一、内容摘要： 1、网上房屋租赁系统从本质上讲是一个电子商务模式综合而成的系统。实现了首页、个人中心、房屋类型管理、房屋租赁管理、会员管理、订单信息管理、合同信息管理、退房评价管理、管理员管理，系统管理等基本功能。 2、本系统使用的是MyEclipse8.5，MyEclipse8.5是一个集成开发环境，可以用于Java或者移动应用等方面的程序开发。它有许多强大功能如：编译、调试、test和发布等。8.5版本同时支持一些其他语言如：HTML脚本，SQL，CSS样式，Spring，Hibernate，Javascript等。 二、适用人群： 1、在校大学生自学实践 2、毕业生用于毕业设计参考 三、SSM三大框架 1.Spring的优势: 通过Spring的IOC特性，将对象之间的依赖关系交给了Spring控制，方便解耦，简化了开发。 2.Spring MVC的优势: SpringMVC是使用了MVC设计思想的轻量级web框架，对web层进行解耦，使我们的开发更简洁。 3.Mybatis的优势: 数据库的操作(sql)采用xml文件配置，解除了sql和代码的耦合，提供映射标签，支持对象和和数

qwen2.5-7b vllm部署依赖文件-vllm的知识点梳理： 1. vllm部署是指对vllm（Very Large Language Model）进行设置和启动的过程，这通常需要一系列特定的软件库和工具。qwen2.5-7b似乎是一个特定版本或特定环境下的vllm部署。 2. 依赖文件-vllm中的软件列表，涉及到了多个不同的Python库和工具。这些依赖项通常会通过包管理工具，如pip或conda，进行安装。 3. accelerate库（版本1.1.1）通常用于加速深度学习模型的训练过程，支持自动混合精度训练和分发式训练。 4. aiofiles（版本23.2.1）是一个异步文件IO库，可以用来处理异步读写文件操作。 5. aiohttp（版本3.11.2）是一个异步HTTP客户端/服务器框架，用于进行异步的web服务和API开发。 6. annotated-types（版本0.7.0）库提供了注解类型的支持，增强了类型检查功能。 7. anyio（版本4.6.2.post1）是一个异步库，用于跨异步运行时进行编程。 8. async-timeout（版本5.0.1）用于设置异步操作的超时机制。 9. attrs（版本24.2.0）是一个用于处理Python对象属性的库，常用于数据模型和验证。 10. Brotli（版本未明确，但提供了文件路径）是一种开源压缩算法，用于网络通信中的数据压缩。 11. certifi（版本未明确，但提供了文件路径）是一个Python库，包含用于HTTPS请求的CA证书包。 12. charset-normalizer（版本未明确，但提供了文件路径）是一个库，用于检测和标准化字符集。 13. click（版本8.1.7）是一个用于创建命令行界面的库。 14. cloudpickle（版本3.1.0）是用于序列化Python对象的库，它支持更复杂的对象，比如函数。 15. datasets（版本3.1.0）用于加载和处理数据集，为机器学习任务提供便捷的数据处理能力。 16. dill（版本0.3.8）是Python的一个序列化库，与pickle兼容，但支持更多类型的Python对象。 17. diskcache（版本5.6.3）是一个用于提供基于磁盘的缓存机制。 18. distro（版本1.9.0）是一个Python库，用于获取Linux分发版的信息。 19. einops（版本0.8.0）提供了简化的神经网络中维度转换操作。 20. exceptiongroup（版本1.2.2）用于Python的异常处理。 21. fastapi（版本0.115.5）是一个现代、快速的web框架，用于构建API。 22. gguf（版本0.10.0）的作用未明确，可能是一个专有或项目特定的库。 23. gmpy2（版本未明确，但提供了文件路径）是一个快速且易于使用的库，用于多精度算术运算。 24. gradio（版本5.5.0）和gradio_client（版本1.4.2）提供了易于使用的机器学习模型的Web界面。 25. h11（版本0.14.0）是一个HTTP/1.1协议的实现，用Python编写。 26. httpcore（版本1.0.6）和httptools（版本0.6.4）是用于处理HTTP协议的库。 27. httpx（版本0.27.2）是一个全面的HTTP客户端，支持HTTP/1.1和HTTP/2。 28. huggingface-hub（版本0.26.2）是Hugging Face公司的库，用于与Hugging Face模型仓库进行交互。 29. idna（版本未明确，但提供了文件路径）用于处理国际化域名编码。 