Gradle 在大型 Java 项目上的应用 在 Java 构建工具的世界里,先有了 Ant,然后有了 Maven。...在最近半年里,我在使用Gradle 作为构建脚本的大型Java 项目上工作,更深切体会到Gradle 在项目构建过程中是如此的简单、易用。...1.2共享配置 在大型 Java 项目中,子项目之间必然具有相同的配置项。我们在编写代码时,要追求代码重用和代码整洁;而在编写 Gradle 脚本时,同样需要保持代码重用和代码整洁。...2.环境的配置 为了方便地将应用部署到开发、测试以及产品等不同环境上, Gradle 提供了几种不同的方式为不同的环境打包,使得不同的环境可以使用不同的配置文件。...由于篇幅有限,本文只是我在一个大型 Java 项目上使用 Gradle 的部分经验,并未涵盖所有Gradle 相关的知识,包括如何编写 Gradle 插件以及 Gradle 对其他语言的构建,读者可以通过阅读
下载最新版的Gradle 创建一个新的文件夹C:\Gradle。 将下载下来的解压进去 配置环境变量 指向gradle -v
从此我们可以看出,事实上对于很多小公司小应用,这种架构已经足够满足他们的需求了,初期数据量的准确评估是杜绝过度设计很重要的一环,毕竟没有人愿意为不可能发生的事情而浪费自己的经历。...就是从业务角度来看,将关联性不强的数据拆分到不同的instance上,从而达到消除瓶颈的目标。以图中的为例,将用户信息数据,和业务数据拆分到不同的三个实例上。...,通过给Instance挂数据实时备份的思路来迁移读取的压力,在Mysql的场景下就是通过主从结构,主库抗写压力,通过从库来分担读压力,对于写少读多的应用,V3.0主从架构完全能够胜任 ?...1.写入量主库不能承受 V4.0 水平拆分 对于V2.0 V3.0方案遇到瓶颈时,都可以通过水平拆分来解决,水平拆分和垂直拆分有较大区别,垂直拆分拆完的结果,在一个实例上是拥有全量数据的,而水平拆分之后...在MS的官方文档中,把构建一个足够成熟的SAAS(MS简单列出了SAAS应用的4级成熟度)所面临的3个主要挑战:可配置性,可扩展性,多用户存储结构设计称为"three headed monster".
简介 之前的文章我们讲到了gradle的基本使用,使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。...构建java项目的两大插件 安装java项目的目的不同,构建java项目有两大插件,一个是application,表示构建的是java应用程序;一个是java-library,表示构建的是java库,供别的项目使用...不管是构建应用程序还是java库,我们都可以很方便的使用gradle init来创新一个新的gradle项目: $ gradle init Select type of project to generate...和maven一样,我们在gradle中指定依赖需要指定依赖的名字和版本号,依赖的范围:是运行时依赖还是编译时依赖,还有一个重要的就是在哪里可以找到这个library。...如果我们只是想要在现有的代码路径上再添加一个新的路径,那么可以使用srcDir: sourceSets { main { java { srcDir 'thirdParty
随着前端应用的大型化和复杂化,越来越多的前端工程师和团队开始重视 JavaScript 代码规范。...但对于数十人的大型前端团队来说,面向数百个前端工程,规模化地应用统一的 JavaScript 代码规范,问题就会变得较为复杂。如果直接利用现有的开源配置方案,可能会使工作事倍功半。...问题分析 规模化应用统一的 ESLint 代码规范,会涌现各类问题,根源在于大型团队和小团队(或独立开发者)的差异性: 技术层面上: 技术场景更加广泛:对于大型团队,其开发场景一般不会局限在传统 Web...可维护性:具体到规则配置上,能否提升可复用性?在方案升级迭代时成本是否可控? 如何保证代码规范的执行?...代码集成交付检查:该模块是方案落地执行的保障,将代码静态检查集成到持续交付工作流中。具体设计实现上,在保证交付质量的同时,也通过定制集成检查工具降低了开发者的应用执行成本。
而对于简单的应用,例如项目初始阶段的单体应用,则不必大费周折折腾复杂的工具流程,在 CI 中集成小部分自动更新测试环境的流程就很高效。...应用定义选型 在应用定义的选择上,经历了最初的 PaaS 平台自定义应用模型、代码仓库存储静态 Manifest 文件后,最终选择了 Helm 作为应用定义的工具,主要基于一下几个方面考虑: 部署方式简单...应用部署工具选型 在应用部署工具上选择上使用了 CODING CD,主要基于以下的内容进行考虑: 应用定义及组件版本分离。 基于环境加载公共配置。 发布启动参数定制。...同时,环境也与当前的迭代关联,在需要时通过聊天指令进行快速创建。在迭代结束时,回收群、测试环境等,进行清理工作。...开发测试阶段如何快速调试应用 在日常的开发过程中,基于上述的 ChatOps 流程进行环境的部署和更新已经能满足大部分的需求,代码推送后,也可以在分钟级做到环境的更新。
其中制品的选择,在每次发布时,都需要进行选择,当组件较多时,尤为繁琐。...而对于简单的应用,例如项目初始阶段的单体应用,则不必大费周折折腾复杂的工具流程,在 CI 中集成小部分自动更新测试环境的流程就很高效。 ...应用定义选型 在应用定义的选择上,经历了最初的 PaaS 平台自定义应用模型、代码仓库存储静态 Manifest 文件后,最终选择了 Helm 作为应用定义的工具,主要基于一下几个方面考虑: 部署方式简单...应用部署工具选型 在应用部署工具上选择使用了 CODING CD,主要基于以下的内容进行考虑: 应用定义及组件版本分离。 基于环境加载公共配置。 发布启动参数定制。...开发测试阶段如何快速调试应用 在日常的开发过程中,基于上述的 ChatOps 流程进行环境的部署和更新已经能满足大部分的需求,代码推送后,也可以在分钟级做到环境的更新。
