活动介绍

with gr.Blocks() as demo:

时间: 2025-02-15 10:17:01 浏览: 34
`with gr.Blocks()` 是一种在Gradio库(Gradio是一个用于创建用户界面交互式应用程序的Python库)中使用的语法结构,它可以帮助你在处理图形用户界面(GUI)组件时自动管理资源。当你使用 `with gr.Blocks()` 时,你可以在其中声明一系列的块(blocks),这些块通常代表用户界面上的不同输入、输出或控制元素。在`with`代码块内部定义的块会自动在开始时创建,并在`with`代码块结束时自动销毁,这有助于保持代码整洁,同时防止资源泄漏。 例如: ```python import gradio as gr def my_function(inputs): # 这里是你处理输入的代码 result = inputs * 2 return result with gr.Blocks() as demo: input_slider = gr.FloatSlider(min=0, max=100, label="Input Slider") output_textbox = gr.Textbox(lines=4, placeholder="Result will be shown here") demo.add(input_slider) demo.add(output_textbox) demo.func = my_function # 将函数绑定到这个块上 demo.launch() ``` 在这个例子中,`demo` 是一个上下文管理器,当`launch()`方法调用时,它将显示一个包含滑动条和文本框的用户界面,用户输入会被传递给`my_function`处理,结果显示在文本框中。
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import gradio as gr import cv2 import numpy as np from datetime import datetime def recognize_face(image): # 这里应该是你的人脸识别逻辑 # 返回识别结果和标记后的图像 # 示例:模拟识别过程 #gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 这里可以加入OpenCV或face_recognition库的实际识别代码 # 模拟识别结果 name = "张三" confidence = 0.92 timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") # 在图像上绘制结果 result_image = image.copy() cv2.putText(result_image, f"{name} ({confidence:.2f})", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.putText(result_image, timestamp, (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2) return result_image, f"识别成功: {name}", f"时间: {timestamp}" # 创建Gradio界面 with gr.Blocks(title="人脸识别打卡系统", theme=gr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown("# 人脸识别打卡系统") with gr.Row(): with gr.Column(): webcam = gr.Image(source="webcam",value="rtsp://admin1:[email protected]/stream1", label="摄像头", streaming=True) recognize_btn = gr.Button("开始识别", variant="primary") with gr.Column(): output_image = gr.Image(label="识别结果", interactive=False) result_text = gr.Textbox(label="识别结果", interactive=False) time_text = gr.Textbox(label="打卡时间", interactive=False) # 绑定事件 recognize_btn.click( recognize_face, inputs=[webcam], outputs=[output_image, result_text, time_text] ) # 添加统计信息 with gr.Row(): gr.Markdown("### 今日统计") gr.Dataframe(value=[["已打卡", 45], ["未打卡", 5]], headers=["状态", "人数"]) if __name__ == "__main__": demo.launch(server_port=7860, share=True)

gradio入门苏黎世的从前927于 2024-12-31 22:08:37 发布阅读量955 收藏 23点赞数 27分类专栏: 工具 文章标签: 前端框架版权工具专栏收录该内容1 篇文章订阅专栏快速入门import gradio as gr def greet(name): return "h1 " + name + "!" gr.Interface( fn=greet, inputs="text", outputs="text", title="Greeting Interface", description="This interface greets the user with the provided name." ).launch(share=True)文件名为app.py,直接在终端运行python app.py。即会出现一个链接,打开链接,就会在浏览器界面出现内容。但是使用这种方法,当需要更改代码时,更改后,需要将服务停掉,重新运行,很不方便。所以,第二种方法,使用debug模式运行。方法:将接口赋值给demo(固定写法,debug模式必须在demo的命名空间下启动),然后用demo启动,最后在终端运行gradio app.pyimport gradio as gr def greet(name): return "h1 " + name + "!" demo = gr.Interface( fn=greet, inputs="text", outputs="text", title="Greeting Interface", description="This interface greets the user with the provided name." ) demo.launch(share=True)Gradio 学习笔记:构建简单的 AI 交互界面1. Gradio 简介Gradio 是一个 Python 库,可以快速为机器学习模型创建友好的 Web 界面。它的特点是:简单易用,几行代码即可创建界面支持多种输入输出类型可以快速分享和部署适合原型开发和演示2. 基本安装和使用# 安装pip install gradio# 基本导入import gradio as gr3. 常用组件3.1 输入组件gr.Textbox(): 文本输入框gr.Number(): 数字输入框gr.Slider(): 滑动条gr.Radio(): 单选按钮gr.Checkbox(): 单个复选框gr.CheckboxGroup(): 多选框组gr.Image(): 图片上传gr.Audio(): 音频上传3.2 输出组件gr.Textbox(): 文本显示gr.Label(): 标签显示gr.Image(): 图片显示gr.Plot(): 图表显示4. 界面布局4.1 基本布局元素with gr.Blocks() as demo:    # Markdown 支持    gr.Markdown("# 标题")        # 标签页    with gr.Tab("标签1"):        # 内容        # 行布局    with gr.Row():        # 并排组件5. 实战示例:多功能演示程序import gradio as grdef greet(name, is_shouting=False):    if is_shouting:        return f"你好, {name.upper()}!"    return f"你好, {name}!"def calculator(num1, num2, operation):    if operation == "加":        return str(num1 + num2)    elif operation == "减":        return str(num1 - num2)    elif operation == "乘":        return str(num1 * num2)    elif operation == "除":        return str(num1 / num2) if num2 != 0 else "除数不能为零"with gr.Blocks() as demo:    gr.Markdown("# 多功能演示程序")        with gr.Tab("问候程序"):        gr.Markdown("## 问候功能")        with gr.Row():            name = gr.Textbox(label="请输入您的名字")            is_shouting = gr.Checkbox(label="大写模式")            greet_output = gr.Textbox(label="问候语")        name.change(fn=greet, inputs=[name, is_shouting], outputs=greet_output)        is_shouting.change(fn=greet, inputs=[name, is_shouting], outputs=greet_output)        with gr.Tab("计算器"):        gr.Markdown("## 计算器功能")        with gr.Row():            num1 = gr.Number(label="第一个数")            num2 = gr.Number(label="第二个数")            operation = gr.Radio(["加", "减", "乘", "除"], label="运算")            result = gr.Textbox(label="结果")                calculate_btn = gr.Button("计算")        calculate_btn.click(            fn=calculator,            inputs=[num1, num2, operation],            outputs=result        )demo.launch()6. 事件处理Gradio 支持多种事件:click(): 点击事件change(): 值改变事件submit(): 提交事件7. 部署和分享本地运行:demo.launch()公开分享:demo.launch(share=True)自定义端口:demo.launch(server_port=7860)8. 实用技巧1. 使用 gr.Markdown() 添加格式化文本使用 with gr.Row() 创建水平布局使用 with gr.Tab() 创建多标签页界面使用 value= 参数设置默认值使用 label= 参数设置组件标签9. 注意事项1. 确保函数输入输出与界面组件匹配2. 处理异常情况(如除零错误)合理组织界面布局,提高用户体验添加适当的提示信息和说明文字10. 总结Gradio 是一个强大而简单的工具,特别适合:快速创建演示界面展示机器学习模型创建简单的 Web 应用原型验证和测试通过这些基础知识,你已经可以创建实用的交互界面了。随着深入学习,你还可以探索更多高级功能,如自定义主题、API集成等。