30. importlib_metadata（版本8.5.0）和interegular（版本0.3.3）用于Python模块和包的元数据管理。 31. Jinja2（版本未明确，但提供了文件路径）是一个模板引擎，用于Python。 32. jiter（版本0.7.1）的作用未明确，可能是项目特定的库。 33. jsonschema（版本4.23.0）用于JSON模式验证，确保数据的格式正确。 34. lark（版本1.2.2）是一个用于解析和处理语言的库，包括自然语言和编程语言。 35. llvmlite（版本0.43.0）是LLVM的Python绑定，常用于Python的即时编译器。 36. lm-format-enforcer（版本0.10.6）用于确保代码风格符合一定的规范。 37. markdown-it-py（版本3.0.0）是一个Markdown解析器。 38. MarkupSafe（版本未明确，但提供了文件路径）用于标记安全的字符串操作。 39. mdurl（版本0.1.2）是用于处理Markdown URL的库。 40. mistral_common（版本1.4.4）可能是与OpenStack Mistral工作流服务有关的库。 41. mkl-service（版本2.4.0）和mkl_fft（版本未明确，但提供了文件路径）以及mkl_random（版本未明确，但提供了文件路径）是与Intel MKL库相关的服务和组件。 42. modelscope（版本1.20.1）是阿里巴巴提供的一个模型库，内含多种预训练模型。 43. mpmath（版本未明确，但提供了文件路径）是一个用于任意精度的浮点算术库。 44. msgpack（版本1.1.0）是一个消息交换格式，用于替代JSON。 45. msgspec（版本0.18.6）用于高效的消息编解码。 46. multidict（版本6.1.0）是一个适用于字典的多键数据结构。 47. multiprocess（版本0.70.16）是一个支持多进程操作的库。 48. nest-asyncio（版本1.6.0）用于解决在异步环境中嵌套事件循环的问题。 49. networkx（版本未明确，但提供了文件路径）是用于创建、操作和研究复杂网络结构的库。 50. numba（版本0.60.0）用于优化Python代码，通过即时编译到机器码。 51. numpy（版本1.26.4）是一个强大的数值计算库，是Python科学计算的基础。 52. nvidia-ml-py（版本12.560.30）用于从NVIDIA的GPU中提取信息和性能监控。 53. openai（版本1.54.4）提供了访问OpenAI API的接口。 54. opencv-python-headless（版本4.10.0.84）是OpenCV库的无界面版本，用于图像处理和计算机视觉。 55. orjson（版本3.10.11）是一个用于JSON序列化的高性能库。 56. outlines（版本0.0.46）的作用未明确，可能是项目特定的库。 57. packaging（版本24.2）是一个用于管理Python包的工具。 58. pandas（版本2.2.3）是一个强大的数据分析和操作库。 59. partial-json-parser（版本0.2.1.1.post4）是一个部分JSON解析器。 60. pillow（版本10.4.0）是Python的一个图像处理库。 61. prometheus-fastapi-instrumentator（版本7.0.0）和prometheus_client（版本0.21.0）用于Prometheus监控。 62. propcache（版本0.2.0）是一个用于缓存的库。 63. protobuf（版本5.28.3）是Google提供的一个跨语言序列化框架。 64. psutil（版本6.1.0）是一个用于获取系统使用信息的库。 65. py-cpuinfo（版本9.0.0）用于获取CPU信息。 66. pyairports（版本2.1.1）用于处理与机场相关的数据。 67. pyarrow（版本18.0.0）用于在Python中处理Apache Arrow数据。 68. pycountry（版本24.6.1）用于处理国家信息和转换。 69. pydantic（版本2.9.2）和pydantic_core（版本2.23.4）用于数据验证和设置。 70. pydub（版本0.25.1）用于处理音频文件。 71. Pygments（版本2.18.0）是一个源代码高亮显示库。 72. PySocks（版本未明确，但提供了文件路径）是一个用于管理网络代理的库。 从上述列表可以看出，vllm部署需要大量的Python第三方库支持，这些库主要涉及到异步编程、网络通信、数据处理、图像处理、深度学习模型、监控和性能优化等多个方面。在部署vllm时，确保所有的依赖项都已经正确安装和配置是关键步骤，这通常涉及到对环境的检查和必要的系统配置调整。

