关于私有源仓库(nexus)无法实时同步npm源的代理问题处理

文章讲述了在npm官方依赖更新后可能导致打包失败的问题,介绍了三种解决方案,重点是通过手动下载最新依赖包并上传至私有Nexus仓库的方法,包括解析package.json和lock文件获取下载链接,以及使用shell脚本自动处理上传过程。

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前言

在官方npm依赖更新后会出现打包失败的问题,一般是由于nexus中配置的代理无法同步引起的。

解决措施

  • (1)固定依赖版本
  • (2)下载最新的依赖包手动上传
  • (3)参照其他版本的依赖包下载上传 形如:https://registry.npmmirror.com/@babel/parser/-/parser-7.18.10.tgz(但这种方法依赖包可能会不全,可尝试)

这里主要分享第二种解决方案。

步骤分解

  • (1) 新建目录 nodejs
  • (2) 运行 npm install package@version --save
  • (3) 执行 python add.py
  • (4) 执行 ./push.sh

//add.py

# -*-coding:utf-8-*-
import json
import os
from pathlib import Path
from urllib.request import urlretrieve
def node_modules(file_dir):
    """  通过递归遍历 node_modules 每个子包的package.json 解析下载链接 """
    links = []
    for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
        if 'package.json' in files:
            package_json_file = os.path.join(root, 'package.json')
            try:
                with open(package_json_file, 'r', encoding='UTF-8') as load_f:
                    load_dict = json.load(load_f)
                    # print(load_dict)
                    if '_resolved' in load_dict.keys():
                        links.append(load_dict['_resolved'])
            except Exception as e:
                print(package_json_file)
                print('Error:', e)
    return links
def package_lock(package_lock_path):
    """ 通过递归遍历 package-lock.json 解析下载链接 """
    links = []
    with open(package_lock_path, 'r', encoding='UTF-8') as load_f:
        load_dict = json.load(load_f)
        # print(load_dict)
        search(load_dict, "resolved", links)
    return links
def yarn_lock(package_lock_path):
    """ 通过递归遍历 xxx-yarn.lock 解析下载链接 """
    links = []
    with open(package_lock_path, 'r', encoding='UTF-8') as load_f:
        for line in load_f:
            if line.find('resolved') >= 0:
                line = line.replace('resolved', '')
                url = line.strip().strip('"')
                links.append(url)
    return links
def search(json_object, key, links):
    """  遍历查找指定的key   """
    for k in json_object:
        if k == key:
            links.append(json_object[k])
        if isinstance(json_object[k], dict):
            search(json_object[k], key, links)
        if isinstance(json_object[k], list):
            for item in json_object[k]:
                if isinstance(item, dict):
                    search(item, key, links)
def download_file(path, store_path):
    """ 根据下载链接下载  """
    if store_path is None:
        store_path = 'D:\\node'
    if not Path(store_path).exists():
        os.makedirs(store_path, int('0755'))
    links = []
    if path.endswith("package-lock.json"):
        links = package_lock(path)
    elif path.endswith("yarn.lock"):
        links = yarn_lock(path)
    else:
        links = node_modules(path)
    print("links:" + str(len(links)))
    # print(links)
    for url in links:
        try:
            filename = url.split('/')[-1]
            index = filename.find('?')
            if index > 0:
                filename = filename[:index]
            index = filename.find('#')
            if index > 0:
                filename = filename[:index]
            filepath = os.path.join(store_path, filename)
            if not Path(filepath).exists():
                print("down:" + url)
                urlretrieve(url, filepath)
        except Exception as e:
            print('Error Url:' + url)
            print('Error:', e)
if __name__ == '__main__':
    down_link = "D:\\node\\package-lock.json"
    download_file(down_link,"D:\\node\\nodejs")
    print("ok")

//push.sh

#!/bin/bash
PACKAGE_PATH=./nodejs
REPOSITORY=http://private.nexus.com:8081/repository/npm-group/
npm login --registry=$REPOSITORY
for file in $PACKAGE_PATH/*.tgz; do
 npm publish --registry=$REPOSITORY $file
done
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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