首先在 Idea中 配置数据源,测试ok(过程略) idea窗口中左下角是否 有显示Persistence 窗口  如果没有显示就要如下方法 添加显示: File - > Project Structure - > Modules (选择需要生成实体目录的模块)-> + -> "JPA" 显示了Persistence 窗口后  双击,打开后的小窗口中鼠标右键 然后再新窗口中 选择数据库,以及要生成实体的表(勾选),以及生成实体的目录位置(这个目录要事先建好) 点

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pihealth`.`warning_events` ( `wid` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `wtime` DATETIME NOT NULL, `wip` VARCHAR(20) NOT NULL, `wtype` INT(5) NOT NULL, `wdetails` VARCHAR(255) NULL, PRIMARY KEY (`wid`), UNIQUE INDEX `wid_UNIQUE` (

django + xadmin + nginx + gunicorn部署后,xadmin后台导出model数据报错,gunicorn日志记录为:UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 223-240: ordinal not in range(128). 深刻体会到本地环境,代码一切ok,并不代表测试环境ok,测试环境ok,并不代表预发环境ok,预发环境ok,生产环境可能会ok!每一个环境最好不要

此次,介绍利用poi与layui table结合导出excel.这次不需要从数据库中查询出来的数据进行每一行的拼接那么麻烦,我们这次将标题定义一个id值,对应从数据库中查找出来的字段名即可. 1.pom.xml中引入所需要的依赖 <!-- 处理Excel xlsx --> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId>

在node中使用MongoDB很多情况下,都是使用mongoose的,所以这集来介绍一下 安装 yarn add mongoose 连接 const mongoose = require("mongoose"); mongoose.connect('mongodb://localhost/my_database'); 建立schema 和model shema 相当于对表结构的定义model 定义表 其实,在MongoDB中不能称为表,应该为文档 shema const mongoos

使用flask的朋友肯定了解了flask_sqlalchemy,不了解的小伙伴也可以查看博文:Flask 操作Mysql数据库 - flask-sqlalchemy扩展 上面博文中讲解了如何将flask中的model转化成数据表,这里我们演示一下"如何通过已有数据库反向导出Model模型",以及解决遇到的一些问题. 一.flask从数据库反向导入Model 这里我们讲解一个插件:flask-sqlacodegen,他的作用就是将数据库转换成模型.首先我们下载flask-sqlacode

平凡之路 1.创建express项目 express mongooseExpress 2.最简express var express = require("express"); var app = express(); app.get('/', function(req, res) { res.send('Hello, tinyphp'); }); ,function(){ console.log("请在浏览器访问:http://localhost:3000");

整合Activiti Modeler到业务系统(或BPM平台) http://www.kafeitu.me/activiti/2013/03/10/integrate-activiti-modeler.html activit 5.12.1集成activiti-modeler 到 自己的业务系统(集成流程跟踪-完美支持IE)http://jhaij.iteye.com/blog/1871635 根据第二篇文章,整合成功; FAQ: 1. 无法进入editor. http://localhost:

JeeSite主要定位于企业信息化领域.网址:http://www.oschina.net/p/jeesite 从描述来看,各种NB,下来看的最主要原因是最近还在更新,觉得有问题可以有一批人一起研究研究. 下来后发现文档还挺多,简单看了一遍,没什么概念,先编译通过然后跑起来才是王道,然后,就是各种坑. 我的环境(win7 64bit, myeclipse10.7.1, jdk1.7,maven-3.3.9) 先来看其中有一个maven压缩包,估计是有一些设置需要在maven中设置,这句话很关键

上个月写了一篇文章是 express+mongodb+vue 实现增删改查. 只是简单的实现了增删改查功能,那么今天是在那个基础之上做了扩展,首先实现的功能有如下: 1. 支持注册,登录功能,用户可以注册完成后,进行登录,登录完成后会进入到列表增删改查页面.2. 支持session会话,也就是说设置了多长时间登录过期,如果用户没有登录,直接进查询列表页面,会重定向到登录页面去,如果用户登录了后,把浏览器关掉,直接输入列表查询页面,会直接进入列表页面的.3. 列表数据加入了分页功能.4. 对数据库

在讲解之前,我们先来看看效果如下所示: 1)整个页面的效果如下: 2) 新增数据效果如下: 3) 新增成功如下: 4) 编辑数据效果如下: 5) 编辑成功效果如下: 6) 删除数据效果如下: 7) 删除成功效果如下: 8) 查询效果如下: 如上的效果,下面我们还是和之前一样,先看看我们整个项目的架构如下所示: ### 目录结构如下: demo1 # 工程名 | |--- dist # 打包后生成的目录文件 | |--- node_modules # 所有的依赖包 | |----database

