docker上部署odoo11

run -d -e POSTGRES_USER=odoo -e POSTGRES_PASSWORD=odoo --name db postgres:9.4 二、安装odoo 1、拉取一个odoo：11 的镜像 docker pull odoo:11 2、制作并运行一个odoo容器，端口映射一个端口。 docker run -p 8069:8069 --name odoo --link db:postgres -t odoo:11 注意：db不能修改，否则odoo运行时会报错。

DAY-11-项目部署

部署 1.多环境:指同一套项目代码在不同的阶段根据实际情况来调整配置部署到不同的机器上 lombok在编译时已经写好了 why： 每个环境互不影响； 区分不同的阶段：开发/测试/生产 对项目进行优化： Dmaven.test.skip=true" 拖到虚拟机里 chmod a+x user-center-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar(a+x，给所有文件可执行权限) 创建表的语句时建议保存起来 2.项目部署上线 原始前端后端项目 宝塔Linux 容器（把原本部署在服务器上的东西封装成更轻量的应用在服务器上运行） 容器平台 项目部署 需要Linux服务器（建议用Centos8+/7.6以上） 前端：需要web

如何在Ubuntu 18.04上部署Odoo 11

=/opt/odoo/odoo11-venv/bin/python3 /opt/odoo/odoo11/odoo-bin -c /etc/odoo11.conf StandardOutput=journal 您可以使用以下命令检查服务状态： sudo systemctl status odoo11 输出： ● odoo11.service - Odoo11   Loaded: loaded (/etc/systemd .service           └─18351 /opt/odoo/odoo11-venv/bin/python3 /opt/odoo/odoo11/odoo-bin -c /etc/odoo11 为了使我们的Odoo部署最安全，我们将Nginx配置为一个SSL终止代理，它将通过HTTPS提供流量。 SSL终止代理是处理SSL加密/解密的代理服务器。 对于生产部署，建议切换到多处理服务器，因为它可以提��稳定性并更好地使用系统资源。 为了启用多处理，我们需要编辑Odoo配置并设置非零数量的工作进程。

二进制部署k8s教程11 - 部署kubelet

TIP二进制部署 k8s - 部署 kubelet 手动颁发证书方式***转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。部署 kubelet! NOTE部署 kubelet 之前需要初始化系统环境。在 node 节点上，kubelet 是需要对外提供服务的。在 k8s 中，调用 kubelet 服务的也只有 kube-apiserver。 NOTE这里部署的 node 节点的 ip 地址为：172.16.222.231。生成的 server 证书只针对该服务器生成。 ，有可能需要删除已经生成的工作数据rm -rvf /var/lib/kubelet/*11.检测到 master 服务器查看节点是否加入kubectl get nodes显示NAME STATUS 后面再部署网络插件。***至此。node 节点的 kubelet 部署成功。转载请注明出处：https://janrs.com/24e1有任何问题欢迎在底部评论区发言。

11 May 2024 在rosa部署alb和waf

role_arn = $ROLE_ARN web_identity_token_file = /var/run/secrets/openshift/serviceaccount/token EOF 部署 cluster spec: credentials: name: aws-load-balancer-operator enabledAddons: - AWSWAFv2 EOF 验证部署

Oracle 11g ADG 部署(duplicate)快速参考

本文旨在指导客户完成Oracle 11g的ADG部署工作，主库环境已具备，备库环境已安装完成数据库软件。 主库参数文件修改 4.创建SRLs 5.备份数据库 6.创建备库参数 7.更新tnsnames.ora文件 8.拷贝主库RMAN备份和参数文件到备库 9.拷贝主库密码文件到备库 10.创建备库需要的目录 11 13.备库启动实例到nomount状态 14.初始化standby数据库 15.确认数据库各类文件路径 16.创建spfile然后使用spfile启动数据库 17.启动MRP,验证DG同步成功 18.部署定时任务进行历史归档清理 因为备库没有备份任务，为防止后续备库端归档满，需要部署定时任务进行历史归档清理，下面给出一个示例： mkdir /home/oracle/scripts cd /home/oracle/scripts ADG 部署(duplicate)整个过程已完成。

使用yum快速部署Oracle安装环境(11g)

现在基于Oracle Linux，Oracle仅仅需要通过安装oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall RPM包即可全部搞定其余未安装的RPM包，解决之间的依赖关系，配置内核参数等等 客官，正在基于Oracle Linux 安装Oralce 11g？那就接着往下看。 1、oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall RPM 软件包的功能 a、 Automatically downloading and installing any additional versions needed for installing Oracle Grid Infrastructure and Oracle Database 12 c Release 1 (12.1) or 11g -preinstall包(oracle-rdbms-server-11gR2-preinstall) f、校验内核修改日志及原文件备份情况 -- Author: Leshami -- Blog  : http

