Вопросы по теме 'jersey-2.0'
Прокси-сервер Jersey Client 2 и многокомпонентная поддержка
Я пытаюсь добавить поддержку прокси в свой клиент Джерси. Я использую org.glassfish.jersey.core:jersey-client:2.11, но я могу переключиться на любую версию Jersey Client 2. В настоящее время клиент использует соединитель Джерси по умолчанию, который...
20.12.2023
jersey 2.x Проблема с JPA - org.hibernate.UnknownEntityTypeException: невозможно найти персистент
Мы внедряем Джерси 2.26 в наше приложение и сталкиваемся с проблемами с EntityManager. Мы используем JPA, а классы сохраняемости упакованы в отдельную банку.
Взял ссылку по ссылке ниже: - Как правильно ли настроить EntityManager в приложении...
04.01.2024
Джерси с классом/интерфейсом весенней загрузки не может быть создан и будет игнорироваться
У меня есть веб-приложение с весенней загрузкой, я пытаюсь использовать трикотаж для вызовов REST.
После завершения сборки maven я могу развернуть ее с помощью jboss. Но когда я пытаюсь попасть по URL-адресу (используя почтальона), я получаю...
30.12.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..