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我也要
在开发spring boot项目时，通常一套程序会被安装在不同环境中，比如开发，测试，生产等，其中数据库地址，服务器端口等配置都不同，每次打包都要修改配置文件，非常麻烦，profile就是提供一种方法进行动态配置切换。
定义三个配置文件（三种环境）
application-dev
application-pro
application-test
在application中激活对应的配置
运行之后：
第二种：
用 --- 分割区域
在区域外写全局的配置或激活语句
需要先将项目打jar包，然后在终端执行命令
java -jar xxx.jar --spring.profiles.active=dev
SAP 物料主数据中的 Profile 创建方法，MRP profile 与 Forecast profile 的设计逻辑
摘要：SAP物料主数据维护中Profile的标准化价值（150字） 物料主数据维护的核心痛点在于同一物料在不同工厂/用户间的维护口径不一致，导致MRP运行结果混乱。SAP提供的Profile机制通过标准化模板（MRP/Forecast profile）解决这一问题：将关键字段预先定义为固定值（强约束）或默认值（可调整），在创建物料时自动带入主数据视图。Profile设计需权衡字段管控力度，区分采购件/半成品/成品等不同物料的策略组合，并通过系统校验避免逻辑冲突（如固定批量与最大库存不可共存）。该机制适用于制
环境与profile
在开发软件的时候， 有一个很大的挑战就是将应用程序从一个环境迁移到另外一个环境。 数据库的配置会因为环境不同而改变。 不同环境下的数据库配置： 开发环境： 我们可能会使用嵌入式数据库， 并预先加载测试数据。 例如， 在Spring配置类中， 我们可能会在一个带有@Bean注解的方法上使用EmbeddedDatabaseBuilder： 这会创建一个类型为javax...
从X86到ARM：将VINS-Fusion-GPU和ego-planner迁移到Jetson Orin-NX时，我踩过的那些‘环境差异’坑
本文详细介绍了将VINS-Fusion-GPU和ego-planner从X86平台迁移到Jetson Orin-NX（ARM架构）时遇到的环境差异问题及解决方案。内容涵盖ARM与X86的架构差异、依赖管理、性能调优和硬件接口适配，特别强调了CUDA在ARM平台上的优化配置和内存访问技巧，帮助开发者高效完成跨平台迁移。
Maven学习-Profile详解
Profile能让你为一个特殊的环境自定义一个特殊的构建；profile使得不同环境间构建的可移植性成为可能。Maven中的profile是一组可选的配置，可以用来设置或者覆盖配置默认值。有了profile，你就可以为不同的环境定制构建。profile可以在pom.xml中配置，并给定一个id。然后你就可以在运行Maven的时候使用的命令行标记告诉Maven运行特定profile中的目标。一个...
光线追踪渲染实战：蒙特卡洛路径追踪及其c++实现
光线追踪超越了传统的图形流水线，是一种现代的渲染。光线追踪是一种基于物理的渲染方法，通过模拟光在介质中的真实表现来输出足以逼近现实的图像。光线从光源出发，经过各种反射折射，进入摄像机。通过渲染方程描述一点的颜色，并且通过蒙特卡洛方法求解渲染方程来获取最终的像素颜色。
AutoSAR系列讲解 - 前言
博主xyfx是一名汽车行业的嵌入式软件工程师，本职工作是同步电机的驱动控制（主要做FOC的，这个大家要是有兴趣，以后可以单独开一个专栏来讲解一下），由于做控制器的时候需要用到AutoSAR，所以特意的去学习了相关知识，同时博主自己也在同步提高中，有写的不合理的地方也请大家指正。我准备对AutoSAR开设两个大的方面来讲解，一是AutoSAR的入门篇，二是AutoSAR的实践篇，分别讲述AutoSAR的理论基础和工具的使用。
Maven简介（三）——profile介绍
4 profile介绍 4.1 profile简介 profile可以让我们定义一系列的配置信息，然后指定其激活条件。这样我们就可以定义多个profile，然后每个profile对应不同的激活条件和配置信息，从而达到不同环境使用不同配置信息的效果。比如说，我们可以通过profile定义在jdk1.5以上使用一套配置信息，在jdk1.5以下使用另外一套配置信息；或者有时候我们
GEE 案例分析：利用Landsat数据进行FAI、NDVI及CHLA分析并统计平均值(巢湖为例)
浮游藻类指数（FAI）、归一化植被指数（NDVI）及叶绿素a（CHLA）是水体环境监测的重要指标。本文利用Google Earth Engine（GEE）平台，基于Landsat 5和Landsat 8数据，进行水体藻类及植被监测。
Profile
Profile 在软件开发过程中，敏捷开发模式十分常见，也就是每次都提交一个小阶段的测试。那么可能是开发人员使用一套环境，测试人员使用一套环境，两套系统的数据库是不一样的。面对这种“在不同的环境中进行切换”的需求，Spring也会对这样的场景进行支持，也就是Bean的Profile 一.使用注解@Profile配置 ...