使用onnxruntime部署yolov11-onnx实例分割模型

【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】 在C#中使用ONNX Runtime部署YOLOv11-ONNX实例分割模型 请注意，YOLOv11的具体实现和输出格式可能与上述描述有所不同。因此，在实际部署时，需要参考YOLOv11的文档和ONNX Runtime的API文档来确保正确理解和处理模型的输出。 yolov11-seg实例分割onnx模型，C#使用纯opencvsharp部署yolov8-onnx图像分类模型，YOLO最新版本V11 本地一键部署 解压即用 视觉检测大模型尝鲜版 集成环境依赖 WEBUI 可视化界面，使用C#部署yolov8-seg的实例分割的tensorrt模型，使用python部署yolov10的onnx模型，使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，2024最新 Tkinter教程(Python GUI)，C#部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型，将yolov10封装成一个类几句调用完成目标检测任务，使用python转换pt并部署yolov10的

OpenCV4.8 + YOLO11 C++ 部署推理

使用纯opencv部署yolov11旋转框目标检测

【官方框架地址】 GitHub - ultralytics/ultralytics: Ultralytics YOLO11 【算法介绍】 YOLOv11是一种先进的对象检测算法，它通过单个神经网络实现了快速的物体检测 其中，旋转框检测是YOLOv11的一项重要特性，它可以有效地检测出不同方向和角度的物体。 旋转框检测的原理是通过预测物体的边界框和旋转角度来实现的。 在YOLOv11中，神经网络不仅预测了物体的边界框位置，还预测了物体的旋转角度。这意味着YOLOv11可以检测出不同方向和角度的物体，而不仅仅是正面的物体。 \\yolov11\\yolo11n-obb.onnx","C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\00\\yolov11-obb-onnx-cplus\\labels.txt WINDOW_KEEPRATIO); cv::imshow("result", image); cv::waitKey(0); return 0; } 【视频演示】 C++使用纯opencv部署

TensorRT10.8C++部署YOLO11全系模型

下载YOLO11对象检测预训练模型，直接从下面链接下载即可： https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n.pt 下载YOLO11实例分割预训练模型，直接从下面链接下载即可： https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11n-seg.pt --onnx=yolo11n.onnx --saveEngine=yolo11n.engine 通过Netron可以查看YOLO11模型的输入与输出格式，截图如是： 可见跟YOLOv8系列模型的输入与输出格式保持一致 TensorRT推理 直接使用我们之前的YOLOv8对象检测代码测试，加载YOLO11n对象检测模型，推理运行如下： 加载YOLO11n实例分割模型，推理运行如下： 加载YOLO11n姿态评估模型，推理运行如下 ： 测试代码如下（已经封装为一个C++的类，只需三行代码即可调用，支持YOLOv8~YOLO13对象检测模型部署推理）： std::shared_ptr<YOLOv81112TRTDetector> detector

使用纯opencvsharp部署yolov11-onnx图像分类模型

【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 【算法介绍】 使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型是一项复杂的任务 同时，需要YOLOv11的ONNX模型文件、配置文件（描述模型架构）和类别名称文件。 加载模型：使用OpenCvSharp的DNN模块加载YOLOv11的ONNX模型。 值得注意的是，YOLOv11是一个复杂的模型，其输出可能包含多个层的信息，因此需要仔细解析模型输出，并根据YOLOv11的具体实现进行后处理。 总之，使用纯OpenCvSharp部署YOLOv11-ONNX图像分类模型需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCvSharp的DNN模块以及ONNX格式。 break; } capture.Release(); } } } 【视频演示】 C#使用纯opencvsharp部署

使用纯opencv部署yolov11目标检测onnx模型

yolov11官方框架：https://github.com/ultralytics/ultralytics 【算法介绍】 在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv11进行目标检测是一项具有挑战性的任务 以下是一个大致的步骤指南，用于在C++中使用OpenCV部署YOLOv11（假设你已经有了YOLOv11的ONNX模型）： 安装依赖： 确保你的开发环境已经安装了OpenCV 4.x（带有DNN 总之，在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv11是一项具有挑战性的任务，需要深入理解YOLOv11的模型架构、OpenCV的DNN模块以及ONNX格式。 /yolo11n.onnx"; Yolov11 detector; video_demo(detector, detect_model_path); } 【视频演示】 C++使用纯opencv部署yolov11 C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，超变态的AI换脸工具，解除限制！

