springboot系列(第三讲)

本文介绍如何通过spring-boot-devtools和spring-boot-maven-plugin实现SpringBoot项目的热部署,即在代码改动后无需手动重启即可生效。文章详细解释了实现原理,并提供了具体的配置步骤。

SpringBoot 实现真正的热部署【在修改代码,或是新增代码后,不需要手动重启springBoot】

1.添加依赖:spring-boot-devtools

spring-boot-devtools 是一个为开发者服务的一个模块,其中最重要的功能就是自动应用代码更改到最新的App上面去。原理是在发现代码有更改之后,重新启动应用,但是速度比手动停止后再启动还要更快,更快指的不是节省出来的手工操作的时间。
其深层原理是使用了两个ClassLoader,一个Classloader加载那些不会改变的类(第三方Jar包),另一个ClassLoader加载会更改的类,称为  restart ClassLoader,这样在有代码更改的时候,原来的restartClassLoader 被丢弃,重新创建一个restartClassLoader,由于需要加载的类相比较少,所以实现了较快的重启时间(5秒以内)
	<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <optional>true</optional>
           <scope>true</scope>
	</dependency>	

2.添加spring-boot-maven-plugin:

	<build>
	     <plugins>
		 <plugin>
	            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
	            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
	            <configuration>
	          	<!--fork :  如果没有该项配置,肯呢个devtools不会起作用,即应用不会restart -->
	                <fork>true</fork>
	            </configuration>
	       	 </plugin>
	     </plugins>
	</build>

3.开始启动spring-boot,然后就可以开始测试了。(更改或是重新添加新的方法均会自动重启)




【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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