IntegrationFlows.from(Sftp.inboundAdapter(inboundSftp)
.localDirectory(this.getlocalDirectory(config.getId()))
.deleteRemoteFiles(true)
.filterExpression(config.getFilterExpression())
.autoCreateLocalDirectory(true)
.remoteDirectory(config.getInboundDirectory()), e -> e.poller(Pollers.cron(config.getCron()).errorChannel(MessageHeaders.ERROR_CHANNEL).errorHandler((ex) -> {
// action on exceptions are here
}))).publishSubscribeChannel(s -> s
.subscribe(f -> f
.handle(Sftp.outboundAdapter(outboundSftp)
.useTemporaryFileName(false)
.autoCreateDirectory(true)
.remoteDirectory(config.getOutboundDirectory()), c -> c.advice(startup.deleteFileAdvice())
))
.subscribe(f -> f
.handle(m -> {
// all my custom logging logic is here
})
))
.get();
我想明白的是。
您可以改用.regexfilter
。
“.*\\.(xmlcsv)”
或
SpringWebFlow提供了额外的bean作用域,如flow、conversation、flash等。使用var或i的xml可以为新的作用域变量设置值。如何在spring应用程序上下文xml文件中定义它。我尝试使用这种模式: <代码> 我有没有定义范围的错误。我在谷歌上搜索,发现这个东西http://blog.springsource.org/2007/05/08/spring-web-flo
我正在从事一个语义分割项目,该项目涉及动态过滤器,以学习多尺度表示。 为了创建这些过滤器,我使用Unet主干并从瓶颈层提取特征图。特征图的大小为H x W X 512,其中H是特征图的高度,W是宽度,512是通道(图)的数量。 这些特征被传递到1x1卷积,以将滤波器的数量减少到H X W X 128,并且这些特征也被传递到自适应池层,以将H X W X 512减少到k X k X 512,其中k是
我在keras建立了一个ConvNet,这是其中的两层 第一层大小的输出,我完全理解,因为有8个大小为3x3的过滤器,每个过滤器都被应用于生成单独的特征图,因此 第二层的输出大小为24x24x16,我不理解。由于第二层的每个过滤器将作用于第一层输出的每个特征映射,因此输出的大小不应该是24x24x128吗? 基本上,我不明白一层的输出是如何馈送到另一层的输入的
创建卷积神经网络(CNN)时(如中所述https://cs231n.github.io/convolutional-networks/)输入层与一个或多个过滤器连接,每个过滤器表示一个要素地图。这里,过滤层中的每个神经元只与输入层的几个神经元相连。在最简单的情况下,我的n个过滤器中的每一个都具有相同的维度并使用相同的步幅。 我的问题是: 如何确保过滤器学习不同的特征,尽管它们使用相同的补丁进行训练
该脚本可以在几分钟内在 CPU 上运行完。 结果示例: from __future__ import print_function import time import numpy as np from PIL import Image as pil_image from keras.preprocessing.image import save_img from keras import la
因此,我成功地在所有列出的日志中获得了警报日志(由于根已经在INFO中,所以大量的工作都是徒劳的)。但我真正想要的是,现在只在我的新appender上获得来自某个特定类的信息。 我不确定我已经很好地描述了这一点,而且我不了解log4j,所以如果需要,请要求澄清。这个难题与限制我的新appender警告和更大有关,除了我还想要一个特定类的Info。这个类的这些信息也应该发送到父记录器通常记录信息的每