17、构建基于GraphQL和Socket.IO的Angular应用

构建基于GraphQL和Socket.IO的Angular应用

1. GraphQL与Apollo在Angular待办应用中的应用

在开发Angular待办应用时,GraphQL和Apollo为数据的检索和更新提供了一种替代REST服务的方案。以下是更新待办事项的代码示例:

todo.Title = this.Todo.Title;
todo.Description = this.Todo.Description;
todo.DueDate = this.Todo.DueDate;
todo.Id = this.Todo.Id;
this.apollo.mutate({
  mutation: gql`
    mutation Update($input: TodoItemInput!) {
      Update(TodoItem: $input)
    }
  `, variables: {
    input: todo
  }
}).subscribe();
this.Edit(false);

通过上述代码,我们可以看到如何使用Apollo的 mutate 方法来更新待办事项。在这个过程中,我们定义了一个GraphQL的 mutation ,并将待办事项的输入作为变量传递给它。

此外,为了充分利用TypeScript的强大功能,我们引入了 type-graphql 包,它简化了GraphQL模式和解析器的创建。同时,我们还构建了一个可复用的MongoDB数据访问层,为后续

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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