在移动端上使用 OpenCV 可以完成一系列图像处理的工作。 二. OpenCV 在 Android 上的配置 我在项目中使用的 OpenCV 版本是 4.x。...在 Android Studio 中创建一个 Library,将官网下载的 OpenCV 导入后,就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。...下面的代码,展示了在应用层拍完照之后,将图片的路径传到 jni 层将其转换成对应的 Mat 对象,再转换成灰度图像,然后找出二维码的位置,要是能够找到的话就识别出二维码的内容。...在我们的实际开发中遇到一个应用场景:需要判断我们的手机回收机里面是否存放了物体。...下面的代码,展示了在应用层拍完照之后,跟基准图片进行比对,并返回结果。
AI 在 marketing 中有很多应用,例如 搜索,推荐系统,程序化广告,市场预测,语音/文本识别(会话商务),防欺诈,网页设计,商品定价,聊天机器人等。...另一个应用是内容生成,输入一个关键词,从大量的数据里,找到和这个关键词相关的段落文章等,融合成一段文字。...一个人在不同的时间会使用电脑,手机,平板等不同的设备,AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备,帮助公司在特定的设备上进行有效的推送。 1....其中一个矩阵表示每个用户对某些特征的喜好程度,另一个矩阵表示这些广告在这些特征上的得分。...内容生成 前面提到的其中一个应用 内容生成, 当推荐系统建立之后,要推荐的内容也可以用 AI 自动生成。 ?
其中制品的选择,在每次发布时,都需要进行选择,当组件较多时,尤为繁琐。...而对于简单的应用,例如项目初始阶段的单体应用,则不必大费周折折腾复杂的工具流程,在 CI 中集成小部分自动更新测试环境的流程就很高效。 ...应用定义选型 在应用定义的选择上,经历了最初的 PaaS 平台自定义应用模型、代码仓库存储静态 Manifest 文件后,最终选择了 Helm 作为应用定义的工具,主要基于以下几个方面考虑: 部署方式简单...应用部署工具选型 在应用部署工具上选择使用了 CODING CD,主要基于以下的内容进行考虑: 应用定义及组件版本分离。 基于环境加载公共配置。 发布启动参数定制。...开发测试阶段如何快速调试应用 在日常的开发过程中,基于上述的 ChatOps 流程进行环境的部署和更新已经能满足大部分的需求,代码推送后,也可以在分钟级做到环境的更新。
Gradle的使用——在windows上面安装gradle 简介 Gradle是一个基于Apache Ant和Apache Maven概念的项目自动化建构工具。...Gradle 构建脚本使用的是 Groovy 或 Kotlin 的特定领域语言来编写的,而不是传统的XML。...简述 在开始使用gradle之前,我们需要进行安装,下面是我进行整理的安装方式,便于大家快速安装。...,这里我放在了java安装目录中 注:这里如果在C盘可能出现管理员权限问题,可以在桌面进行现解压再移动进来即可,或选择存放其他的地方。...3、配置环境变量 配置GRADLE_HOME变量,内容为上一步解压的目录 配置Path变量,后面追加%GRADLE_HOME%\bin 4、进行测试是否正常。
本文转载:http://www.cnblogs.com/huyong/archive/2011/08/24/2151599.html 报表基本上在每一个项目中占有很大的比例,做报表也是我们开发人员必须过的坎...每一种报表都有他自己优秀的一面,我在项目开发中,一般用Grid++Report做报表,对于复杂的,量大的也用Excel和Word来做,大家也可以分享一下你们在项目中用到的报表软件!...现在有这样一个需求,比如有一个几十页的合同(合同内容每年会有所不同),合同中要填的数据(如:甲方、乙方什么的)从数据库中得到,各个页都有可能填写相关数据,最后生成合同打印出来,对于这样的需求,我想要用水晶报表等来做相当麻烦...本文给大家提供一种思路,就是用Word来做这种类型的报表, 具体来说,就是用“书签”定位到Word中要填数据的地方,然后把数据填上去,再把word导出来,灵活应用,以不变应万变。 下面来看具体操作。...步骤一:准备好Word合同模板,在需要填写数据的地方插入书签(不明白的,可以下载源码后自己慢慢看)后保存应模板文件,如下图: 步骤二:新建一个WinForm项目,添加Word的Dll引用,如下图
超过 100 万个网站通过某种形式在使用 Java,超过三分之一的软件开发人员的工具箱中有 Java。 Java 在它的整个生命历程中经历了重大的演变。...值得注意的是,JCF 降低了开发人员对自己编写数据结构的需求,从而提高了 Java 编程的效率。 但是,JCF 也从根本上改变了开发人员使用 API 的方式。...默认情况下,流是串行的。 5 通过并行处理来提升性能 在 Java 中处理大型集合可能很麻烦。虽然 Streams 简化了大型集合的处理和编码工作,但并不总是能保证性能上的提升。...并行处理,即将处理任务分解为更小的块并同时执行它们,提供了一种在处理大型集合时减少处理开销的方法。但是,即使并行流处理简化了代码编写,也会导致性能下降。...但是,初学者和中级开发人员应该重点了解哪些操作可以从 Java 的原生并行处理特性中受益。 6 结论 在大数据世界里,想要创建高性能的网页和应用程序,必须找到改进大量数据处理的方法。