《基于YOLOv8的医院病房夜间跌倒预警系统》（包含源码、可视化界面、完整数据集、部署教程）简单部署即可运行。功能完善、操作简单，适合毕设或课程设计

猿大师办公助手：OA/ERP网页内嵌微软Office/金山WPS在线编辑Word/Excel/PPT，支持私有化部署！

1先打开redis 2再打开部署包里的exe 3浏览器输入127.0.0.1：端口号 出现接口调试文档 4登录ipad8059非绕过验证码接口,选择type类型，扫码登录（低版本修复） 5检测二维码 6心跳包2s调用一次 7正常使用调用其他接口

项目的核心目标是实现以下三点： 1. 提升数据分析能力：通过对大量农业数据的深度学习，模型能够识别出影响作物生长的关键因素，为农民提供科学的种植建议。 2. 优化资源配置：根据模型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源，减少浪费，提高资源使用效率。 3. 增强决策支持功能：通过实时监控和预测农业生产状况，模型能够帮助农民做出更明智的决策，如最佳种植时间、病虫害防治措施等。

项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的截图威发我吧。CSDN名跟绿色图标是同号。

我们提供什么？ 1.软件对应的安装包； 2.项目导入视频+功能介绍视频； 3.课设-论设的基础参考文章； 4.源代码（数据库+项目）。 企业电子投票系统是一款高效便捷的在线投票平台包括前端普通用户和后端管理员两大模块，普通用户可登录投票、查看结果，管理员则负责后台管理，如撤销/恢复主题、删除主题、公布/隐藏投票结果等。通过该系统，企业能够轻松发起投票活动，收集员工意见，为决策提供有力支持。企业电子投票系统主要功能包括：投票、查看投票结果、隐藏/公布投票结果、编辑投票主题等等。

