问题描述: 如下图,新建的springboot项目,添加了自定义的配置文件后,2.yml无法像上方文件的一样,被识别成配置文件! 虽然可能不会影响项目(不确定),但问题不解决,根本没有心情开始下一步! 百度了半天,只找到了相同的问题,没找到有参考价值的答案,也是写此文的目的. 附上没有答案的问题链接:https://www.imooc.com/wenda/detail/347761 解决思路: 首先应该明确,这种问题,属于_项目结构_问题! 通过如下方式,找到相关设置.1.ctrl + sh

现在好多使用gitlab-ci的持续集成的教程,大部分都是发布到linux系统上的,但是目前还是有很大一部分企业使用的都是windows系统使用IIS在部署.NET应用程序.这里写一下如何使用gitlab-ci配合gitlab-runner持续集成到IIS吧. 安装gitlab 网上有很多安装gitlab的方法,这里推荐使用docker安装,真的超级超级方便. 这里有一篇文章 docker安装配置gitlab详细过程 https://www.cnblogs.com/zuxing/articles

idea的yml文件不识别问题 每次当我写yml文件的时候都没有提示,而且yml文件的图标竟然是txt的图标 然后我上网查阅,发现在下面这里竟然连yml文件都无法添加设置为配置文件 然后我使用网上的下载yaml插件,发现我的插件都已经存在了呀 然后我就把插件中的所有对勾全部取消,又重启了下,MD还是不行. 后来我参照网上有个人的方法,点击Setting->Edit->FileType->找到txt格式,如果是别的图标就找对应的格式 就会在其中找到application.yml的一个模板,

问题:能读取资源路径下的properties配置文件但是不能读yml配置文件 因为无法读取配置yml配置文件,所以不能配置bean,导致项目启动报错. 解决方法: 在VM options中设置虚拟机加载配置文件的路径: -Dspring.config.location= -Djava.util.logging.config.file=C:\Users\用户\.IntelliJIdea2019.3\system\tomcat\jdong-parent\conf\logging.properties

叙述性说明 所谓的性别识别推断检测到的面部是男性还是女性.它是一个二值分类问题. 识别算法可以用于SVM,BP神经网络.LDA,PCA,PCA+LDA等等.OpenCV官网给出的文档是基于Fisherfaces检測器(LDA)方法实现的.链接:http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/tutorial/facerec_gender_classification.html#id5 .这篇博文(http://www.bytefish.de/

宠物识别我们使用到了tensorflow object-detection API  (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection) 其中的Quick Start 2向我们介绍了这个项目(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md) 安装建议直

前言 在前面我们大致介绍了什么是意图识别,把这个问题抽象出来其实是一个分类问题.在结构上面,我们使用LSTM来提取特征,Softmax来进行最后的多分类.由于语料的限制,我们目前仅考虑电台,音乐,问答类等三类的意图识别.更多种类的意图识别, 其实也是把更多种类的语料加入进来,修改softmax的分类数.最后的目标是在这三类的分类准备率能够达到90%. 我们将考虑使用 keras(严格意义上只能说是一个接口)来实现这个意图识别的工作. 整体流程 图一 意图分类训练流程 我们整体的流程如图所示,首先

Atitit s2018.2 s2 doc list on home ntpc.docx \Atiitt uke制度体系  法律 法规 规章 条例 国王诏书.docx \Atiitt 手写文字识别  讯飞科大 语音云.docx \Atitit 代码托管与虚拟主机.docx \Atitit 企业文化  每日心灵 鸡汤 值班 发布.docx \Atitit 几大研发体系对比 Stage-Gate体系  PACE与IPD体系 敏捷开发体系 CMMI体系.docx \Atitit 存储管理  数据库文件

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

SpringBoot 使用yml配置 mybatis+pagehelper+druid+freemarker实例 这是一个简单的SpringBoot整合实例 这里是项目的结构目录 首先是pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="h

IntelliJ IDEA 2019.2.4 x64 (版本),不显示叶子形状,导致写配置无法自动提示(自动提示请安装插件)Spring Assistant 先看一下Editor--->File Types 中的YML有没有你所写的后缀,没问题后,看一下自己写的application.yml 是不是首字母大写了,大写也会出现问题,实在不行的话再安装别的yml 插件,可以下载,然后导入你所下载的插件即可,一般自己有的话还是解决掉比较好,插件越多,会变得越卡,我的原因就是大小写的问题 如果上述没有起

自定义配置文件(跟SpringBoot的application.yml同一目录下): nlu-parse-rule: title: "NLU响应结果解析规则" desc: "解析NLU的识别文本(JSON)构建响应URL,注意当前yaml配置中key不用到下划线" rules: - busiDesc: "能耗业务1" busiCode: "nh1" firstMarch: - $.store.bicycle.color|red

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 前言:让我的电脑认识我 我的电脑只有认识我,才配称之为我的电脑! 今天,我们用Python实现高大上的人脸识别技术! Python里,简单的人脸识别有很多种方法可以实现,依赖于python胶水语言的特性,我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的.这里介绍的是准确性比较高的一种. 01 首先 梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤: 流程大致如此,在此之前,要先让人脸被准确的找出来,也就是能准确区分人脸的分类器,在这里我们可以用已经训练好的分

因为之前学习过tkinter库,所以在学习了人脸识别模块的编写后, 打算绘制一个简单的GUI来应用人脸识别功能. 主界面如下所示: 签到打开在点开后直接进行人脸识别,如果成功则自动关闭视频窗口. 录入新的人脸界面: 输入姓名后打开摄像头,开始拍摄镜头前的人的照片,然后生成训练文件. 并且可以查询历史签到记录. 这里需要另外添加的模块是关于数据库的,这里选用了sqlite,所需的功能也很简单, 只需要两个表,一个用来存放用户姓名,一个用来存放签到记录. 这里是数据库模块的代码 db.py: imp

到这一步就是进行人脸识别了. 流程图: 代码: import cv2 def recognize(cam): recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.read('face_trainer/trainer.yml') cascadePath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascadeP

现在我们已经拍好了需要训练的图片,接下来就是进行训练 流程图: 我们在这里用到了numpy库,NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算. 使用numpy的目的是减少python代码中的循环,以及提高数组运算的效率. 对于numpy性能的提升程度,我们可以从这段代码中直观感受到: import datetime as dt import numpy as np n = 100000 start = dt.datetime.now() A, B = [], [] for

简介 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute):函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传.函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费.函数计算更多信息参考 函数工作流(Function Flow):函数工作流是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务.用户可以用顺序,分支,并行等方式来编排分布式任务,FnF 会按照设定好的步骤可靠地协调

总计分为三个步骤 一.捕获人脸照片 二.对捕获的照片进行训练 三.加载训练的数据,识别 使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat

------------------------->这篇文章就是自己做个笔记<------------------------- 首先登录or注册自己的百度智能云管理中心:https://console.bce.baidu.com/ 再上人脸识别的JavaSDK文档地址:https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/8k37c1rqz   ----- 看到SDK其实就不需要看我这篇文章了,啊哈哈哈哈 ok,先找到人脸识别这个产品 1.创建新应用:应用名称随机输入:应用类