Advertisement

Java-GitLab-API-Master.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个包含Java与GitLab API集成代码的压缩包，适用于开发者进行自动化部署、持续集成等操作。 gitlab-api-java 调用测试包括以下几个步骤：1.接口分析；2.获取用户的private token；3. 获取项目的projectId；4. 获取仓库文件内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Java-GitLab-API-Master.zip
    优质
    这是一个包含Java与GitLab API集成代码的压缩包，适用于开发者进行自动化部署、持续集成等操作。 gitlab-api-java 调用测试包括以下几个步骤：1.接口分析；2.获取用户的private token；3. 获取项目的projectId；4. 获取仓库文件内容。
     
  • Java-Gitlab-API：基于Java的Gitlab API封装工具
    优质
    Java-Gitlab-API是一款专为开发者设计的工具包，它提供了简洁而强大的接口来操作GitLab平台的各项功能。通过该库，用户能够轻松实现与GitLab服务的自动化交互，涵盖从项目管理到代码审查的各种需求，极大地提升了开发效率和便捷性。 Gitlab Java API包装器是由Java编写的一个工具。它的主要版本反映了gitlab的API版本。
     
  • 使用Python3和GitLab API批量创建GitLab仓库
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python3结合GitLab API实现自动化批量创建GitLab仓库，提高项目管理效率。 通过Python3使用GitLab API的V4版本来创建多个GitLab仓库。
     
  • xpson-api-automation-test-master.zip
    优质
    xpson-api-automation-test-master.zip 是一个自动化测试项目文件，主要用于API接口的自动化测试，帮助开发者提高测试效率和软件质量。 xpson-api-automation-test-master.zip
     
  • 利用Python3和python-gitlab API获取GitLab仓库及用户信息
    优质
    本文章介绍了如何使用Python3结合python-gitlab库来自动化提取和管理GitLab平台上的项目仓库以及用户相关信息。文中详细阐述了API应用步骤与实际案例，为开发者提供高效的数据处理方案。 我已经将基于Python 2.7的代码更新以支持Python 3.6，并使用python-gitlab API来获取GitLab上的用户、用户组及项目的信息。相关脚本已打包，可以直接下载。
     
  • gitlab-project-export：简洁的Python工具，用于通过GitLab API导出项目...
    优质
    gitlab-project-export是一款简明的Python工具，专为通过GitLab API高效导出项目设计。它帮助用户轻松管理并备份GitLab上的多个项目。 使用GitLab API中的Export Project功能可以导出简单的Python项目，并将这些项目从GitLab.com远程备份到私有存储服务器。此代码已更新至2020年5月，以支持Python3的兼容性。 要开始使用，请先配置好Gitlab API令牌（详情参见官方文档）。安装方法有两种：一是通过pip命令直接安装： ``` pip install git+https://github.com/rvojcik/gitlab-project-export ``` 二是手动克隆项目并进行本地安装： ```shell git clone https://github.com/rvojcik/gitlab-project-export cd gitlab-project-export ```
     