使用 SCCM 和 Intune 部署 Windows 11 硬件就绪 PowerShell 脚本

我有一篇文章，我们已经完成了端到端的Windows 11 系统要求。 微软共享了一个 PowerShell 脚本，以帮助企业评估其 Windows 10 设备与 Windows 11 升级的硬件兼容性。您可以使用 SCCM 部署 Windows 11 硬件就绪脚本。 您可以使用 SCCM 中的运行脚本选项来获取 Windows 11 硬件就绪脚本的实时输出。 对于 Intune，不需要部署此 PowerShell 脚本。 手动方法 Windows 11 硬件准备脚本 Windows 11 硬件就绪脚本验证硬件合规性。此脚本将返回代码 0 表示成功。如果失败，则返回非零错误代码以及错误消息。 image.png image.png 使用 SCCM 部署 Windows 11 硬件就绪脚本 您可以按照下面提到的步骤使用 SCCM 完成 Windows 11 硬件准备脚本部署，以评估 Windows

YY3568 Debian11+RT-Thread混合内核部署

RK3568 Debian11+RT-Thread混合内核部署方案。 tool python-pyelftools python3-pyelftools -y 解压工程压缩包： youyeetoo@youyeetoo:~$ tar -zxvf YY3568-Debian11 _AMP.tar.gz 编译代码： 进入工程目录： youyeetoo@youyeetoo:~$ cd YY3568-Debian11 全量编译： youyeetoo@youyeetoo:~/YY3568 -Debian11$ .

企业实战（11）消息队列之Docker安装部署RabbitMQ实战

RabbitMQ 部署 1.查找rabbitmq:management镜像 注意：  rabbitmq是官方镜像，该镜像不带控制台。 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:management 8232a3af368dad3f7f193c650c29e7668e67ce04489933ee3c26b0d11e1df26a

使用onnxruntime部署yolov11-cls图像分类onnx模型

如果只需要opencv去部署yolov11分类模型可以参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142734819? spm=1001.2014.3001.5501 本文和 opencv去部署yolov11分类模型区别是：opencv部署推理核心使用opencv自带api，而本文推理核心用的onnxruntime，opencv 使用C++和ONNX Runtime部署YOLOv11-CLS图像分类ONNX模型，涉及到以下几个关键步骤： 环境配置：首先，需要安装ONNX Runtime库，可以通过从ONNX Runtime的GitHub 模型加载：加载YOLOv11-CLS的ONNX模型文件，通常涉及到指定模型的路径，并创建一个InferenceSession对象，该对象将用于后续的推理。 通过以上步骤，可以在C++中使用ONNX Runtime成功部署YOLOv11-CLS图像分类模型，实现高效的图像分类任务。

OpenCV4.10 DNN部署YOLO11全系模型

YOLO11框架 YOLO11 是一个多功能的深度学习框架，支持多种计算机视觉任务。该框架可以用于对象检测、实例分割、OBB（定向边界框）、姿态估计等。 基于最新OpenCV4.10版本的DNN已经支持YOLO11全系模型推理。 代码实现与分别演示如下 YOLO11对象检测 YOLO11对象检测模型 OpenCV DNN部署推理演示如下： Python实现的代码如下： model = cv.dnn.readNetFromONNX Detection", frame) cc = cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() YOLO11 实例分割 YOLO11实例分割模型+ OpenCV DNN部署推理演示如下 部署推理演示如下： 调用代码如下： weight_file_path = "D:/python/yolov5-7.0/yolo11n-pose.onnx" label_map_file_path = "

【愚公系列】2023年11月 Java教学课程 173-项目部署（CentOS的网站部署）

欢迎 点赞✍评论⭐收藏 一、网站部署 我们将通过两种方式来演示项目部署，分别是：手动部署项目 和 基于shell脚本自动部署。 1.手动部署项目 1). 部署项目 3). 后台运行项目 当前这个demo工程我们已经部署成功了，并且我们也可以访问项目了。 停止SpringBoot项目 2.基于Shell脚本自动部署 2.1 介绍 前面介绍的项目部署是手动部署，也就是部署过程中的每一步操作都需要我们手动操作。 接下来，我们需要再讲解一下项目的自动部署，从而来简化项目部署的操作，那么我们先来整体上了解一下项目自动部署的流程及操作步骤。 操作步骤如下： 1).

Linux平台oracle 11g单实例 + ASM存储 安装部署

操作环境：Citrix虚拟化环境中申请一个Linux6.4主机(模板) 目标：创建单机11g + ASM存储 数据库 1. 主机准备 2. 创建ORACLE 用户和组成员 3. 安装oralce软件 11. 创建数据库 12. 使用grid用户创建监听 13. 客户端测试数据库连接 14. 由于lv的权限在重启后会变回root用户，需要添加开机启动脚本 15. # /u01/app/11.2.0/grid/root.sh Performing root user operation for Oracle 11g The following environment /runInstaller 图形界面安装，最后root用户执行一个脚本 #/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/root.sh 11. 单实例 + ASM存储 安装部署全部完成。