import gradio as gr from openai import OpenAI from utils.utils import send_qwenvl, mathml2latex client = OpenAI( api_key="sk-86ec70f3845c46dd937f9827f9572b81", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) # Send Qwen2.5-72B-vl def submit_qwenvl(stem, analysis, score, student_answer, model): stem = mathml2latex(stem) analysis = mathml2latex(analysis) scoring = send_qwenvl(client, analysis, score, student_answer, model, stem) # Determine word problem return [stem, analysis, scoring] # Clean up input and output def clean(): return [None, None, None, None, None, 'qwen2.5-vl-72b-instruct'] type_chioes = ['llm', '多模态'] def update_dropdown(choice): if choice == 'llm': return [ ('72b', 'qwen2.5-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-32b-instruct'), ('14b', 'qwen2.5-14b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-3b-instruct'), ('1.5b', 'qwen2.5-1.5b-instruct'), ('0.5b', 'qwen2.5-0.5b-instruct') ] else: return [ ('72b', 'qwen2.5-vl-72b-instruct'), ('32b', 'qwen2.5-vl-32b-instruct'), ('7b', 'qwen2.5-vl-7b-instruct'), ('3b', 'qwen2.5-vl-3b-instruct') ] with gr.Blocks(title="测学练") as demo: gr.Markdown("
测学练
") with gr.Row(): # input with gr.Column(): with gr.Row(): type_choice = gr.Dropdown(label='类型', choices=type_chioes) model_choice = gr.Dropdown(label='模型') stem_input = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_input = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) score = gr.Slider(label="分值", minimum=1, maximum=50, step=1) student_answer = gr.Textbox(label="学生作答", lines=5) with gr.Row(): submit_btn = gr.Button(value="提交") clean_btn = gr.Button(value="清除") # output with gr.Column(): stem_output = gr.Textbox(label="题干", lines=5) analysis_output = gr.Textbox(label="标准答案", lines=5) scoring_output = gr.Text(label="评分结果") gr.on(triggers=[type_choice.change], fn=update_dropdown, inputs=type_choice, outputs=model_choice) submit_btn.click(fn=submit_qwenvl, inputs=[stem_input, analysis_input, score, student_answer, model_choice], outputs=[stem_output, analysis_output, scoring_output]) clean_btn.click(fn=clean, inputs=None, outputs=[stem_input, analysis_input, scoring_output, score, student_answer, model_choice]) demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False )

with gr.Blocks(title="教学案例生成器", css=".warning {color: red;}") as demo: gr.Markdown("## 🎓 信息技术教学案例生成工具") # 输入区域 with gr.Row(): topic_input = gr.Textbox(label="教学主题", placeholder="请输入章节名称...") generate_btn = gr.Button("立即生成", variant="primary") progress_bar = gr.Slider(visible=False, interactive=False) # 结果展示 with gr.Accordion("生成结果", open=True): output = gr.Markdown() # 历史记录 with gr.Accordion("历史记录", open=False): history_table = gr.Dataframe( headers=["时间", "主题", "内容摘要"], datatype=["str", "str", "str"], interactive=False ) # 生成按钮事件 generate_btn.click( fn=generate_lesson, inputs=topic_input, outputs=output, api_name="generate", show_progress=True ) # 初始化加载历史 def load_initial_data(): return pd.read_csv(HISTORY_FILE).values.tolist() demo.load( fn=load_initial_data, outputs=history_table ) # 定时刷新组件 poller = gr.poll( interval=10 * 1000, # 10秒间隔(毫秒单位) interactive=False, visible=False ) # 文件修改检测状态 last_mtime = gr.State(os.path.getmtime(HISTORY_FILE)) # 刷新回调函数 def check_history(current_mtime): new_mtime = os.path.getmtime(HISTORY_FILE) if new_mtime != current_mtime: return pd.read_csv(HISTORY_FILE).values.tolist(), new_mtime return gr.no_update(), current_mtime poller.change( fn=check_history, inputs=last_mtime, outputs=[history_table, last_mtime] )报错 module 'gradio' has no attribute 'poll' gradio 版本为 5.23.1 gradio_client 版本为 1.8.0

