41、Liferay平台应用与管理全解析

Liferay平台应用与管理全解析

1. Marketplace应用市场

Marketplace是一个应用程序的一站式中心,用户可以在其中找到与社区版和企业版相关的应用程序,这些应用适用于不同的服务器。这里不仅有Liferay官方的应用,还有来自不同组织的应用,甚至个人开发者也能上传自己的应用。对于终端用户来说,从Marketplace安装应用非常方便。

以下是Marketplace中的一些重要应用:
- Liferay Social Office :这是一个出色的团队协作界面,有助于团队的成长和提高生产力。当它与Liferay Portal集成时,能促进成员之间的沟通,也方便管理者向团队成员分配工作。
- Audience Targeting app :这是Liferay的一项新功能。它允许用户将受众划分为不同的用户细分群体,针对特定的用户细分群体推送特定的内容,并为不同的用户细分群体创建营销活动。同时,还能通过分析程序有效地分析这些营销活动。用户可以通过设置网站,为不同的用户显示不同的资产来配置用户细分群体。营销活动则允许用户在固定的时间段内为不同的用户细分群体设置特定的显示内容。

2. Liferay服务器管理概述

Liferay服务器管理允许管理员通过监控服务器内的不同区域来管理Liferay Portal服务器。由于Liferay Portal服务器规模庞大,管理员需要对其进行监控并配置必要的设置,以确保门户服务器的平稳运行。除了使用JProfile等Java性能监控工具来监控JDK的内存外,管理员还需要关注日志和已配置的Liferay属性。Lifer

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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