【项目实践】公寓租赁项目:MinIo技术与SpringBoot项目整合的快速入门使用

最优控制理论 二+、哈密尔顿函数法的补充 本章基于变分法所推出的哈密尔顿函数法,2、讨论了积分方程约束的转化、控制+状态等式约束的一阶必要条件。3、控制分段连续、状态存在内点约束等情况下的角点条件,给出了协态变量和哈密尔顿函数在内点处不连续的表达式。... 阅读详情

目录

一、MinIo概述

1.1 MinIo的核心概念

1.2 MinIo登录界面

二、 SpringBoot整合MinIo

2.1 导入Maven依赖

2.2 Java程序操作MinIo的API测试


一、MinIo概述

什么是MinIo?MinIo是一个高性能可以存储项目中的非结构化的静态资源,如:照片,视频等。本次公寓租赁项目使用MinIo来作为存储非结构化数据的系统。

1.1 MinIo的核心概念

  • 端点(Endpoint ):端点是MinIO服务器的网络地址,用于访问存储桶和对象,例如http://192.168.10.101:9000。
  • 存储桶(bucket):存储桶是用于组织对象的命名空间,类似于文件夹。每个存储桶可以包含多个对象。
  • 对象(object):对象是实际的数据单元,假如我们上传一张图片时,图片就是一个对象。
  • Access Key:用于标识和验证访问者身份的唯一标识符,相当于用户名。
  • Secret Key:与Access Key相关联,相当于密码。

1.2 MinIo登录界面

Username:即在虚拟机部署时配置文件设置的Access Key。

Password:即在虚拟机部署时配置文件设置的Secret Key。

设置Access Key和Secret Key的配置文件的路径:

/etc/default/minio

登录成功进入MinIo界面后的管理界面:


二、 SpringBoot整合MinIo

2.1 导入Maven依赖

<dependency>
    <groupId>io.minio</groupId>
    <artifactId>minio</artifactId>
    <version>8.5.3</version>
</dependency>

2.2 Java程序操作MinIo的API测试

public class TestMinio {
    public static void main(String[] args) {
        String endpoint="http://192.168.10.101:9000";  //创建变量端点
        String accessKey="minioadmin";  //创建“用户名”
        String secretKey="minioadmin";  //创建“密码”
        String bucketName="first-project";    //“创建桶名字”
        MinioClient minioClient = MinioClient.builder().endpoint(endpoint).credentials(accessKey, secretKey).build();  //构建一个MinIo的客户端,需要输入“端点”、“用户名、密码”
        try {
            //判断桶是否存在
            boolean bucketExists = minioClient.bucketExists(BucketExistsArgs.builder().bucket(bucketName).build());
            //如果桶不存在
            if (!bucketExists){
                //创建桶
                minioClient.makeBucket(MakeBucketArgs.builder().bucket(bucketName).build());
                //设置权限
                String policy= """
                        {
                          "Statement" : [ {
                            "Action" : "s3:GetObject",
                            "Effect" : "Allow",
                            "Principal" : "*",
                            "Resource" : "arn:aws:s3:::%s/*"
                          } ],
                          "Version" : "2012-10-17"
                        }
                        """.formatted(bucketName);
                minioClient.setBucketPolicy(SetBucketPolicyArgs.builder().bucket(bucketName).config(policy).build());

            }
            //上传文件
            minioClient.uploadObject(UploadObjectArgs.builder().filename("C:\\Users\\93208\\Desktop\\Coder\\1.jpg").bucket(bucketName).object("coderImg.jpg").build());
            System.out.println("上传成功");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

运行结果:


那么我们返回MinIo后台管理界面查看一下是否成功上传。

可知已经成功上传了coder的头像!

除了使用API设置权限之外,还可以在后台管理界面设置权限。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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项目开发流程

这里的接口不是interface功能接口 指的是开发controller service mapper过程尚庭公寓项目是租赁类项目,项目采用前后端分离的模式,包含两个系统用户移动端 和 后台管理端通俗来讲,用户移动端是用户使用的,后台管理端是管理员使用的项目主要包含的技术第一步 确定要创建哪些表(实体)第二步 确定表与表之间关系(实体之间关系)第三步 确定每个表(实体)的属性及其类型(表里面有哪些字段)

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