OpenVINO提供了丰富的例子,为了方便研究和使用,我们需要将这些例子由原始的demo目录中分离出来,也就是“独立”运行,这里我们选择了较为简单的super_resolution_demo来说明问题并标注重点:另一方面,由于OpenVINO升级比较快,在一些细节的也有较多修改,由于版本升级带来的问题需要注意,这里也进行了适当梳理. 本篇博客的前提是“windows平台,并且已经成功在vs2017跑通OpenVINO的例子”.如果这个条件不符合可以参考官方文档和其他资料. 一.“独立”OpenV…

今天遇到了一个很奇怪的问题,明明代码没有任何问题,部署之后却没有找到添加的webpart,在(web Parts)Galleries中也找不到,最后才发现可能是和服务器的运行速度有关,就像之前遇到的问题,当CPU的使用率大于95%以上,在list中添加一个item就会失败,所以由此想到在我添加一个webpart时可能就没有真正加进去,虽然表面上是已经存在了,所以部署之后在网站中也就没有此webpart了,最后我们可以有以下解决方法: 一.你可以在解决方案下先找到Features文件夹,然后双击打…

原文 在 Visual Studio 2010 中开发和部署 Windows Azure 应用程序 在 Visual Studio 2010 中开发和部署 Windows Azure 应用程序 Jim Nakashima.Hani Atassi 和 Danny Thorpe 将应用程序或服务部署到 Microsoft 云服务平台 Windows Azure 的原因有很多.例如,只为使用的内容付费从而可降低操作和硬件成本.构建几乎能无限缩放的应用程序.巨大的存储容量.地理位置等等,不胜枚举. 只有…

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的…

IDEA中Tomcat热部署不生效问题解决办法 1.设置完热部署后 2.一定要在Debug模式下运行不要点RUN!!!!!!!!!!!!!!!!!…

SpringBoot 在IDEA中实现热部署(实用版) 引用:https://www.jianshu.com/p/f658fed35786 好的热部署让开发调试事半功倍,这样的“神技能”怎么能错过呢, 使用过IDEA的童鞋赶紧进来撸一把吧. 学习目标 快速学会在项目中使用热部署插件运行项目,提高开发效率. 快速查阅 相关教程: IDEA快速入门教程(2018图文版) 专题阅读:<SpringBoot 布道系列> 具体步骤 一.开启IDEA的自动编译(静态) 具体步骤:打开顶部工具栏 File…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复 只保存模型的参数,不保存模型的计算过程 需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存…

idea中springboot热部署(无需重启项目) 1.在pom.xml文件中导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> 2.配置idea 点击idea->…

  在文章NLP(十五)让模型来告诉你文本中的时间中,我们已经学会了如何利用kashgari模块来完成序列标注模型的训练与预测,在本文中,我们将会了解如何tensorflow-serving来部署模型.   在kashgari的官方文档中,已经有如何利用tensorflow-serving来部署模型的说明了,网址为:https://kashgari.bmio.net/advance-use/tensorflow-serving/ .   下面,本文将介绍tensorflow-serving以及如…

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得…