化工设计软件：PDMS二次开发_（7）.数据导入与导出技术
在某些复杂场景下，PDMS提供的标准API接口可能无法满足需求。此时，可以通过自定义API接口来实现特定的数据导入与导出功能。自定义设备导入API接口可以处理更复杂的设备数据格式。# 导入必要的库import pdms_api # 假设有一个PDMS API库# 定义自定义设备数据# 自定义设备导入API接口# 调用自定义设备导入API接口# 输出导入成功的消息print("自定义设备数据导入成功")在PDMS二次开发中，数据的导入与导出是关键的技术环节。
openclaw通俗入门系列6——记忆系统
记忆 = 智能体的笔记本，分长期（MEMORY.md）和每日（memory/日期.md）。只有写到文件里的才能记住！支持语义搜索（理解意思）+ 关键词搜索，还能自动在压缩前保存重要内容。
Profile是啥？
英 [ˈprəʊfaɪl] 美[ˈproʊfaɪl] profile -> 我的（用于概述，简介，印象） 一般在软件开发中，表示用户自己，如我，我的界面什么的，比如在Github中，有your profile，点开之后就是用户的画像，包括仓库概述什么的。 ...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
android权限级别探索（四），Work Profile/Profile Owner的开启与功能
一、什么是Profile Owner 因为Profile Owner在体验上与Device Owner和Device admin有很大的差别，所以额外添加了一段讲解什么是Profile Owner。 google为了Android在企业中运用推出的安全方案，即android for work，广义上android for work包含了deviceOwner 和 profileOwner两种方案，...
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Profile、Profile Table 和 Profile Specification
在 JAIN SLEE (Service Logic Execution Environment) 中，Profile、Profile Table 和 Profile Specification 是非常重要的数据管理概念。为了帮助理解，下面的讲解将包含清晰的概念定义，并对相关 XML 配置文件中的每个节点进行详细说明。Profile 是存储特定用户或服务数据的实体。它类似于数据库中的一行数据，代表某个具体的用户数据或服务设置。例如，在电话服务中，Profile 可以存储用户的呼叫转移设置、偏好等信息。 这个
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
oracle中profile
Oracle中profile的作用？ 悬赏分：20 - 解决时间：2008-6-18 10:16 profile的作用是什么？如何使用profile控制用户的权限？ 问题补充：请举例说明？提问者： quziguang - 五级最佳答案create profile new_profile limit
fluent udf 特殊宏之 F_PROFILE
F_PROFILE 宏在 DEFINE_PROFILE UDF 中使用，对给定的面（face）和线索（thread）设置边界值。标号 i 既是F_PROFILE 也是 DEFINE_PROFILE 的参数，用来识别特定的，待设置边界变量（如：压力、温度、速度）, F_PROFILE 在mem.h 中定义。 语法： F_PROFILE(f,t,i) 参数： face_t f //the i...
springboot 的 Profile
应用所在的运行环境发生切换时，配置文件常常就需要随之修改。Profile：——就是一组配置文件及组件的集合。可以整个应用在不同的profile之间切换（设置活动profile），整个应用都将使用该profile对应的配置文件及组件。——每个运行环境（开发、测试、上线）都配置成一个对应profile，这样以后只要修改一下活动profile，应用就可以轻易地在不同的运行环境之间自由切换。就是通过 配置的 profile 快速切换开发环境。
ORACLE用户PROFILE详解
ORACLE用户PROFILE详解 一、官网说明 Oraclerecommends that you use the Database Resource Manager rather than the SQLstatement to establish resource limits. The Database Resource Manager offers amore flexi
Oracle的profile
Oracle的profile
ORACLE中关于profile的总结
（一）profile的作用
oracle profile
ORACLE的PROFILE文件是限制数据库用户使用的资源的一种手段。例如可以用Profile做如下限制：控制session或sql能使用的CPU、控制用户的密码管理策略等。 数据库创建后，系统则存在名为DEFAULT的默认PROFILE，若不做特殊指定，创建用户时则默认使用的PROFILE就是DEFAULT。 一般创建用户的SQL如下： create user username identified by passworddefault tablespace tablespa...
Oracle 数据库 Profile 详解
Profile 是 Oracle 数据库中用于管理用户资源和密码策略的重要对象，它是一组命名的资源限制和密码规则的集合。通过 Profile 可以：INACTIVE_ACCOUNT_TIME是 Oracle 12c (12.2) 及以上版本引入的一个 Profile 密码参数，用于设置用户账户在不活动（未登录）多长时间后自动被锁定。 3.2 修改 Profile 3.3 删除 Profile 3.4 分配 Profile 给用户 3.5 查看 Profile 信息 四 默认 Profile Orac
mysql的profile_mysql中的profile
之前做sql优化，测量一个sql的效率最常用的就是看查询条数和执行时间，然后在explain的，可是用久了也会发现explain的也不一定详细，于是又发现了profile这个好东西。profile的语法为SHOW PROFILE [type [, type] ... ] [FOR QUERY n] [LIMIT row_count [OFFSET offset]] type:AL...
Profile Specification
SLEE中的Profile Specification通过多个接口和类，定义了如何管理和操作电信服务中的数据。它不仅允许开发者定义数据结构，还提供了管理和业务逻辑的扩展。通过Profile Specification，我们可以非常灵活地处理电信业务中的各种数据需求。
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