#将下面的程序由网页版改为程序版 import gradio as gr import ollama import cv2 import numpy as np import base64 import tempfile import time from PyPDF2 import PdfReader import os import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from PIL import Image import speech_recognition as sr from pydub import AudioSegment # 设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 模型配置参数 MODEL_CONFIG = { "model": "gemma3:27b", "temperature": 0.7, "max_tokens": 1024, "top_p": 0.9, "system_prompt": "你是一个多模态AI助手,请用中文回答" } # 系统自检函数 def system_self_check(): """执行系统自检,确保所有组件正常工作""" results = [] # 检查Ollama连接 try: ollama.list() results.append(("Ollama连接", "✅ 正常", "green")) except Exception as e: results.append(("Ollama连接", f"❌ 失败: {str(e)}", "red")) # 检查模型可用性 try: models = [m['name'] for m in ollama.list()['models']] if MODEL_CONFIG['model'] in models: results.append(("模型可用性", f"✅ {MODEL_CONFIG['model']}可用", "green")) else: results.append(("模型可用性", f"❌ {MODEL_CONFIG['model']}不可用", "red")) except Exception as e: results.append(("模型可用性", f"❌ 检查失败: {str(e)}", "red")) # 检查OpenCV try: cv2.__version__ results.append(("OpenCV", f"✅ 版本 {cv2.__version__}", "green")) except Exception as e: results.append(("OpenCV", f"❌ 未安装: {str(e)}", "red")) # 检查PyPDF2 try: PdfReader results.append(("PDF处理", "✅ PyPDF2可用", "green")) except Exception as e: results.append(("PDF处理", f"❌ PyPDF2未安装: {str(e)}", "red")) return results # ========== 多模态处理函数 ========== def process_text(prompt, temperature, max_tokens): """处理文本输入""" response = ollama.chat( model=MODEL_CONFIG['model'], messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}], options={ 'temperature': temperature, 'num_predict': max_tokens } ) return response['message']['content'] def process_image(image, prompt, temperature): """处理图像输入""" # 将图像转换为base64 if isinstance(image, str): img = Image.open(image) else: img = Image.fromarray(image.astype('uint8'), 'RGB') buffered = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.jpg', delete=False) img.save(buffered, format="JPEG") img_base64 = base64.b64encode(buffered.read()).decode('utf-8') os.unlink(buffered.name) # 创建多模态消息 messages = [ { 'role': 'user', 'content': prompt, 'images': [img_base64] } ] response = ollama.chat( model=MODEL_CONFIG['model'], messages=messages, options={'temperature': temperature} ) # 创建可视化 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) ax.imshow(img) ax.set_title("分析图像") ax.axis('off') # 添加响应文本 plt.figtext(0.5, 0.01, response['message']['content'], ha="center", fontsize=10, bbox={"facecolor": "orange", "alpha": 0.2, "pad": 5}) temp_img = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False) plt.savefig(temp_img.name, bbox_inches='tight') plt.close() return temp_img.name, response['message']['content'] def process_video(video_path, prompt, temperature, frame_interval): """处理视频输入""" cap = cv2.VideoCapture(video_path) total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) duration = total_frames / fps results = [] frames_to_process = [] # 提取关键帧 for i in range(0, total_frames, frame_interval): cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i) ret, frame = cap.read() if ret: frames_to_process.append((i, frame)) cap.release() # 处理每一帧 for frame_idx, frame in frames_to_process: # 保存临时图像 temp_frame = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.jpg', delete=False) cv2.imwrite(temp_frame.name, frame) # 处理图像 _, analysis = process_image(temp_frame.name, f"{prompt} (帧 {frame_idx}/{total_frames})", temperature) results.append({ "frame": frame_idx, "time": frame_idx / fps, "analysis": analysis }) os.unlink(temp_frame.name) # 创建可视化图表 fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 帧分析结果 times = [r['time'] for r in results] analysis_len = [len(r['analysis']) for r in results] ax[0].plot(times, analysis_len, 'o-') ax[0].set_title("分析结果长度随时间变化") ax[0].set_xlabel("时间 (秒)") ax[0].set_ylabel("分析长度 (字符)") # 关键词频率 keywords = ["人", "物体", "运动", "场景", "颜色"] keyword_counts = {k: 0 for k in keywords} for r in results: for k in keywords: if k in r['analysis']: keyword_counts[k] += 1 ax[1].bar(keyword_counts.keys(), keyword_counts.values(), color='skyblue') ax[1].set_title("关键词频率分析") ax[1].set_ylabel("出现次数") plt.tight_layout() chart_path = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False).name plt.savefig(chart_path) plt.close() return results, chart_path def process_audio(audio_path, prompt, temperature): """处理音频输入""" # 语音识别 r = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(audio_path) as source: audio_data = r.record(source) try: transcript = r.recognize_google(audio_data, language='zh-CN') except sr.UnknownValueError: transcript = "无法识别语音" except sr.RequestError as e: transcript = f"语音识别服务错误: {e}" # 处理文本 response = process_text(f"{prompt}\n语音内容: {transcript}", temperature, 512) # 创建波形图 audio = AudioSegment.from_file(audio_path) samples = np.array(audio.get_array_of_samples()) plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(samples, color='blue') plt.title("音频波形图") plt.xlabel("采样点") plt.ylabel("振幅") plt.grid(True, alpha=0.3) waveform_path = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False).name plt.savefig(waveform_path) plt.close() return transcript, response, waveform_path def process_pdf(pdf_path, prompt, temperature, max_tokens): """处理PDF文档""" text = "" with open(pdf_path, "rb") as f: reader = PdfReader(f) for page in reader.pages: text += page.extract_text() + "\n" # 只取前2000字符避免过长 text = text[:2000] + "..." if len(text) > 2000 else text # 处理文本 response = process_text(f"{prompt}\n文档内容: {text}", temperature, max_tokens) # 创建词云图 from wordcloud import WordCloud wordcloud = WordCloud( font_path='SimHei.ttf', background_color='white', width=800, height=400 ).generate(text) plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.title("文档关键词词云") wordcloud_path = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.png', delete=False).name plt.savefig(wordcloud_path) plt.close() return text, response, wordcloud_path # ========== 界面构建 ========== def create_interface(): """创建多模态界面""" with gr.Blocks( title="多模态Gemma3应用系统", theme=gr.themes.Soft(primary_hue="teal", secondary_hue="pink"), css=".gradio-container {background-color: #f5f7fa}" ) as app: # 标题和状态栏 gr.Markdown("# 🚀 Gemma3多模态应用系统") with gr.Row(): status_btn = gr.Button("系统状态检查", variant="secondary") status_output = gr.HTML() # 系统配置区域 with gr.Accordion("⚙️ 模型参数配置", open=False): with gr.Row(): temperature = gr.Slider(0.1, 1.0, value=MODEL_CONFIG["temperature"], label="温度", info="控制随机性 (低=确定, 高=创意)") max_tokens = gr.Slider(128, 4096, value=MODEL_CONFIG["max_tokens"], step=128, label="最大Token数", info="控制响应长度") top_p = gr.Slider(0.1, 1.0, value=MODEL_CONFIG["top_p"], label="Top-p采样", info="控制词汇选择范围") system_prompt = gr.Textbox(value=MODEL_CONFIG["system_prompt"], label="系统提示词", lines=2) model_selector = gr.Dropdown(["gemma3:27b", "gemma3:9b", "llama3"], value=MODEL_CONFIG["model"], label="选择模型") # 多模态标签页 with gr.Tabs(): # 文本对话标签页 with gr.Tab("💬 文本对话"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=3): text_input = gr.Textbox(label="输入问题", lines=5, placeholder="请输入您的问题...") text_btn = gr.Button("发送", variant="primary") with gr.Column(scale=7): text_output = gr.Textbox(label="模型回复", interactive=False, lines=10) # 图像分析标签页 with gr.Tab("🖼️ 图像分析"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=4): img_input = gr.Image(label="上传图像", type="filepath") img_prompt = gr.Textbox(label="分析指令", placeholder="描述您想分析的内容...") img_btn = gr.Button("分析图像", variant="primary") with gr.Column(scale=6): img_output = gr.Image(label="分析结果可视化") img_analysis = gr.Textbox(label="详细分析", interactive=False) # 视频分析标签页 with gr.Tab("🎬 视频分析"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=4): video_input = gr.Video(label="上传视频") video_prompt = gr.Textbox(label="分析指令", placeholder="输入视频分析指令...") frame_slider = gr.Slider(10, 100, value=30, step=10, label="帧采样间隔", info="间隔越大处理越快") video_btn = gr.Button("分析视频", variant="primary") with gr.Column(scale=6): video_output = gr.Plot(label="分析结果可视化") video_analysis = gr.JSON(label="帧分析结果") # 语音处理标签页 with gr.Tab("🎧 语音处理"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=4): audio_input = gr.Audio(label="上传音频", type="filepath") audio_prompt = gr.Textbox(label="分析指令", placeholder="输入语音分析指令...") audio_btn = gr.Button("处理音频", variant="primary") with gr.Column(scale=6): audio_waveform = gr.Image(label="音频波形") audio_transcript = gr.Textbox(label="语音转写", interactive=False) audio_analysis = gr.Textbox(label="分析结果", interactive=False) # PDF分析标签页 with gr.Tab("📄 文档分析"): with gr.Row(): with gr.Column(scale=4): pdf_input = gr.File(label="上传PDF文档", file_types=[".pdf"]) pdf_prompt = gr.Textbox(label="分析指令", placeholder="输入文档分析指令...") pdf_btn = gr.Button("分析文档", variant="primary") with gr.Column(scale=6): pdf_wordcloud = gr.Image(label="关键词词云") pdf_content = gr.Textbox(label="文档内容摘要", interactive=False) pdf_analysis = gr.Textbox(label="分析结果", interactive=False) # ========== 事件绑定 ========== # 系统状态检查 status_btn.click( fn=lambda: "
".join( [f"{n}: {s}" for n, s, c in system_self_check()] ), outputs=status_output ) # 文本处理 text_btn.click( fn=process_text, inputs=[text_input, temperature, max_tokens], outputs=text_output ) # 图像处理 img_btn.click( fn=process_image, inputs=[img_input, img_prompt, temperature], outputs=[img_output, img_analysis] ) # 视频处理 video_btn.click( fn=process_video, inputs=[video_input, video_prompt, temperature, frame_slider], outputs=[video_analysis, video_output] ) # 音频处理 audio_btn.click( fn=process_audio, inputs=[audio_input, audio_prompt, temperature], outputs=[audio_transcript, audio_analysis, audio_waveform] ) # PDF处理 pdf_btn.click( fn=process_pdf, inputs=[pdf_input, pdf_prompt, temperature, max_tokens], outputs=[pdf_content, pdf_analysis, pdf_wordcloud] ) # 模型参数更新 model_selector.change( fn=lambda x: gr.update(value=x), inputs=model_selector, outputs=model_selector ) return app # ========== 主程序 ========== if __name__ == "__main__": # 系统自检 print("=== 系统自检 ===") for name, status, _ in system_self_check(): print(f"{name}: {status}") # 创建界面 app = create_interface() app.launch( server_name="127.0.0.100", server_port=7860, share=True, favicon_path="favicon.ico" )