Websphere是IBM提供的一款强大的企业级应用服务器，它提供了丰富的功能来支持各种应用程序的运行，包括Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）应用程序。在本文中，我们将深入探讨Websphere的知识，特别是集群配置和部署方面的内容。 我们要了解Websphere的基本概念。它是一个中间件平台，为开发、部署和管理分布式Web应用程序提供了全面的解决方案。Websphere Application Server (WAS)是其核心部分，用于执行和管理应用程序。 **集群配置**是提高系统可用性和性能的重要手段。在Websphere中，集群是一种将多个服务器组织成一个逻辑单元的方法，它们共享负载并提供故障转移能力。创建集群需要以下步骤： 1. **设置集群**：在Websphere管理员控制台中，选择“节点” > “集群”，然后点击“新建”创建一个新的集群。为集群命名，并配置基础设置，如心跳间隔和故障检测策略。 2. **添加成员**：将服务器添加到集群中，每个成员都是集群的一部分，可以处理来自客户端的请求。在集群配置中，指定服务器实例并将其分配给集群。 3. **配置共享资源**：为了实现数据共享和一致性，集群内的服务器需要共享资源，如JDBC数据源、EJB容器、消息队列等。这些资源的配置需确保在所有成员间同步。 4. **负载均衡**：设置负载均衡策略，使请求均匀分发到集群中的各个服务器，以优化性能和防止过载。Websphere支持多种负载均衡算法，如轮询、最少连接等。 5. **故障转移**：配置故障检测机制，当某个服务器实例出现故障时，集群会自动将工作负载转移到其他健康的服务器上，确保服务的连续性。 **部署应用程序**在Websphere环境中是一项关键任务。以下是部署流程： 1. **准备应用程序**：打包应用程序为WAR、EAR或EJB JAR文件。确保所有依赖库、资源配置和部署描述符都已包含在内。 2. **部署方式**：有两种主要部署方式——“全局部署”和“特定于集群的部署”。全局部署将应用程序部署到所有的服务器实例，而集群部署则仅限于指定的集群。 3. **使用部署工具**：可以通过Websphere管理员控制台、命令行工具（如wsadmin）或自动化工具（如Ant、Maven）进行部署。 4. **部署配置**：配置应用程序的运行环境，如安全角色映射、资源引用、上下文根等。这可以通过修改部署描述符或者在部署时指定。 5. **启动和监控**：部署完成后，启动应用程序并在控制台中监控其状态。如果遇到问题，可以查看日志文件或使用Websphere的诊断工具进行排查。 集群配置和部署是Websphere运维中的核心环节，理解并熟练掌握这些知识对于确保企业级应用程序的稳定运行至关重要。在实际操作中，还可能涉及更多高级特性，如动态集群、多层部署和容器化部署等，都需要根据具体需求进行学习和实践。通过深入理解Websphere的集群和部署机制，我们可以构建出强大、可靠的IT基础设施。

标题 "使用onnxruntime部署C2PNet图像去雾，包含C++和Python两个版本的程序.zip" 提供了一个关于图像处理和深度学习部署的场景。C2PNet（可能是Clear to see the Past Network）是一种用于图像去雾的深度学习模型，而ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。接下来，我们将深入探讨这两个关键概念以及如何在C++和Python中进行集成。 让我们理解C2PNet。C2PNet是一个深度学习网络，设计用于去除图像中的雾霾或雾气，提高图像的清晰度和可读性。这种模型通常基于卷积神经网络（CNN），通过学习从雾天图像到清晰图像的映射来实现去雾效果。它可能包含多个卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）以及反卷积层，以恢复图像的细节。 然后，我们来看ONNXRuntime。ONNXRuntime是一个开源项目，由微软开发，用于优化机器学习模型的推理性能。它可以支持多种框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）生成的ONNX模型，并在不同平台上高效运行。ONNX是一种开放标准，旨在促进模型之间的互操作性，使模型可以跨各种框架和工具进行迁移。 接下来是程序部署的两个版本：C++和Python。C++版程序适合需要高性能和低延迟的应用，例如嵌入式系统或实时处理。Python版则提供了更高的开发灵活性和易用性，适合快速原型设计和测试。 在C++中集成ONNXRuntime，开发者需要： 1. 安装ONNXRuntime库。 2. 加载ONNX模型，这通常涉及创建一个` Ort::Session`对象并提供模型路径。 3. 准备输入数据，确保其符合模型的输入形状和数据类型。 4. 执行推理，调用`Session::Run()`方法。 5. 处理输出结果，提取去雾后的图像。 在Python中，步骤相对简单： 1. 导入onnxruntime库。 2. 创建`onnxruntime.InferenceSession`对象。 3. 使用`run()`方法执行模型，传入输入数据。 4. 获取输出结果，同样处理成去雾后的图像。 标签 "c++ c# c 编程语音" 暗示了程序可能也支持C#，但描述中并未明确提及。如果需要在C#中部署C2PNet，原理与C++类似，只是语法和API会有所不同。 总结来说，这个压缩包提供的资源是一个使用ONNXRuntime部署的C2PNet图像去雾解决方案，包括C++和Python两种实现。用户可以根据自己的需求和环境选择合适的语言进行部署，利用深度学习的力量来改善图像在雾天条件下的视觉效果。