一Kubernetes概述二核心组件/附件三集群部署四入门命令五配置清单使用六POD配置清单七控制器配置清单八Service配置清单九ingress控制器十POD存储卷十一配置信息容器化
2024/6/5 17:28:19
6.18MB
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Tomcat部署war源文件springmvc_war.ziphttps://blog.csdn.net/jx520/article/details/87276010
2024/6/3 20:24:32
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Jbuilder是一个很好的开发工具，你可以通过它来快速创建满足要求的EJB及其部署描述文件，在《通过实例学JBuilder7》中，我们已经通过一个购买冰淇淋的实用程序向您介绍了如何用JBuilder7构造一个完整的应用。
今天，我们将以“购物车”程序为例，向您展示如何用Jbuilder7快速开发EJB。
创建新的工程1．打开Jbuilder7，选择File|NewProject，工程向导出现。
2．设置工程名为“Trader”，选择工程要保存的目录，其它选项保持不变，点击“Finish”。
图一设置应用服务器1.为了部署测试EJB，需要配置相应的应用服务器，本例采用BeaWeblogic6.1。
选择
今天，我们将以“购物车”程序为例，向您展示如何用Jbuilder7快速开发EJB。
创建新的工程1．打开Jbuilder7，选择File|NewProject，工程向导出现。
2．设置工程名为“Trader”，选择工程要保存的目录，其它选项保持不变，点击“Finish”。
图一设置应用服务器1.为了部署测试EJB，需要配置相应的应用服务器，本例采用BeaWeblogic6.1。
选择
2024/6/3 2:29:21
612KB
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c#、asp.net在后台使用谷歌V8引擎执行js，将示例工程中的GoogleV8Engine.cs文件复制到你的项目中。
将GoogleV8Engine_x64.dll和 GoogleV8Engine_x86.dll两个非托管DLL文件拷贝到工程部署的DLL目录下(ASP.Net拷贝到bin目录,WinForm只需要和其它EXE/DLL放在一起即可).做完上面的操作就可以开始使用了。
JavascriptEngine类中有下列方法可供你调用
将GoogleV8Engine_x64.dll和 GoogleV8Engine_x86.dll两个非托管DLL文件拷贝到工程部署的DLL目录下(ASP.Net拷贝到bin目录,WinForm只需要和其它EXE/DLL放在一起即可).做完上面的操作就可以开始使用了。
JavascriptEngine类中有下列方法可供你调用
2024/5/27 2:05:38
2.29MB
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k3cloud初始化上线七个步骤第一步安装部署实施篇，傻瓜式的按照文档步骤一步步学习k3cloud初始化；
2024/5/26 20:58:34
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本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型，采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进，最终的模型识别准确率在93%以上（30个epoch)；
然后将训练好的模型部署在华为云上，生成API接口进行调用；
最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示，方便用户使用。
然后将训练好的模型部署在华为云上，生成API接口进行调用；
最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示，方便用户使用。
2024/5/26 13:35:28
711KB
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测量语言模型中的社会偏见贡献者对应于：（）WuChiyu（）概括TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其
2024/5/24 12:49:52
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看页数就知道有多详细ASP.NETCore是一个跨平台的高性能开源框架，用于生成基于云且连接Internet的新式应用程序。
使用ASP.NETCore，您可以：创建Web应用和服务、IoT应用和移动后端。
在Windows、macOS和Linux上使用喜爱的开发工具。
部署到云或本地。
在.NETCore或.NETFramework上运行。
.netcore3.1正式版已发布，3.1主要是对3.0的bug修复，以及一些小优化，而且作为LTS版本，建议大家升级。
使用ASP.NETCore，您可以：创建Web应用和服务、IoT应用和移动后端。
在Windows、macOS和Linux上使用喜爱的开发工具。
部署到云或本地。
在.NETCore或.NETFramework上运行。
.netcore3.1正式版已发布，3.1主要是对3.0的bug修复，以及一些小优化，而且作为LTS版本，建议大家升级。
2024/5/23 10:23:23
37.92MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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