import gradio as gr import os import json import shutil from json_test import main_pipeline # 常量定义(全局统一路径) INPUT_DIR = r"D:\code\table-transformer-main\input_first" os.makedirs(INPUT_DIR, exist_ok=True) # 确保输入目录存在 def process_pdf(pdf_file,progress=gr.Progress()) -> tuple: """处理PDF文件的核心流程""" try: progress(0.1, desc="开始处理PDF...") # 1. 获取PDF文件名并复制到输入目录 if isinstance(pdf_file, str): pdf_name = os.path.basename(pdf_file) pdf_path = pdf_file else: pdf_name = os.path.basename(pdf_file.name) pdf_path = pdf_file.name target_pdf = os.path.join(INPUT_DIR, pdf_name) shutil.copyfile(pdf_path, target_pdf) progress(0.3, desc="调用模型解析...") # 2. 调用主处理函数生成JSON文件 json_path = main_pipeline(target_pdf) print(f"[DEBUG] JSON路径: {json_path}") # 3. 验证JSON文件是否存在 if not os.path.exists(json_path): raise FileNotFoundError(f"JSON文件未生成: {json_path}") progress(0.8, desc="生成JSON文件...") # 4. 读取JSON内容并返回(同时返回文件路径) with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f: json_data = json.load(f) return json_path, json_data except Exception as e: print(f"处理 PDF 失败: {e}") # 返回错误信息到前端(避免解析失败导致崩溃) return None, {"error": str(e)} def update_status(msg): """更新状态提示""" return {"value": msg, "__type__": "update"} # Gradio界面 with gr.Blocks(title="PDF智能解析系统", theme=gr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown("# 📑 PDF智能解析系统") gr.Markdown("上传PDF文件,自动提取结构化数据并生成JSON结果") with gr.Row(): # 输入区域 with gr.Column(scale=1): file_input = gr.File(label="上传PDF文件", file_types=[".pdf"], file_count="single") submit_btn = gr.Button("开始解析", variant="primary") # 输出区域 with gr.Column(scale=2): json_output = gr.JSON(label="解析结果预览", show_label=True) file_output = gr.File(label="下载JSON文件", interactive=False) status = gr.Textbox(label="处理状态", placeholder="等待文件上传...", interactive=False) # 按钮点击事件 submit_btn.click( fn=lambda: update_status("🔄 正在处理文件,请稍候..."), outputs=status, queue=False ).then( fn=process_pdf, inputs=file_input, outputs=[file_output, json_output], api_name="process_pdf" ).then( fn=lambda: update_status("✅ 处理完成!"), outputs=status, queue=False ) if __name__ == "__main__": demo.launch( server_name="127.0.0.1", server_port=7860, # 设置超时时间为 300 秒(5分钟) max_threads=4, # 可选:增加线程数 auth=None, # 可选:如果需要认证 share=True, # 关闭临时共享链接 # 关键参数:请求超时时间(秒) app_kwargs={"timeout": 1000} )

