【云原生之Docker实战】使用docker部署kooteam在线团队协作工具一、kooteam介绍1.kooteam介绍2.kooteam的技术选型二、检查本地docker环境1.检查Docker版本2.检查Docker状态三、下载kooteam镜像四、部署kooteam文档管理系统1.创建安装目录2.创建mysql数据库3.新建kooteam数据库4.创建kooteam容器5.查看kooteam容器状态5.查看kooteam容器状态五、访问kooteam1.数据库连接配置2.保存配置3.进入kooteam首页
1.前言目前正在做vue3的数据可视化项目，vue3的组合式api写法十分方便，可以有各种玩法，有兴趣的同学可以看我个人主页的其他文章。难点是在网上找了一圈的有关径向条形图的示例都没有好的解决方案，决心亲自下手，在其中有一些试错，所以总结出来了一套方法，如何引入Highcharts，以及如何从0开始使用径向条形图，知识点包括：vue引入和配置Highcharts封装径向条形图的组件：RadialBar.vue，使用数据驱动页面径向条形图上的点击事件，获取参数，调用接口进行详情查看目录1.前言2.先来看效果图3.步骤详解3.1vue3安装highcharts3.2如何使用，如何按需引入4.封装R
实现商品详情页json里边设置一下页面标题"navigationBarTitleText":"商品详情"界面组成上方由一个轮播图展示，中间为商品信息，后台会返回图文详情富文本，前台只需赋值下方固定一个工具栏客服分享购物车添加购物车立即购买界面编写分享是将一个按钮隐藏且将其定位在分享处,客服也是一样的加入购物车:如果已经加入则提示已经加入…view>viewclass=
Kubernetes声明式对象的增删改查前言一、创建对象二、更新对象三、删除对象四、查看对象总结前言我们可以通过在一个目录中存储多个对象配置文件、并使用kubectlapply来递归地创建和更新对象来创建、更新和删除Kubernetes对象。这种方法会保留对现有对象已作出的修改，而不会将这些更改写回到对象配置文件中。kubectldiff也会给你呈现apply将作出的变更的预览。一、创建对象使用kubectlapply来创建指定目录中配置文件所定义的所有对象，除非对应对象已经存在：$kubectlapply-f/此操作会在每个对象上设置kubectl.kubernetes.io/last-ap
Elasticsearch本身使用Java开发，因此对Java的支持能力是最好的。本节通过对员工信息建立索引，并对索引数据进行添加、修改等，讲解Elasticsearch的相关Java客户端API的操作。1．新建项目在Eclipse中新建Maven项目elasticsearch_demo，在pom.xml文件中加入项目的依赖库，内容如下：co.elastic.clientselasticsearch-java8.1.1com.fasterxml.jackson.corejackson-databind2.12.3 项目目录结构如图需要注意的是，由于本例使用的Elasticsearch版本为8.
介绍Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，一般用于全文搜索、结构化搜索，分析或者三者混用。它的底层是基于ApacheLucene（TM）的开源搜索引擎，但是lucene只是一个库，需要java开发然后集成到应用。基础概念应用场景ES安装centos7安装https://blog.csdn.net/u012069313/article/details/121660147https://www.likecs.com/show-308251870.html#sc=600修改config/elasticsearch.ymlwindows安装启动#后台启动./bin/elastics
目录前言项目需求项目环境准备技能点实现思路编辑 项目总结完整代码：前言已学完Java基础部分的内容，如下理解程序的基本概念：程序、变量、数据类型会使用顺序、选择、循环、跳转语句编写程序会使用数组以及Arrays的使用项目需求如今已进入网络时代，人们的日常生活已离不开网络，人们通过网络购物、看新闻、交友等。只要动动手指，就能送餐上门，网上订餐越来越受到都市年轻人的青睐。现要求开发一个网上订餐系统，需要实现“我要订餐”，“查看餐袋”，“签收订单”，“删除订单”，“我要点赞”，和“退出系统”6个功能。运行结果如下图。项目环境准备开发工具:Eclipse、JDK1.8开发语言:Java开发平台:W
在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程，安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详细)https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085目录 一、数据集介绍二、构建训练数据集 1、先构建数据集文件夹2、数据集格式转换3、训练集划分代码4、生成yolo格式的标签三、修改配置文件1、数据配置文件2、网络参数修改3、trian.py修改四、训练及测试1、训练 2、测试一、数
文章目录一、前言二、思考问题与解决方案1、思考问题2、解决方案2.1、Unity中如何开启摄像头并对图像进行采样2.2、图像如何中转给其他客户端2.3、如何实现清晰度切换2.4、客户端如何对图像进行解码并显示三、实际操作0、思维导图1、界面设计与制作2、UI素材获取3、创建Unity工程4、制作UI界面5、下载Mirror网络插件6、写C#代码6.1、网络管理器：VideoChatNetwork.cs6.2、摄像头画面：Player.cs6.3、业务逻辑：MainLogic.cs6.4、界面交互：MainPanel.cs7、挂脚本7.1、VideoChatNetwork脚本7.2、Player
onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine
