Mock使用

Mock json-server使用

1.安装

npm install json-server -g   //安装nodejs 10.x

// 查看版本
json-server -h

2.测试
(1.)创建package.json文件

{
  "scripts": {
    "mock": "json-server db.json --port 3003"
  }
}

(2.) 创建db.json文件

{
  "news":[
    {
      "id": 1,
      "title": "曹县宣布昨日晚间登日成功",
      "date": "2016-08-12",
      "likes": 55,
      "views": 100086
    },
    {
      "id": 2,
      "title": "长江流域首次发现海豚",
      "date": "2016-08-12",
      "likes": 505,
      "views": 9800
    }
  ],
  "comments":[
    {
      "id": 1,
      "news_id": 1,
      "data": [
        {
          "id": 1,
          "content": "支持党中央决定"
        },
        {
          "id": 2,
          "content": "抄写党章势在必行!"
        }
      ]
    }
  ]
}

(3.)执行

npm run mock
json-server --watch --port 53000 db.json //无需package.json直接运行   
json-server db.json

(4.)分页查询、排序

GET /posts?_page=7&_limit=20  //分页
GET /posts/1/comments?_sort=votes&_order=asc  //排序
GET /posts?q=internet  //全文检索
GET /posts/1/comments?_start=20&_end=30 //起始和终止 返回切片
GET /posts?title_like=server // 模糊查询
GET /comments?author.name=typicode //根据条件过滤
GET /comments?_expand=post  //关联父对象
GET /posts?_embed=comments // 关联子对象

(5.)类似的产品fastmockeasymock

相关链接

https://www.cnblogs.com/lewo/p/mock-json-server-install.htmlhttps://www.cnblogs.com/fly_dragon/p/9150732.htmlhttps://segmentfault.com/a/1190000005793257https://github.com/typicode/json-server

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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