把”# -*- coding: utf-8 -*- import gradio as gr import requests import time import threading # 添加全局状态跟踪 server_status = { "last_check": 0, "is_online": False, "loading": False } def check_server_status(): """检查模型服务器状态""" try: # 尝试检查状态端点 resp = requests.get("http://127.0.0.1:5000/status", timeout=3) if resp.status_code == 200: data = resp.json() # 检查服务是否运行且模型已加载 server_status["is_online"] = data.get("model_loaded", False) and data.get("status") == "running" server_status["last_check"] = time.time() return server_status["is_online"] except Exception as e: print(f"状态检查错误: {str(e)}") server_status["is_online"] = False return server_status["is_online"] def chat_interface(user_input, history): """处理用户输入并获取模型响应""" # 每30秒检查一次服务器状态 if time.time() - server_status["last_check"] > 30: threading.Thread(target=check_server_status).start() # 显示服务器状态提示 if not server_status["is_online"]: return "[系统] 模型服务器未响应,请检查服务是否已启动", history try: server_status["loading"] = True start_time = time.time() # 构建包含历史记录的完整上下文 full_context = "\n".join([f"User: {h[0]}\nAI: {h[1]}" for h in history]) full_context += f"\nUser: {user_input}" response = requests.post( "http://127.0.0.1:5000/generate", json={ "prompt": full_context, "max_length": 1024 # 添加长度限制 }, timeout=180 # 更长超时时间 ) if response.status_code == 200: ai_response = response.json().get("response", "No response") response_time = time.time() - start_time formatted_response = f"{ai_response}\n\n⏱️ 响应时间: {response_time:.2f}秒" return formatted_response, history else: return f"[错误] 服务器返回状态码 {response.status_code}", history except requests.exceptions.Timeout: return "[超时] 模型响应时间过长,请稍后重试", history except Exception as e: return f"[错误] 发生异常: {str(e)}", history finally: server_status["loading"] = False # 创建聊天界面 with gr.Blocks(title="DeepSeek-7B Chat") as demo: gr.Markdown("# 🧠 DeepSeek-7B 对话系统") gr.Markdown("> 输入问题后按Enter提交,模型可能需要10-30秒响应") with gr.Row(): chatbot = gr.Chatbot(label="对话历史", height=500) with gr.Column(): gr.Markdown("### 使用说明") gr.Markdown("1. 输入问题后按Enter提交") gr.Markdown("2. 长回复可能需要30秒以上") gr.Markdown("3. 清除按钮会重置对话") server_status_box = gr.Textbox(label="服务状态", value="正在检测服务...", interactive=False) msg = gr.Textbox(label="输入消息", placeholder="输入您的问题...") with gr.Row(): submit_btn = gr.Button("发送") clear = gr.Button("清除对话") retry_btn = gr.Button("重试连接") # 更新服务器状态函数 def update_status(): is_online = check_server_status() status = "🟢 在线" if is_online else "🔴 离线" return f"{status} | 最后检查: {time.strftime('%H:%M:%S')}" # 响应处理函数 def respond(message, chat_history): bot_message, _ = chat_interface(message, chat_history) chat_history.append((message, bot_message)) return "", chat_history # 清除对话 def clear_chat(): return [] # 重试连接 def retry_connection(): is_online = check_server_status() status = "🟢 在线" if is_online else "🔴 离线" return f"{status} | 最后检查: {time.strftime('%H:%M:%S')}" # 组件交互 msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot]) submit_btn.click(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot]) clear.click(clear_chat, outputs=[chatbot]) retry_btn.click(retry_connection, outputs=[server_status_box]) # 初始化检查 demo.load(update_status, outputs=[server_status_box]) if __name__ == "__main__": # 初始状态检查 check_server_status() # 添加连接测试 print("="*50) print("测试模型服务器连接...") try: test_resp = requests.get("http://127.0.0.1:5000/status", timeout=3) print(f"连接测试结果: 状态码 {test_resp.status_code}") if test_resp.status_code == 200: print(f"服务状态: {test_resp.json()}") except Exception as e: print(f"连接失败: {str(e)}") print("="*50) # 启动界面 demo.launch( server_port=7860, share=False, server_name="0.0.0.0" )“改成# model_server/simple_ui.py import sys import threading from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QSplitter, QTabWidget, QTextEdit, QPushButton, QComboBox, QSlider, QLabel, QGroupBox) from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage import requests import numpy as np import cv2 class AIStudioUI(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("AI 工作室") self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # 主布局 main_widget = QWidget() main_layout = QHBoxLayout() main_widget.setLayout(main_layout) self.setCentralWidget(main_widget) # 左侧控制面板 control_panel = self.create_control_panel() main_layout.addWidget(control_panel, 1) # 占1份宽度 # 右侧主内容区 splitter = QSplitter(Qt.Vertical) # 输入面板 input_panel = self.create_input_panel() splitter.addWidget(input_panel) # 输出面板 output_panel = self.create_output_panel() splitter.addWidget(output_panel) # 状态面板 status_panel = self.create_status_panel() splitter.addWidget(status_panel) splitter.setSizes([300, 400, 100]) # 设置各区域高度比例 main_layout.addWidget(splitter, 3) # 占3份宽度 # 定时更新状态 self.timer = QTimer() self.timer.timeout.connect(self.update_system_status) self.timer.start(2000) # 每2秒更新一次状态 # 后续定义各面板创建函数... 对吗?

