GWC和GAT项目搭建过程

本文介绍如何在本地环境中部署公安厅项目和公务车项目,包括从Git和SVN获取源码、使用Eclipse和Maven配置项目、导入前端代码、配置Tomcat并解决常见问题等步骤。

1.说明:

公安厅项目有两个模块是依赖电力项目或者公务车项目的

公务车:


公安厅:


所以,如果单独部署公安厅项目,需要去电力或者公务车中下载上面两个包

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2.先从Git上下载好公务车项目

http://gitlab.jsecode.com/ocms/OCMS-Service.git


注意选择下载的目录,如果不选,会默认下载到C盘的什么地方


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3.Eclipse配置好Maven,记住要先配置再导项目,不然Maven又把项目所需的jar下载到C盘的什么地方



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4.从Eclipse中导入Git项目,按导入maven的项目那样导入


导入后是这样的:


项目比较多,建个Working set方便管理

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5.导入同事给我的前台代码,按普通Java项目那样导入

主要为了项目跑起来,点击页面,可以从控制台看到前台请求的URL,从而找到后台相关位置的代码,然后进行Bug修改



另外前台项目也可以从SVN中检出:https://192.168.1.220/svn/gpsProjects/codes/web/baseWebWf


以上公务车项目搭建完成,如果要运行,要改如下配置:



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6.下面搭建公安厅项目,先从Eclipse中的SVN插件下载项目

SVN地址:https://192.168.1.220/svn/gpsProjects/codes/services/esbServiceV2


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7.按导入maven的项目那样导入,建个名字为sga的Working set


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8.导入阿楠给我的工具,主要为了找到前台请求的URL,进而去后台相关位置修改Bug

操作方法见:http://blog.youkuaiyun.com/zhou_vip/article/details/64444681

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9.在Eclipse中配置Java运行环境和服务环境server



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10.配置tomcat,双击


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11.拷贝前台同事给我的项目,放到webapps中



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12.部署发布公安厅项目,启动tomcat,出现一个问题,内存溢出


修改内存配置:



重新发布项目,启动tomcat,

http://localhost:8080/gps/test/main

superuser

jsecode@123


http://localhost:8080/gps/api.jsp


http://localhost:8080/sgat/

登录测试OK~~

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发布测试公务车:http://localhost:8080/baseWebWf/login.action



测试OK~~


### GWC PWC 的定义与区别 #### 分组卷积 (Grouped-Wise Convolution, GWC) 分组卷积是一种通过减少通道间连接的方式降低模型复杂度的技术。它将输入特征图分成若干组,每组独立进行卷积运算[^1]。这种方法显著降低了参数数量计算成本,因为各组之间的交互被最小化。然而,这种设计也可能带来信息流的中断问题,即某些通道可能无法充分与其他通道交换信息。 #### 逐点卷积 (Point-Wise Convolution, PWC) 逐点卷积是指一种 $1 \times 1$ 卷积操作,其主要作用是在不改变空间尺寸的情况下调整通道数并融合跨通道的信息。PWC 被广泛用于恢复由 GWC 导致的信息隔离现象,因为它能够重新建立不同组之间丢失的联系,从而增强特征表达能力。 #### 主要差异 - **目标**: GWC 致力于减少计算资源消耗;而 PWC 则专注于补充因 GWC 减少连通性所造成的信息损失。 - **结构特点**: GWC 将输入划分为多个子集分别处理,而 PWC 使用小型滤波器在整个输入上执行密集连接的操作。 - **性能影响**: 结合两者可以实现既轻量化又高效的网络架构,在保持较高精度的同时控制住运行时需求。 ```python import torch.nn as nn class GWCPWCLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=2): super(GWCPWCLayer, self).__init__() # Group-wise convolution to reduce parameters and computation cost. self.gwc = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=3, padding=1, groups=groups) # Point-wise convolution for restoring information flow across channels. self.pwc = nn.Conv2d(in_channels=out_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): x = self.gwc(x) # Apply grouped convolution first. x = self.pwc(x) # Follow up with point-wise convolution. return x ``` 尽管上述技术有效提升了效率,但在动态卷积领域仍存在挑战,比如 CondConv 或 DynamicConv 所带来的巨大内存占用问题[^2]。
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