物联网(IoT,Internet of Things)是指通过互联网将各种物理设备、车辆、建筑物以及其他嵌入传感器、软件和网络连接的物品相互连接起来,使它们能够收集和交换数据的技术概念。
VitePress的使用
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前端
VitePress的使用
- VitePress 是一个静态站点生成器 (SSG),专为构建快速、以内容为中心的网站而设计。简而言之,VitePress 获取用 Markdown 编写的源内容,为其应用主题,并生成可以轻松部署在任何地方的静态 HTML 页面
- 文档地址:https://vitepress.qzxdp.cn/guide/what-is-vitepress.html
- Github: https://github.com/vuejs/vitepress
Hexo-笔记
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其他
Hexo相关配置笔记,还有一些next主题自定义配置
Centos7部署K8S
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网络运维
Prometheus简单实用
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Java
常用函数式接口简单使用示例
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Java
Sentinel的使用
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Java
ES向量查询
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搜索引擎
一、向量检索
1、向量的定义
- 计算机只认识数字,它只能通过数字来量化这个世界,用一组数字来表示一个事物,这样的一组数字就是一个向量(Vector)
- 如果一个向量由N个数字组成,它就是一个N维向量。拿目前广泛使用的人脸识别技术来说,计算机从照片或视频中提取出人脸的图像,然后将人脸图像转换为128维或者更高维度的向量。
- 首先我们了解下什么是向量,所谓向量就是由N个数字(二值向量由N个比特组成)组成的数组,我们称之为N维向量。
- 而向量检索就是在一个给定向量数据集中,按照某种度量方式,检索出与查询向量相近的K个向量(K-Nearest Neighbor,KNN),但由于KNN计算量过大,我们通常只关注近似近邻(Approximate Nearest Neighbor,ANN)问题。
OCR图片识别
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Java
RapidOCR
RapidOCR概述
- 💖目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。
- 支持的语言: 默认是中英文,其他语言识别需要自助转换。具体参考这里
- 缘起:PaddleOCR工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行OCR推理,我们将PaddleOCR中的模型转换为ONNX格式,使用
Python/C++/Java/Swift/C#
将它移植到各个平台。 - 名称来源: 轻快好省并智能。基于深度学习的OCR技术,主打人工智能优势及小模型,以速度为使命,效果为主导。
- 使用:
- 如果仓库下已有模型满足要求 → RapidOCR部署使用即可。
- 不满足要求 → 基于PaddleOCR在自己数据上微调 → RapidOCR部署。
- 官方文档地址:https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/docs/overview/
seata使用笔记
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Java
一、Seata安装与使用笔记
- 也就是充当协调者的角色,TC服务
- 下载地址:http://seata.io/zh-cn/blog/download.html
- 或者去Github下载,地址:https://github.com/seata/seata/releases
- 当前最新版本:1.7.0(2023-07-11)
- 下载之后,解压,修改conf里面的
application.yml
配置启动就可以了 - 可以参考
application.example.yml
示例配置 - 删掉一些不必要的配置,大概的demo如下: