xmpp with openfire之二 openfire安装

windows下的安装

1.首先到[url]http://www.igniterealtime.org/projects/openfire/index.jsp[/url]下载最新安装包
*注意有包含JRE版本和不包含JRE版本,不含JRE版本需要 JRE 1.5.0及以上的支持


2.安装或解压完毕,启动bin目录中的openfire.exe
*如果希望将openfirep添加到服务中还可以使用以下命令:
openfire-service /install -- 安装服务
openfire-service /uninstall -- 卸载服务
openfire-service /start -- 启动服务
openfire-service /stop -- 停止服务

然后打开浏览器http://127.0.0.1:9090/进入step by step 安装界面

第一步选择语言 支持中文

第二步配置域名,管理端口号

第三步配置数据库
可以选择使用外部数据库或自带的HSQLDB,建议使用外部数据库
OPENFIRE3.6.2支持的外部数据库有
mysql
oracle
sqlserver
postresql
db2
选择要使用的数据库后,配置一下连接
*注意openfire默认没有提供oracle的驱动,将你的oracle拷到lib目录下即可
如果链接成功openfire会自动初始化数据库,完成数据库配置
*在resources\database下有相关数据库的sql脚本

第四步用户和组
openfire的用户/组支持
数据库
LDAP
Clearspace

第五步管理员密码
设置管理员的邮箱及密码

完成上述操作后openfire的安装就完成了

再次打开http://127.0.0.1:9090/ 显示登录框,输入刚才配置的管理员密码进入
*默认的管理员用户为admin


现在就可以用spark小试登录了
下载spark最新版[url]http://www.igniterealtime.org/projects/spark/index.jsp[/url]
安装完毕运行后
点击账号[accounts]
输入用户名、密码、服务器,然后创建账号[create account]
创建成功后 即可登录了。(虽然一个好友也没有)
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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