import os import gradio as gr import pandas as pd import time from pathlib import Path from datetime import datetime, date ,timedelta import tempfile import shutil from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import threading import json from urllib.parse import quote from config import available_models, default_model, degrees, default_degree, GENDER, DEFAULT_GENDER, api_keys, IMAP_HOST, PORT from extract_utils import extract_resume_info, read_html_content from extract_foxmail import EmailResumeDownloader JOB_JSON_PATH = "job_descriptions.json" def update_job_description(selected_job_name): try: with open(JOB_JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: job_descriptions_latest = json.load(f) return job_descriptions_latest.get(selected_job_name, "") except Exception as e: print(f"读取岗位描述失败: {e}") return "" def download_resumes_from_mail(start_date_str=None, end_date_str=None): downloader = EmailResumeDownloader( host=IMAP_HOST, port=PORT, user=api_keys["email_user"], password=api_keys["email_pass"] ) downloader.process_emails(since_date=start_date_str, before_date=end_date_str) def process_single_resume(model_name, selected_job, job_description_input, city, file): suffix = Path(file.name).suffix.lower() content = "" temp_path = f"tmp_{threading.get_ident()}{suffix}" shutil.copy(file.name, temp_path) today_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d") output_folder = os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop', 'processed_resumes', today_date, selected_job) file_path = os.path.join(output_folder, file.name) try: if suffix == ".html": content = read_html_content(temp_path) else: return None if not content.strip(): return None if city: city = f"是否有意愿来{city}发展" job_description_input += city info = extract_resume_info(content, model_name, selected_job, job_description_input) # info["文件名"] = Path(file.name).name info["文件路径"] = file.name if not len(job_description_input): info["辅助匹配"] = 1 print(info) print("="*100) return info finally: if os.path.exists(temp_path): try: os.remove(temp_path) except Exception as e: print(f"删除临时文件 {temp_path} 失败: {e}") def dataframe_to_html_with_links(df: pd.DataFrame) -> str: df_copy = df.copy() if "文件地址" in df_copy.columns: df_copy["文件名"] = df_copy["文件地址"] df_copy.drop(columns=["文件地址"], inplace=True, errors="ignore") return df_copy.to_html(escape=False, index=False) def save_csv_to_folder(df, folder_name, save_dir): if df.empty: return None os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) save_path = os.path.join(save_dir, f"{folder_name}.csv") with open(save_path, mode='w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: df.to_csv(f, index=False) temp_download_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), f"{folder_name}.csv") shutil.copy(save_path, temp_download_path) return temp_download_path def process_resumes_mult(model_name, selected_job, degree, job_description_input, work_experience, files, resume_limit, gender, age_min, age_max, city): start_time = time.time() degree_levels = {"大专": 1, "本科": 2, "硕士": 3, "博士": 4, "不限": 0} results, pdf_docx_files, doc_files = [], [], [] today_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d") output_folder = os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop', 'processed_resumes', today_date, selected_job) os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [ executor.submit(process_single_resume, model_name, selected_job, job_description_input, city, file) for file in files ] for future in as_completed(futures): try: res = future.result() if res: results.append(res) except Exception as e: print(f"简历处理异常: {e}") df_filtered = pd.DataFrame(results) if not df_filtered.empty: if gender != "不限": df_filtered = df_filtered[df_filtered["性别"] == gender] # 年龄筛选:必须先确保有年龄字段 if "年龄" in df_filtered.columns: df_filtered = df_filtered[ (df_filtered["年龄"] >= age_min) & (df_filtered["年龄"] <= age_max) ] df_filtered = df_filtered[ (df_filtered["工作经验"] >= work_experience) & (df_filtered["岗位匹配度"] > 0.5) & (df_filtered["辅助匹配"] > 0.5) ] if degree != "其他": df_filtered = df_filtered[ df_filtered["学历"].map(lambda x: degree_levels.get(x, 0)) >= degree_levels[degree] ] # 合并岗位匹配度和辅助匹配,生成综合匹配得分(范围0~1) df_filtered["综合匹配得分"] = ( df_filtered["岗位匹配度"] / 2 + df_filtered["辅助匹配"] / 2 ).round(2) df_filtered = df_filtered.drop(columns=["岗位匹配度", "辅助匹配"]) df_filtered = df_filtered.sort_values(by="综合匹配得分", ascending=False) if resume_limit > 0: df_filtered = df_filtered.head(resume_limit) file_paths = df_filtered.get("文件路径") file_links = [] for file_path in file_paths: file_path = Path(file_path) file_name = file_path.name target_path = os.path.join(output_folder, file_name) file_path_str = str(file_path).replace("\\", "/") # 复制文件到输出文件夹 if file_path and os.path.exists(file_path): shutil.copy(file_path, target_path) file_links.append(file_path_str) df_filtered["文件地址"] = file_links if "文件路径" in df_filtered.columns: df_filtered = df_filtered.drop(columns=["文件路径"]) elapsed_time = f"{time.time() - start_time:.2f} 秒" return df_filtered, elapsed_time, output_folder def on_import_and_process(model_name, selected_job, degree, job_description_input, work_experience, resume_limit, gender, age_min, age_max, city): desktop = os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop') base_dir = os.path.join(desktop, 'resumes') start_date_val = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d") resume_folder = os.path.join(base_dir, start_date_val) file_paths = [] for suffix in [".pdf", ".doc", ".docx", ".html"]: file_paths.extend(Path(resume_folder).rglob(f"*{suffix}")) class UploadedFile: def __init__(self, path): self.name = str(path) files = [UploadedFile(path) for path in file_paths] df_filtered, elapsed_time, output_folder = process_resumes_mult( model_name, selected_job, degree, job_description_input, work_experience, files, resume_limit, gender, age_min, age_max, city ) export_button.interactive = not df_filtered.empty df_html = dataframe_to_html_with_links(df_filtered) return df_html, elapsed_time, df_filtered, output_folder def add_new_job(job_name, job_description): job_name = job_name.strip() job_description = job_description.strip() if not job_name: return "⚠️ 岗位名称不能为空" if not job_description: return "⚠️ 岗位描述不能为空" # 读取原始文件 try: with open("job_descriptions.json", "r", encoding="utf-8") as f: jobs = json.load(f) except Exception as e: return f"❌ 加载 job_descriptions.json 失败: {e}" # 如果岗位已存在 if job_name in jobs: return f"⚠️ 岗位【{job_name}】已存在,请勿重复添加" # 添加岗位 jobs[job_name] = job_description try: with open("job_descriptions.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(jobs, f, ensure_ascii=False, indent=2) except Exception as e: return f"❌ 保存失败: {e}" return gr.update(choices=list(jobs.keys())), f"✅ 成功添加岗位【{job_name}】..." def load_job_descriptions(): try: with open(JOB_JSON_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: return json.load(f) except: return {} with gr.Blocks(title="📄 智能简历抽取 Test 版") as demo: gr.Markdown("# 📄 智能简历信息抽取") with gr.Row(): model_name = gr.Dropdown(choices=available_models, value=default_model, label="选择语言模型") degree = gr.Dropdown(choices=degrees, value=default_degree, label='学历') job_descriptions = load_job_descriptions() selected_job = gr.Dropdown(choices=list(job_descriptions.keys()), label="岗位") work_experience = gr.Slider(0, 10, value=0, step=1, label="工作经验(年数)") resume_limit = gr.Dropdown(choices=[0, 5, 10, 15, 20], value=0, label="筛选简历(0 不限制)") # 在原 Gradio UI 中添加年龄筛选区间组件: with gr.Row(): gender = gr.Dropdown(choices=GENDER, value=DEFAULT_GENDER, label='性别') city = gr.Textbox(label="城市", placeholder="请输入招聘城市名称,如 徐州") age_min = gr.Slider(18, 65, value=0, step=1, label="年龄下限") age_max = gr.Slider(18, 65, value=100, step=1, label="年龄上限") # city = gr.Textbox(label="城市", placeholder="请输入招聘城市名称,如 徐州") with gr.Accordion("➕ 添加新岗位", open=False): new_job_name = gr.Textbox(label="新岗位名称", placeholder="请输入岗位名称,如 销售经理") new_job_description = gr.Textbox( label="新岗位描述", lines=6, placeholder="请输入该岗位的要求、职责描述等,可用于简历辅助匹配" ) add_job_button = gr.Button("✅ 确认添加") add_job_output = gr.Markdown("") job_description_populate = gr.Textbox(label="岗位描述(可加入更多筛选需求)", placeholder="请输入岗位职责或要求,可用于辅助匹配", lines=3) add_job_button.click( fn=add_new_job, inputs=[new_job_name, new_job_description], outputs=[selected_job, add_job_output] ) today_str = str(date.today()) with gr.Row(): date_range = gr.Radio( choices=["今天", "最近三天", "最近一周", "最近一个月", "自定义时间段"], value="今天", label="筛选邮件时间范围" ) read_status = gr.Radio( choices=["全部", "未读", "已读"], value="全部", label="邮件读取状态" ) with gr.Row(visible=False) as custom_date_row: start_date = gr.Textbox(value=today_str, label="起始日期(格式:2025-07-16)") end_date = gr.Textbox(value=today_str, label="结束日期(格式:2025-07-16)") def toggle_date_inputs(date_range_value): return gr.update(visible=(date_range_value == "自定义时间段")) date_range.change(toggle_date_inputs, inputs=date_range, outputs=custom_date_row) with gr.Row(): import_button = gr.Button("📂 下载简历") process_button = gr.Button("🔍 开始处理") export_button = gr.Button("📥 导出筛选结果", interactive=True) download_notice = gr.Markdown(value="") # result_table = gr.Dataframe(label="筛选结果", interactive=False) result_table = gr.HTML(label="筛选结果") elapsed_time_display = gr.Textbox(label="耗时", interactive=False) output_folder_state = gr.State() result_state = gr.State() # 选岗位时更新岗位描述 def update_job_description(selected_job_name): job_descriptions = load_job_descriptions() if not selected_job_name or selected_job_name not in job_descriptions: return "" job_descriptions = load_job_descriptions() return job_descriptions[selected_job_name] selected_job.change( fn=update_job_description, inputs=[selected_job], outputs=[job_description_populate] ) def on_download_and_import(model_name, selected_job, degree, job_description_input, work_experience, resume_limit, gender, age_min, age_max, city): return on_import_and_process(model_name, selected_job, degree, job_description_input, work_experience, resume_limit, gender, age_min, age_max, city) def show_downloading_text(): return "⏳ 开始下载中..." def on_download_email(date_range_value, start_date_val, end_date_val, read_status_val): today = datetime.today().date() if date_range_value == "今天": start = today end = today elif date_range_value == "最近三天": start = today - timedelta(days=2) end = today elif date_range_value == "最近一周": start = today - timedelta(days=6) end = today elif date_range_value == "最近一个月": start = today - timedelta(days=29) end = today elif date_range_value == "自定义时间段": try: start = datetime.strptime(start_date_val, "%Y-%m-%d").date() end = datetime.strptime(end_date_val, "%Y-%m-%d").date() except Exception: return "⚠️ 自定义时间格式错误,请使用 YYYY-MM-DD" else: return "⚠️ 未知时间范围选项" # 邮件读取状态控制 unseen_only = None if read_status_val == "未读": unseen_only = True elif read_status_val == "已读": unseen_only = False downloader = EmailResumeDownloader( host=IMAP_HOST, port=PORT, user=api_keys["email_user"], password=api_keys["email_pass"] ) downloader.process_emails( since_date=start.strftime("%Y-%m-%d"), before_date=(end + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), # 邮件before_date是“非包含” unseen_only=unseen_only ) return f"📥 已下载 {start} 至 {end} 区间、状态为 [{read_status_val}] 的简历 ✅" import_button.click( fn=show_downloading_text, outputs=[download_notice] ).then( fn=on_download_email, inputs=[date_range, start_date, end_date, read_status], outputs=[download_notice] ) process_button.click( fn=on_download_and_import, inputs=[model_name, selected_job, degree, job_description_populate, work_experience, resume_limit, gender, age_min, age_max, city], outputs=[result_table, elapsed_time_display, result_state, output_folder_state] ) def export_csv(df, selected_job, output_folder): return save_csv_to_folder(df, selected_job, output_folder) export_button.click( fn=export_csv, inputs=[result_state, selected_job, output_folder_state], outputs=gr.File(label="下载 CSV") ) if __name__ == "__main__": demo.launch(server_name="0.0.0.0", share=True, debug=True, allowed_paths=[os.path.join(os.path.expanduser("~"), 'Desktop')])如何在result_table = gr.HTML(label="筛选结果")每行后面添加一个按钮,按钮使用gradio库进行添加,然后绑定这一行文件位置这一数值进行触发