前言 我们在以往的UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作,来完成UI方面的自动化测试,但是在地图业务测试中,这种方式是无法完成的,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的...,比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度,但通过图像识别也是一个不错的思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,在地图测试做一些应用。...同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。...OpenCV 的应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。...图像处理依赖于得到一幅图像、视频,并通过应用信号处理技术的“播放”来得到预期的结果,我们写入两张路线规划图片。
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如,650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。...包括描述它是如何工作的,以及如何使用它在GPU上微调具有200亿个参数的GPT模型。 为了进行演示,本文使用nVidia RTX 3060 12 GB来运行本文中的所有命令。...它可以保证GPU处理无错,特别是在GPU可能耗尽内存的情况下。 所有这些步骤都大大减少了微调所需的内存,同时性能几乎与标准微调相当。...使用QLoRa对GPT模型进行微调 硬件要求: 下面的演示工作在具有12gb VRAM的GPU上,用于参数少于200亿个模型,例如GPT-J。...它将使用分页实现更好的内存管理。没有它可能会出现内存不足错误。 在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。 它有用吗?让我们试试推理。
应用程序镜像制作 准备好应用程序 [root@VM_8_24_centos testapp]# ls Dockerfile testapp.tar.gz 编写Dockerfile [root@VM_8...testapp-app && mkdir -p /data1/run/testapp-app ADD testapp.tar.gz /data1/testapp-app/ # 设置环境变量 # ENV JAVA_HOME.../usr/local/jre1.8.0_212 # ENV PATH ${PATH}:${JAVA_HOME}/bin # 容器启动时运行的命令 CMD ["/data1/testapp-app/bin...db7f866ec3f531161c2f6a82667f03896657c34ccaf25b310d519abac175c25e size: 1160 [root@VM_8_24_centos testapp]# 在kubernetes...上发布应用 准备testapp.yaml文件 [root@elasticsearch01 testapp]# cat testapp.yaml apiVersion: extensions/v1beta1
深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理,图像处理,图像识别等领域迅猛发展的近4年来,深度学习在其他领域,例如强化学习,推荐系统也得到快速的发展。...下面我们来看一下深度学习在推荐系统当中的一些应用,其主要分为5大类别,下面我们会重点介绍4个类别,分别是: Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender,在今年的推荐系统顶级会议RecSys上,Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频,搜索的关键字做embedding,然后在串联上用户的side information等信息,作为DNN的输入,利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量,然后在其上面加上一层softmax...5.总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用,我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中,但是针对不同领域的推荐,我们需要更多的高效的模型。
深度推荐系统 实际上深度学习在自然语言处理,图像处理,图像识别等领域迅猛发展的近4年来,深度学习在其他领域,例如强化学习,推荐系统也得到快速的发展。...下面我们来看一下深度学习在推荐系统当中的一些应用,其主要分为5大类别,下面我们会重点介绍4个类别,分别是: Learning item embeddings Deep Collaborative filtering...YouTube Recommender,在今年的推荐系统顶级会议RecSys上,Google利用DNN来做YouTube的视频推荐。...通过对用户观看的视频,搜索的关键字做embedding,然后在串联上用户的side information等信息,作为DNN的输入,利用一个多层的DNN学习出用户的隐向量,然后在其上面加上一层softmax...总结 本文介绍了一些深度学习在推荐领域的应用,我们发现一些常见的深度模型(DNN, AE, CNN等)都可以应用于推荐系统中,但是针对不同领域的推荐,我们需要更多的高效的模型。
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