appfog下用客户端管理你的database

本文介绍如何通过AppFog使用隧道(tunnel)的方式管理部署在其上的数据库,包括设置步骤及注意事项。

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既然cnodeclub不能上,我就发表在csdn上吧。

 

appfog用的人越来越多,我也跟潮流挂了一个博客上去,说实话,确实非常简单、好用。

但是管理数据库就不是那么方便了,appfog把数据库的链接向使用者保密,如果是mysql的用户,一般用phpMyadmin管理,我想mongo这类数据库也可以用这类方法管理。

但是今天要说的,不是这种方式。

 

由于不太懂php,所以我在appfog上找到一篇文章,专门介绍使用隧道(tunnel)来管理数据库的。今天简单介绍下。

 

1.打开你的Start Command Prompt with Ruby。如果不是window用户,直接跳到第3步。

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2.如果是windw用户,则比较麻烦,在Start Command Prompt with Ruby里面运行会出现提示,如图。需要安装devkit,并在devkit上先执行 gem install caldecott和gem install af,然后才可以下一步。

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3.devkit或者start command prompt with ruby里面,先登录af,就像平时一样:af login,输入用户名密码,登陆成功后,敲入 af tunnel [你的数据库]。比如我就是af tunnel blog

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4.他会运行一段时间,建立隧道,完成后显示Getting tunnel connection info:OK

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5.这时他问你用哪个,你选择none,这样的话,隧道为你打开了,你可以使用图形化工具直接连接。如图。

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6.在你的连接工具中输入你的数据库连接信息,笔者是mongoVUE。

名称:         随意。

用户名:     输入命令行中service connection info中提示的username

密码:         输入命令行中service connection info中提示的password。(比较长,别敲错了)

端口:         输入命令行中提示的 Starting tunnel to blog on port 10000中的10000(默认10000,自己按照自己的提示来)

url/server:输入localhost或者127.0.0.1

数据库:     输入db(不管你的数据库原来叫什么,都选db)。

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7.试验一下,是否可以连接了?笔者是好了。但是连接完后记得Ctrl+C关闭tunnel,毕竟这样一直连接着比较危险。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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