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在讨论 **Mockito** 和 **Monkey Testing** 时,通常会涉及两个不同的技术领域:一个是单元测试中的模拟框架(Mockito),另一个是自动化测试中用于随机事件生成的测试方法(Monkey Testing)。以下是它们的定义、用途及可能的结合方式。 ### Mockito 框架概述 Mockito 是一个流行的 Java 单元测试框架,它允许开发者创建和配置模拟对象(mock objects),从而在不依赖外部系统或复杂对象的情况下测试代码逻辑。Mockito 的主要优势在于其简洁的 API 和强大的验证功能,例如: - 模拟接口或类的行为 - 验证方法调用次数
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深度学习中的卷积运算指南:调参与矩阵操作

这篇文章是一份关于深度学习中卷积算术的指南,特别是在卷积神经网络(CNN)中的调参指导。深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法,它在图像识别、语音识别和自然语言处理等众多领域取得了突破性的成果。而卷积神经网络是深度学习中最重要、最具影响力的一类神经网络模型,尤其在图像处理领域表现出色。本文将详细探讨卷积操作及其算术的基础知识,以及如何对其进行有效调参。 1. 卷积操作的基础 1.1 离散卷积 离散卷积是卷积神经网络中最基本的运算之一。在数学上,两个离散函数的卷积可以被定义为一个新函数,它是两个函数相对滑动并相乘后积分(或求和)的结果。在计算机视觉中,通常使用的是二维离散卷积,它处理的是图像矩阵。卷积核(或滤波器)在图像上滑动,每次与图像的一个局部区域相乘并求和,生成一个新的二维矩阵,也就是特征图(feature map)。 1.2 池化 池化(Pooling)是降低特征维度的一种常用技术,目的是减少计算量并防止过拟合。池化操作通常跟随在卷积操作之后。最常用的池化操作是最大池化(Max Pooling),它通过选择每个池化窗口内的最大值来替代该窗口内的所有值。池化操作还可以是平均池化(Average Pooling)等其他类型。 2. 卷积算术 2.1 无零填充,单位步长 在没有使用零填充(padding)和使用单位步长(stride)的情况下,卷积操作可能会导致特征图的尺寸小于输入图像尺寸。步长表示卷积核每次移动的像素数。 2.2 零填充,单位步长 零填充可以保持特征图的尺寸不变。有两种常见的零填充方式:半填充(same padding)和全填充(full padding)。半填充使得输出特征图的宽度和高度与输入一致;全填充则使得特征图的尺寸更大。 2.2.1 半(same)填充 使用半填充是为了保持特征图与输入图像尺寸一致,其计算方法是根据卷积核尺寸和步长来确定填充的数量。 2.2.2 全填充 全填充通常用于保证所有输入像素均被卷积核考虑,但结果特征图尺寸会大于输入。 2.3 无零填充,非单位步长 当步长大于1时,输出特征图的尺寸会小于使用单位步长的情况。非单位步长的卷积操作通常用于减少特征图的尺寸,以降低模型复杂度和计算量。 2.4 零填充,非单位步长 在使用非单位步长的同时,结合零填充可以更灵活地控制特征图的尺寸。可以基于需要的输出尺寸和卷积核大小来决定填充的量。 3. 池化算术 池化算术涉及到将输入特征图分割成多个区域,并从每个区域中选择代表值(通常是最大值或平均值)形成输出特征图。池化算术包括了池化区域的大小和步长的设定,其设计直接影响到网络的特征抽象能力和感受野大小。 4. 转置卷积算术 4.1 卷积作为矩阵操作 转置卷积有时被称为分数步长卷积,它在数学上可以被看作是传统卷积操作的转置。这意味着它是传统卷积操作矩阵表示的反操作。 4.2 转置卷积 转置卷积在实现上通常通过零填充和插值来扩展输入特征图的尺寸,常用于生成图像的上采样过程中,例如在像素点生成任务中。 4.3-4.6 不同的填充和步长的转置卷积 文章继续详细讨论了不同零填充和步长设置下的转置卷积算术。在转置卷积中,单位步长与非单位步长的处理方式与传统卷积相似,但转置卷积的目的在于增大特征图尺寸,这与传统卷积操作减少特征图尺寸相反。转置卷积算术在生成模型如GAN(生成对抗网络)中尤为重要,它帮助网络生成高分辨率的图像。 标签中提到了CNN调参、机器学习、深度学习和padding。这些标签体现了本文的重点是卷积神经网络中的参数调整,特别是如何通过调整padding来控制输出特征图的大小。此外,文章还涉及机器学习和深度学习的基础知识,强调了在设计CNN模型时对卷积层和池化层进行参数设置的重要性。 从文件名称列表中可以看到,这篇指南由两位作者编写,其中lecun-98.pdf可能是指Yann LeCun教授在1998年发表的关于深度学习卷积网络的开创性工作,而A guide to convolution arithmetic for deep learning.pdf正是本文档的标题。 总结来说,本文提供了一个全面的指南,通过详细讲解卷积和池化操作的各种参数设置,帮助读者理解如何在CNN中进行有效的调参,以及这些操作是如何对深度学习模型的性能产生影响的。通过合理地应用这些知识,可以优化模型结构,提高模型的性能和效率。
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奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实

