备CPU、GPU、PMIC、DRAM和闪存。Jetson具备可扩展性,选择应用场合的SOM,即能够以此为基础构建自定义系统,满足应用需求。
【数据集显示标注】VOC文件结构+数据集标注可视化+代码实现
数据增强 学习到空间的不变形,像素级别的不变形特征都有限,利用平移,缩放,旋转,改变色调值等方法,让模型见过各种类型的数据,提高模型在测试数据上的判别力
【YOLOV5-6.x讲解】YOLO5.0VS6.0版本对比+模型设计
现在YOLOV5已经更新到6.X版本,现在网上很多还停留在5.X的源码注释上,因此特开一贴传承开源精神!
ModuleNotFoundError: No module named ‘pydensecrf‘解决办法
造成这个错误的原因主要是本地只有一个 GPU (GPU:0),而程序中使用 GPUs:1。
调试python工程时代码正常执行,但远程执行时,导入模块时提示找不到模块,即使模块就在当前工程目录下也不行
Pytorch报错:AttributeError: ‘version_info‘ object has no attribute ‘__version__‘
解决ImportError: cannot import name ‘NoReturn‘报错
将loss.backward()函数内的参数retain_graph值设置为True, loss.backward(retain_graph=True),如果retain_graph设置为False,计算过程中的中间变量使用完即被释放掉。
在真实复杂的工业环境下,表面缺陷检测往往面临诸多挑战,例如存在缺陷成像与背景差异小、对比度低、缺陷尺度变化大且类型多样,缺陷图像中存在大量噪声,甚至缺陷在自然环境下成像存在大量干扰等情形,如图1所示,此时经典方法往往显得束手无策,难以取得较好的效果。
这个报错的意思是说IDE分不清tab和空格,说明你的代码中混用了tab和空格。
如果这个值很低,则意味着您的 GPU 并没有全速的工作,可能是受到 CPU或者IO 操作的瓶颈,如果你使用的按小时付费的云服务器,那么就是在浪费时间和金钱!
最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程
VSCode使用技巧——Ctrl+鼠标滚轮键使字体进行缩放
前面的0代表类别 举个例子 我们检测图片 里面有三个动物 分别是狗 猫 牛那我们就把狗当作0 猫 当作1 牛当作2 这样计算机很容易明白 0后面有四个数字 代表这个类别出现的位置,其实也就是矩形框
以管理员身份打开Anaconda Prompt,输入下列命令查看conda目前支持的cudatoolkit版本。(注cudatoolkit也是cuda)
【解决】YOLOv6.1安装requirements.txt报错UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x84
GPT-2 就是一个语言模型,能够根据上文预测下一个单词,所以它就可以利用预训练已经学到的知识来生成文本,如生成新闻。也可以使用另一些数据进行微调,生成有特定格式或者主题的文本,如诗歌、戏剧。
在Transformers库中,提供了一个通用的词表工具Tokenizer,该工具是用Rust编写的,其可以实现NLP任务中数据预处理环节的相关任务。
案例:加载Transformers库中的BERT模型,并用它实现完形填空任务,即预测一个句子中缺失的单词。
词表文件:在训练模型时,将该文件当作一个映射表,把输入的单词转换成具体数字。(文本方式保存)
ModuleNotFoundError: No module named ‘sentencepiece‘
一条龙操作有效解决PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问的问题
AttributeError: ‘version_info‘ object has no attribute ‘version‘
Pycharm报错:Process finished with exit code -1066598274 (0xC06D007E)