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Kdenlive 23.04 发布,集成 OpenAI Whisper

Kdenlive 是一种基于 MLT 框架、KDE 和 Qt 的开源非线性视频编辑器,注重灵活性和易用性。该项目最初由 Jason Wood 在 2002 年开发 ,现在则有一个小团队的开发人员共同开发。如今,它已经成为了官方 KDE 项目的一部分。 Kdenlive 23.04.0 版本中最大的亮点是支持嵌套时间线,这允许你打开几个时间线标签来处理你项目的不同序列。然后,这些序列可以被组合起来以创建一个最终的项目。另一个新增功能是支持 Whisper 语音转文本引擎,这带来了更高的准确性、对多种语言的支持,以及即时翻译成英文的可能性。 嵌套时间线 通过嵌套的时间线,你可以分别处理项目的各个部分,完成后再将它们合并成一个大项目。这个功能可以帮助你在处理复杂的视频项目时更有效率和生产力。总的来说,嵌套时间线是 Kdenlive 的一个有价值的补充,从 19.04 版开始就已经计划好了,我们希望它们能帮助你轻松地创建更复杂的视频项目。 OpenAI Whisper 这个版本配备了 OpenAI 的 Whisper 语音识别系统,它可以完美地处理标点符号、支持多种语言,并可以选择将生成的文本自动翻译成英文。请注意,为了获得更好的体验,建议使用 GPU 进行处理。Whisper 可用于 Text to Speech 组件或用于生成字幕。 字幕 Kdenlive 23.04 为字幕处理带来了重大改进,如今在导入字幕时,如果无法准确检测到编码,则默认为 UTF-8。添加了一个下拉列表,其中包含可用的编码格式,以备不时之需。 其他 在这个版本中,Kdenlive 23.04 还做了大量的改进和错误修复工作: 改进了对具有巨大尺寸的导入片段的处理 在时间线中更快地播放片段 增加了在全彩色范围内渲染的选项 增加了当缓存数据超过1GB时的警告 改进了对项目库的过滤 MLT 团队在视频后端也做了一些改进工作,这意味着在二进制包(AppImage、Mac 和 Windows)中使用的最新 MLT 开发版本,在一些项目中可能出现的音频损坏应该得到修复。 …… 更多详情可查看:https://kdenlive.org/en/2023/04/kdenlive-23-04-0-released/

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ZomboDB —— 集成 Elasticsearch 的 PostgresSQL 扩展

ZomboDB 通过使用 Elasticsearch 作为索引类型,为 Postgres 带来了强大的文本搜索和分析功能。其全面的查询语言和 SQL 函数支持以新颖和创造性的方式来查询您的关系数据。 从技术角度来看,ZomboDB是一个100%用Rust和PGX编写的本地Postgres扩展。ZomboDB使用Postgres的索引访问方法API来直接管理和优化ZomboDB的专门索引。作为一个原生的Postgres索引类型,ZomboDB允许你用CREATE INDEX ... USING zombodb在你现有的Postgres表中。在这一点上,ZomboDB接管并完全管理远程Elasticsearch索引,保证交易上正确的文本搜索查询结果。 ZomboDB完全兼容Postgres的所有查询计划类型和大多数SQL命令,如CREATE INDEX, COPY, INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, ALTER, DROP, REINDEX, (auto)VACUUM,等等。 无论你是使用 Elasticsearch 云提供商还是管理你自己的集群都没有关系——ZomboDB 通过其 RESTful API 与 Elasticsearch 通信,因此你可以采用任何一种方式。 ZomboDB 允许你直接从 Postgres 使用 Elasticsearch 的强大功能和可扩展性。你不必管理 Postgres 和 Elasticsearch 之间的事务、异步索引管道、复杂的重新索引过程或多个数据访问代码路径——ZomboDB 会为你完成这一切。 特性: MVCC 正确的文本搜索和聚合结果 通过标准 SQL 进行管理和查询 适用于当前的 Elasticsearch 版本(无需插件) 查询使用 Elasticsearch 的查询字符串语法通过dsl.query_string() ZQL --ZomboDB 的自定义查询语言 原始 Elasticsearch QueryDSL JSON ZomboDB 的类型安全查询生成器 SQL 语法 以上的任意组合,甚至与标准 SQL 组合 评分和突出显示支持 支持所有 Elasticsearch 聚合 自动 Elasticsearch 映射生成 能够映射自定义域 每字段自定义映射 json/jsonb自动映射为动态嵌套对象 支持全套Elasticsearch 语言分析器 支持Elasticsearch的相似度模块 Hot standby兼容 支持索引和搜索PostGISgeometry和geography类型

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SpringBoot开发秘籍 - 集成Graphql Query

