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前端项目一键部署至Windows服务器

在公司中，我负责管理前后端代码的部署。随着项目数量的增加，我发现手动部署过程不仅耗时，而且容易出错。为了解决这个问题，我决定寻找一个自动化部署工具。经过一番搜索，我发现了 deploy-cli-service，但它主要支持Linux服务器。由于我们公司使用的是Windows服务器，我决定自行修改源码以适应Windows环境。以下是我修改和部署的详细步骤：步骤1：评估现有工具我发现 deploy-cli-service 工具不支持Windows服务器，因此决定对其进行修改。步骤2：修改源码主要问题集中在SFTP操作和文件路径处理上，因为Windows和Linux在这些方面存在差异。步骤3：编写备份和部署脚本我编写了一个函数 backupRemoteFile 来处理备份、删除和解压的过程。const backupRemoteFile = async (config, index) => { try { const { windowsPath, bakDir } = config; const dirName = 'dist'; cons

📘 开发记录 · 09-18 · 71 人浏览

Docker部署项目指南

最近，客户要求将项目部署在Docker上，因此我开始学习并了解Docker的部署流程。下面是我整理的部署步骤：1. 安装Docker首先，在Ubuntu系统上安装Docker：sudo snap install docker2. 创建Dockerfile新建一个Dockerfile文件，并添加以下内容：# 使用官方Ubuntu镜像作为基础镜像 FROM ubuntu # 设置时区 RUN echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone ENV LANG C.UTF-8 ENV LC_ALL C.UTF-8 # 更新软件包列表并安装所需软件包 RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ openjdk-8-jdk \ python3 \ python3-pip \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN apt-g

📘 开发记录 · 07-15 · 110 人浏览

Docker部署项目指南

PostgreSQL数据库归档模式的开启与配置

本文将指导您如何为PostgreSQL数据库开启归档模式，确保数据的安全性和可恢复性。检查归档模式状态首先，我们需要确认当前数据库的归档模式是否已经开启。在PostgreSQL中，可以通过以下命令查询：show archive_mode; archive_mode -------------- off (1 row)如果返回结果为off，意味着我们需要进行进一步的配置。开启归档模式开启归档模式需要修改postgresql.conf配置文件。以下是具体步骤：创建归档日志目录在服务器上创建一个新的目录，用于存放归档日志文件：mkdir /data/archivelog/编辑配置文件使用文本编辑器打开postgresql.conf文件，并进行以下修改：vi postgresql.conf在文件中添加或修改以下行archive_mode = on # 开启归档 archive_command = 'cp %p /data/archivelog/%f'重启数据库服务配置完成后，需要重启PostgreSQL服务以使更改生效：[postgres@test bin]$ ./p

📘 开发记录 · 07-10 · 123 人浏览

PostgreSQL数据库归档模式的开启与配置

服务器内存告急？一招解决模型推理的内存泄漏！

摘要今天在巡检服务器时，意外发现模型预测占用了惊人的16GB内存！赶紧检查代码，发现每次模型推理都会悄悄增加约200MB的内存占用。经过一番排查，终于找到了问题的根源，并给出了解决方案。发现问题早上的服务器巡检真是让人心惊胆战，竟然发现模型推理的内存占用飙升至16GB！我立刻着手检查代码，发现每次推理时内存都会稳定增长约200MB。经过仔细分析，问题似乎出在这段代码上：// 加载ONNX运行环境和模型 OrtEnvironment environment = OrtEnvironment.getEnvironment(); // 创建会话选项 OrtSession.SessionOptions sessionOptions = new OrtSession.SessionOptions(); // 根据模型路径创建会话 OrtSession session = CommonService.getSession(environment, CommonConstant.YOLO_MODEL_PATH, sessionOptions);每次推理，session都会重新加载，而模型文件的大小恰

📘 开发记录 · 07-03 · 208 人浏览

服务器内存告急？一招解决模型推理的内存泄漏！

为React Native应用添加手电筒控制功能

摘要最近，我们对一个使用React Native开发的Android应用进行了功能更新，以满足客户在低光环境下使用摄像头扫码的需求。通过增加手电筒控制功能，我们提升了应用的实用性和用户体验。背景该应用已经长时间未进行维护，但客户提出了一个新的需求：在夜间或光线不足的环境中使用摄像头扫码时，能够自动或手动开启手电筒以提高扫码成功率。解决方案在检查了现有的代码后，我们发现已经包含了开启手电筒的权限。然而，flashMode={RNCamera.Constants.FlashMode.auto} 的设置并没有如预期那样在光线不足时自动开启手电筒。因此，我们决定修改配置，以确保手电筒在需要时始终处于开启状态。代码实现以下是我们对RNCamera组件的配置修改：<RNCamera style={styles.preview} type={RNCamera.Constants.Type.back} flashMode={this.state.torchMode ? RNCamera.Constants.FlashMode.torch : RNCamera.Constants.Fl

📘 开发记录 · 06-25 · 309 人浏览

为React Native应用添加手电筒控制功能

使用YOLO5和ONNXRuntime实现塔工安全绳图像识别

摘要在公司最近开发的图像识别模块中，我们专注于识别塔工在上塔过程中是否正确扣好安全绳。经过研究和比较，我们选择了YOLO5作为核心算法，并采用ONNXRuntime在Java环境中进行模型的部署和预测。选择YOLO5YOLO5以其出色的性能和准确性在图像识别领域备受推崇。然而，YOLO5原生并不支持Java环境，这给我们的部署带来了挑战。解决方案：PT到ONNX的转换为了解决这一问题，我们探索了将YOLO5训练后的PyTorch权重文件(.pt)转换为ONNX格式的方法。这样，我们便能利用Java支持的ONNXRuntime进行模型的加载和预测。本地环境搭建我们推荐使用Anaconda来管理Python环境，确保依赖性和版本的一致性。以下是搭建本地环境的步骤：安装Anaconda。创建名为test的新的yolo测试环境：conda create --name test。激活yolo环境：conda activate test。转换流程在环境激活后，进入YOLO5的目录，并执行以下命令来输出ONNX模型：cd path/to/yolo python export.py --weights

📘 开发记录 · 06-04 · 121 人浏览

使用YOLO5和ONNXRuntime实现塔工安全绳图像识别

在多JDK环境下配置Tomcat以使用特定JDK版本

摘要在服务器上运行多个使用不同JDK版本的项目时，正确配置Tomcat以确保每个项目都能使用其指定的JDK版本至关重要。问题背景Tomcat默认会使用环境变量JAVA_HOME和JRE_HOME指定的JDK和JRE环境。在多JDK环境中，若不进行适当配置，可能会导致项目无法正常运行。解决方案为了确保项目A和项目B能够分别使用JDK 1.8和JDK 17，我们需要对Tomcat的配置文件进行调整。项目A：使用JDK 1.8对于项目A，我们需要在Tomcat的bin目录下的setclasspath.bat文件中指定JDK 1.8的路径：set JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181 set JRE_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\jre项目B：使用JDK 17对于项目B，由于JDK 17不包含独立的JRE目录，我们需要在setclasspath.bat文件中相应地调整配置：set JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk17.0.5 set JRE_HOME=C:

📘 开发记录 · 04-01 · 121 人浏览

在多JDK环境下配置Tomcat以使用特定JDK版本

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