  • yolo-onnx-java-master.zip
    优质
    yolo-onnx-java-master.zip 是一个包含YOLO模型在ONNX格式下Java实现的开源项目文件，适用于计算机视觉任务中的目标检测。 **标题：使用Java调用YOLO与ONNX的集成** 在项目yolo-onnx-java-master.zip里，重点是利用Java语言来实现对YOLO（You Only Look Once）对象检测模型及ONNX（Open Neural Network Exchange）框架的应用。YOLO是一种快速且实时的目标识别算法，而ONNX则是一个开源的标准格式用于机器学习模型的交换和执行。 **描述：** 在Java环境中调用AI模型的方法主要涉及以下几个步骤： 1. **引入依赖**: 你需要确保项目中包含了必要的库如OpenCV（图像处理）以及ONNX-Java库来与ONNX模型进行交互。这些可以通过Maven或Gradle等构建工具添加为项目的依赖项。 2. **加载模型**：使用ONNX-Java库读取和载入预训练的YOLO ONNX模型文件，这一步骤会解析模型结构，并准备好用于预测的数据结构。 3. **数据预处理**: YOLO算法需要特定格式的输入图像。你需要调整图片尺寸并进行归一化等操作来准备这些输入。OpenCV可以用来执行这类任务。 4. **推理执行**：通过Java接口，使用ONNX模型来进行预测，这通常涉及创建包含输入数据的张量，并传递给模型以获取预测结果。 5. **后处理**: YOLO输出的是边界框坐标和类别概率值，需要进一步解析才能得到实际的目标检测信息。例如应用非极大值抑制（NMS）来减少重复目标检测，并将这些坐标转换到原始图像尺寸中。 6. **异常处理**：在模型调用过程中可能会遇到各种错误，比如模型加载失败或输入数据格式不正确等。因此需要有适当的异常处理机制来应对这些问题。 **标签：java** 强调了本项目重点在于使用Java语言实现上述功能。由于其跨平台性和丰富的库支持，Java是进行此类任务的理想选择。在这个名为“yolo-onnx-java-master”的示例中，你可以看到如何将YOLO模型转换为ONNX格式，并在Java应用中调用该模型执行目标检测。 **项目文件结构：** - **README.md**: 项目的说明文档，包括安装指南和使用案例。 - **src/main/java**: Java源代码目录，包含用于加载模型、预处理数据、进行预测以及结果后处理的类。 - **model.onnx**: 预训练好的ONNX格式YOLO模型文件。可以根据需要替换为其他模型。 - **test_images**: 一组测试图片集，可用于验证模型是否正确安装和运行。 通过该项目的学习，你可以了解到如何在Java环境中利用ONNX实现AI模型的部署，并将其集成到企业级应用中去。这对于希望将机器学习功能引入传统编程语言环境中的开发者来说非常有价值。
     
  • Redmine Java API插件: Redmine Java API
    优质
    Redmine Java API插件是一款基于Java开发的API工具，它为Redmine项目管理软件提供了强大的接口访问功能。此插件允许开发者便捷地通过Java与Redmine进行交互，实现自动化操作和数据集成，是提升开发效率的重要辅助工具。 Redmine/Chiliproject Java API 使用 Redmine 的 REST API（请确保在 Redmine 服务器设置中已启用）。无需在 Redmine 或 Chiliproject 服务器上安装任何插件，需要使用JVM 11或更高版本。支持HTTP代理，并能够处理来自服务器的GZipped响应；采用SLF4J进行日志记录。 该库提供对特定Redmine版本的支持，在Maven Central中可用（包括二进制、源代码和javadocs）。对于Gradle项目，可以这样添加依赖：dependencies { compile com.taskadapter:redmine-java-api:}。查看示例代码以获取更多信息。为了使用新的流畅风格的API（v.x.x），大多数调用需要transport实例的支持。
     
  • Java版Jenkins API客户端: java-client-api
    优质
    java-client-api是一个专门为Java开发者设计的Jenkins API客户端库。它简化了与Jenkins服务器交互的过程，提供了丰富的功能和便捷的操作方式。 Java的Jenkins API客户端现已移至Jenkins GitHub组织下。 什么是“ Java的詹金斯API客户端”？ 该库是一段使用jenkins REST API的Java代码。这意味着您可以触发构建，提取有关作业或构建的信息。您能够获取的信息将以java对象形式表示，可以将其用于其他目的，或者将此库集成到其他部分以实现更高级别的功能。 入门 如果您想使用这个库，则需要在项目中添加它作为依赖项。这可以通过加入如下的Maven依赖项来完成： ```xml com.offbytwo.jenkins jenkins-client 0.3.8 ``` 注意：以上内容中没有包含任何联系信息或网址。
     
  • Java-面试高级题集-master.zip
    优质
    《Java-面试高级题集》包含了针对资深Java开发工程师的面试题目和解答，旨在帮助开发者提升技术深度与广度，从容应对高端职位的挑战。 学习Java的过程中，可以参考各种在线教程和书籍来提升技能。重要的是要不断练习，并通过实际项目应用所学知识以加深理解。同时参与社区讨论和技术论坛可以帮助解决遇到的问题并获取新的见解。 建议从基础语法开始学习，逐渐过渡到面向对象编程、集合框架等高级主题。此外，掌握常用的开发工具如IDE（集成开发环境）对于提高效率也很有帮助。 总之，在线资源丰富多样，但关键在于持之以恒的学习态度和实践精神。