概述 REST作为一种现代网络应用非常流行的软件架构风格受到广大WEB开发者的喜爱,在目前软件架构设计模式中随处可见REST的身影,但是随着REST的流行与发展,它的一个最大的缺点开始暴露出来: 在很多时候客户端需要的数据往往在不同的地方具有相似性,但却又不尽相同。 如同样的用户信息,在有的场景下前端只需要用户的简要信息(名称、头像),在其他场景下又需要用户的详细信息。当这样的相似但又不同的地方多的时候,就需要开发更多的接口来满足前端的需要。 随着这样的场景越来越多,接口越来越多,文档越来越臃肿,前后端沟通成本呈指数增加。 基于上面的场景,我们迫切需要有一种解决方案或框架,可以使得在使用同一个领域模型(DO、DTO)的数据接口时可以由前端指定需要的接口字段,而后端根据前端的需求自动适配并返回对应的字段。 这就是我们今天的主角GraphQL。 场景模拟 考虑下面的场景: 用户 与 文章 是一对多的关系,一个用户可以发表多篇文章,同时又可以根据文章找到对应的作者。 我们需要构建以下几个Graphql查询: 根据用户ID获取用户详情,并获取此用户发表的所有文章 根据文章ID获取文章详情,并获取文章作者的信息 当然项目是基于SpringBoot开发的。 开发实战 在正式开发之前我推荐你在IDEA上安装一下 JS GraphQL插件,这个插件方便我们编写Schema,语法纠错,代码高亮等等。。。 创建一个SpringBoot项目 通过IDEA创建一个SpringBoot项目,并引入对应的jar <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <!--graphqlstart--> <dependency> <groupId>com.graphql-java</groupId> <artifactId>graphql-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.graphql-java</groupId> <artifactId>graphql-java-tools</artifactId> <version>5.2.4</version> </dependency> <!--graphqlend--> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> </dependencies> 这里主要需要引入 graphql-spring-boot-starter和 graphql-java-tools。 建立Java实体类 User @Data publicclassUser{ privateintuserId; privateStringuserName; privateStringrealName; privateStringemail; privateList<Post>posts; publicUser(){ } publicUser(intuserId,StringuserName,StringrealName,Stringemail){ this.userId=userId; this.userName=userName; this.realName=realName; this.email=email; } } Post @Data publicclassPost{ privateintpostId; privateStringtitle; privateStringtext; privateStringcategory; privateUseruser; publicPost(){ } publicPost(intpostId,Stringtitle,Stringtext,Stringcategory){ this.postId=postId; this.title=title; this.text=text; this.category=category; } } 定义了两个JAVA实体:Post,User。 编写Schema文件 在resources/schema目录下创建GraphQL Schema文件 schema{ query:Query, } typeQuery{ #获取具体的用户 getUserById(id:Int):User #获取具体的博客 getPostById(id:Int):Post } typeUser{ userId:ID!, userName:String, realName:String, email:String, posts:[Post], } typePost{ postId:ID!, title:String!, text:String, category:String user:User, } 如上,我们通过 type关键字定义了两个对象,User与Post。在属性后面添加!表明这是一个非空属性,通过[Post]表明这是一个Post集合,类似于Java对象中List。 通过Query关键字定义了两个查询对象,getUserById,getPostById,分别返回User对象和Post对象。 关于schema的语法大家可以参考链接:https://graphql.org/learn/schema 编写业务逻辑 PostService @Service publicclassPostServiceimplementsGraphQLQueryResolver{ /** *为了测试,只查询id为1的结果 */ publicPostgetPostById(intid){ if(id==1){ Useruser=newUser(1,"javadaily","JAVA日知录","zhangsan@qq.com"); Postpost=newPost(1,"Hello,Graphql","Graphql初体验","日记"); post.setUser(user); returnpost; }else{ returnnull; } } } UserService @Service publicclassUserServiceimplementsGraphQLQueryResolver{ List<User>userList=Lists.newArrayList(); publicUsergetUserById(intid){ returnuserList.stream().filter(item->item.getUserId()==id).findAny().orElse(null); } @PostConstruct publicvoidinitUsers(){ Postpost1=newPost(1,"Hello,Graphql1","Graphql初体验1","日记"); Postpost2=newPost(2,"Hello,Graphql2","Graphql初体验2","日记"); Postpost3=newPost(3,"Hello,Graphql3","Graphql初体验3","日记"); List<Post>posts=Lists.newArrayList(post1,post2,post3); Useruser1=newUser(1,"zhangsan","张三","zhangsan@qq.com"); Useruser2=newUser(2,"lisi","李四","lisi@qq.com"); user1.setPosts(posts); user2.setPosts(posts); userList.add(user1); userList.add(user2); } } 基于Graphql的查询需要实现 GraphQLQueryResolver接口,由于为了便于演示我们并没有引入数据层,请大家知悉。 配置Graphql 端点 server.port=8080 graphql.servlet.corsEnabled=true #配置端点 graphql.servlet.mapping=/graphql graphql.servlet.enabled=true 配置完端口和端点后我们就可以对我们编写的Graphql接口进行测试了。 接口地址为:localhost:8080/graphql 测试 这里我使用的是Chrome浏览器的 Altair Graphal Client插件,当然你还可以使用其他的客户端工具,如:graphql-playground。 安装插件 浏览器输入chrome://extensions/,在扩展中心搜索Altair后即可添加至浏览器。 查询 启动SpringBoot项目,然后在打开的Altair插件界面,输入Graphql端点 http://localhost:8080/graphql,然后点击 Docs,将鼠标移至需要的查询上,点击 ADD QUERY 即可添加对应的查询。 点击Send Request 即可看到查询结果: 然后我们在Query中可以根据我们的需要新增或删除接口字段并重新请求接口,会看到响应结果中也会根据我们的请求自动返回结果: 小结 Graphql支持的数据操作有: 查询(Query):获取数据的基本查询。 变更(Mutation):支持对数据的增删改等操作。 订阅(Subscription):用于监听数据变动、并靠websocket等协议推送变动的消息给对方。 本节内容我们基于SpringBoot完成了Query的数据操作,实现过程还是相对比较简单。希望此文能让大家对Graphql有一个整体的了解,如果大家对Graphql感兴趣后面还会更新此系列文章,完成对其他数据操作的整合。 以上,希望对你有所帮助! 本文分享自微信公众号 - JAVA日知录(javadaily)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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