基本连接 一.创建express工程testmon express testmon 二.精简app.js var express = require("express"); var app = express(); app.get('/', function(req, res) { res.send('访问一次增加一条数据'); }); var server = app.listen(3000,function(){ console.log("请在浏览器访问:http://l

1.安装tensorflow serving 1.1确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving 进入到serving目录下的tensorflow运行./configure,并安装步骤完成(需将 2问题解决的的步骤全操作完后执行安装步骤) 1.2.编译example代码 bazel build tensorflow_serving

一.准备工具 先确保电脑已经安装好nodejs 1.mongoose:安装非常简单: npm install mongoose --save   [mongoose封装了mongodb的方法,调用mongoose的api可以很轻松的对mongodb进行操作] 2.express:npm install express --save                    [Express 是一个简洁而灵活的 node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种 Web 应用, 和丰

数据模型及基础操作模板 为了使工程结构清晰,将数据模型(Schema, Model)的建立与增删查改的基础操作模板写在一起,命名为数据库设计中的Collection(对应于关系型数据库中的表定义)名,并存储在models文件夹中. Schema与Model的建立: Schema是Mongoose里的数据模式,可以理解为表结构定义:每个Schema会映射到MongoDB中的一个Collection,不具备操作数据库的能力. 考虑以下代码: //引入mongoose模块 var mongoose =

DbTool 一个支持DbFirst.ModelFirst和CodeFirst的数据库工具. 简介 这是一个针对 SqlServer 数据库和 C# 开发语言的小工具,可以利用这个小工具生成数据库表对应的 Model,并且会判断数据表列是否可以为空,可以为空的情况下会使用可空的数据类型,如int? .DateTime? ,如果数据库中有列描述信息,也会生成在属性名称上添加列描述的注释,支持导出多个表:可以导出到Excel,可以根据Excel字段文档生成Sql,数据库表误删除又没有备份的时候就很有

1. 无法进入editor. http://localhost:8080/YouPRJ/modeler/service/editor?id=2050,前提是这个id必需存在与act_re_model表里面, 那么,在调用这个之前,如何插入一条记录到这个表么? 待解决........ ------------- 看到咖啡兔的例子,是先使用java保存到数据库,然后再打开editor, 保存的代码: javascript: 一边保存,一边打开,同时保存后的页面又做reload, 很特别很有趣的做法,

http://www.kafeitu.me/activiti/2013/03/10/integrate-activiti-modeler.html 1. 为什么要整合 Activiti 5.10版本把原本独立的Activiti Modeler模块整合到了Activiti Explorer中,两者相结合使用起来很方便,通过Modeler设计的流程模型可以直接部署到引擎,也可以把已经部署的流程转换为Model从而在Modeler中编辑. 在实际应用中也有这样的需求,把Modeler整合到业务系统中可

[摘要] Tensorflow Serving 是tf模型持久化的重要工具,本篇介绍如何通过Docker compose搭建并调试TensorFlow Serving TensorFlow Serving GitHub地址: https://github.com/tensorflow/serving 建立docker-compose 文件目录 在serving下建立docker-compose.yml文件. 一.下载安装测试TensorFlow Serving正常运行 拉取最近版本的docker

ResNet模型 前言在上一次的测试中,我们从头开始训练了一个三个卷积层串联一个全连接层的输出,作为猫狗分类的预测的模型,这次我们自己训练一个ResNet模型,并在以下三个环境中进行性能的对比 AIStudio CPU: 2 Cores 8GB Memory AIStudio GPU: V100 16GB VMem Edgeboard 训练模型 模型使用AIStudio 进行训练,训练和预测代码如下 RESNET:https://aistudio.baidu.com/aistudio/proje

一个支持 CodeFirst/DbFirst/ModelFirst 的数据库小工具 Intro DbTool 是一个支持 CodeFirst/DbFirst/ModelFirst 的数据库小工具,原本是基于 dotnet framework WinForm 实现的,在 1.1.0 版本更新中使用 dotnet core 3.1 基于 WPF 重写了,并实现了一个简单的基于插件模式开发模式并引入了多语言的基础支持. 数据库当前支持 SqlServer 和 MySql,可以自己扩展其他类型数据库.