# 奢侈品时尚零售中的人工智能与扩展现实 ## 1. 纳米层面的双重关系 在奢侈品时尚零售领域,纳米层面体现了一线员工与奢侈品时尚消费者之间的双重关系。一线员工不仅包括人类,还涵盖了人工智能代理,如聊天机器人和店内机器人。人类一线员工需依据零售组织文化和身份接受培训,同时享有所在国家法律规定的劳动权利和义务,并遵循时尚奢侈品牌的总体政策。 而人工智能代理在知识和情感方面不断进化,最终可能会更清晰地意识到自身存在,甚至开始主张权利,未来还有可能成为消费者。与此同时,融合纳米技术设备或采用增强能力假肢的混合人类,也能同时扮演员工和顾客的双重角色。 在这种情况下,人类与人工智能代理、不同技术水
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两个python脚本使用互斥锁

在 Python 中,如果你想在多个脚本(或多个进程)之间共享资源并防止同时访问,可以使用互斥锁(Mutex)。互斥锁确保一次只有一个进程可以访问共享资源。通常,这种场景出现在使用 `multiprocessing` 模块时。 下面是一个使用 `multiprocessing.Lock` 的完整示例,包含两个 Python 脚本: --- ### 脚本 1:`process1.py` ```python import multiprocessing import time def worker(lock, filename): with lock: print
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DNS与ICMP隧道技术文档资料大全

### DNS隧道技术知识点 DNS(Domain Name System,域名系统)隧道技术是一种利用DNS协议进行数据传输的方法。DNS主要用于将域名解析为IP地址,但因其请求和响应数据包具有较大的灵活性和较长的超时容忍性,所以能够被用于隐藏数据传输,从而创建一个隐蔽的通道,绕过防火墙和入侵检测系统。 #### DNS隧道的工作原理 DNS隧道通常通过构造特殊的DNS查询和响应数据包来传输数据。正常的DNS查询是针对域名的解析,而隧道化过程则是将数据封装在DNS请求和响应中。例如,可以将一段文本信息隐藏在DNS查询的域名中,然后在服务器端解析出来。同样,服务器也可以将数据伪装在DNS响应中回传给客户端。这一过程可以用以下步骤简化表示: 1. 建立隧道:客户端首先与DNS隧道服务端进行通讯,建立连接。 2. 数据封装:客户端将需要传输的数据编码后隐藏在DNS查询请求中。 3. 数据传输:通过DNS协议的正常流程发送到隧道服务器。 4. 数据解码:隧道服务器接收到DNS响应后,从中提取并解码数据。 #### DNS隧道的优势和用途 - **隐蔽性**:由于DNS流量非常普遍,它能够隐藏在正常的网络请求中,不易被监控系统识别。 - **穿透防火墙**:许多网络环境仅允许DNS流量通过,DNS隧道可以有效地绕过这些网络限制。 - **持久性**:DNS隧道可以长时间保持活跃,因为它看起来就像正常的DNS请求一样。 #### DNS隧道的风险和问题 - **安全性问题**:如果DNS隧道被恶意利用,攻击者可以通过它来传输恶意数据或作为攻击网络的通道。 - **性能影响**:由于DNS请求和响应通常较小,通过隧道传输大量数据可能会影响性能。 - **监控困难**:由于DNS隧道的隐蔽性,监控和检测其活动相对困难。 ### ICMP隧道技术知识点 ICMP(Internet Control Message Protocol,互联网控制消息协议)隧道技术利用ICMP协议的数据包在受限网络间建立通信渠道。不同于DNS隧道,ICMP通常用于发送错误消息和操作信息,但通过特定的封装技术,它也可以用于传输用户数据。 #### ICMP隧道的工作原理 ICMP隧道工作原理类似于DNS隧道,但使用的是ICMP协议。ICMP消息通常用于报告错误或发送特定的网络状态信息。在隧道中,ICMP数据包的负载部分可以包含封装的数据,使得数据能够在发送方和接收方之间进行传输。 #### ICMP隧道的优势和用途 - **避免过滤**:由于许多网络策略允许ICMP消息通过,因此通过ICMP隧道的数据可以在受限网络中传输。 - **高可靠性和效率**:与DNS隧道相比,ICMP协议的数据包不需要进行域名解析,通常能够提供更快速、更高效的通信。 #### ICMP隧道的风险和问题 - **隐蔽性较差**:相较于DNS隧道,ICMP隧道更有可能被网络监测系统识别,因为ICMP流量异常容易引起注意。 - **可能影响网络稳定**:ICMP是用于诊断网络问题的协议,大量非正常ICMP流量可能干扰网络的正常功能。 ### 总结 DNS与ICMP隧道技术提供了在受限网络环境中绕过审查和限制的方法。这些技术的有效性在于它们能够模拟正常网络流量的特性,从而隐藏隧道流量的真实目的。不过,它们的使用必须谨慎,以防止被滥用,造成安全问题。在实际应用中,了解和掌握这些技术的知识有助于更好地维护网络的安全和稳定。
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增强现实与人工智能在药学领域的应用

### 增强现实与人工智能在药学领域的应用 在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和增强现实(AR)技术正逐渐渗透到各个领域,药学领域也不例外。这两项技术的发展为药学教育、实践以及患者护理带来了新的机遇和变革。 #### 1. AI与AR在药学教育中的应用 新兴技术的发展为药学专业的学生提供了拓展临床知识和沟通技能的新途径。AI和AR可以作为独立的教学工具,让学生置身于模拟现实世界的学习环境中。AR能提供图像、文本信息和动画等各种数据,为不同场景创建虚拟模拟,可应用于药学的多个领域,如药品开发、制造和药物发现等。以下是AR在药学教育不同课程中的具体应用: ##### 1.1 药物咨询