mysql读写分离实战准备一

本文介绍如何使用SpringBoot框架整合Thymeleaf模板引擎和MyBatis持久层框架,实现动态页面展示及MySQL读写操作。通过具体案例演示了前后端分离的开发过程。

一目的

首先准备一个web网站,这里模拟一个网站的页面,主要对开源网页实现动态存取,之后将使用本页面进一步实现对mysql的读写分离功能

二架构

前台是开源网页的页面,具体例子可从如下网站下载

http://www.superslide2.com/

后台采用springboot+thymeleaf开发

1前端页面整合

复制网站实例页面,到如下路径/template/case1page

  复制静态页面包括js文件到/static

2后台整合

Pom中加入相应jar包依赖,且未方便开发可以加入热部署相关依赖,例如

<build>

         <plugins>

              <plugin>

                   <groupId>org.springframework.boot</groupId>

                   <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>

                   <dependencies>

                <!-- spring热部署-->

                <dependency>

                    <groupId>org.springframework</groupId>

                    <artifactId>springloaded</artifactId>

                    <version>1.2.1.RELEASE</version>

                </dependency>

              </dependencies>

              </plugin>

         </plugins>

     </build>

 

整合mybatis

Application中编写设置注入数据源和SqlSessionFactory的方法如下

@Bean

    @ConfigurationProperties(prefix="spring.datasource")

    public DataSource dataSource() {

        return new org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource();

                 //com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource();

    }

3 数据库设计

主要采用两个表SD_CATEGORYSD_LABLE_SWITCH,存放对应页面中标题和标题中相关的详细数据。具体建表和数据可见附件脚本

 

三实际功能

页面中实现了12demo的动态效果

已第11demo为例。说明实现方式

1静态页面中数据样式如下

<li class="nLi">

                                               <h3><a href="http://www.SuperSlide2.com" target="_blank">新闻

                                               <ul class="sub">

                                                        <li><a href="#">新闻首页</li>

                                                        <li><a href="#">新闻人物</li>

                                                        <li><a href="#">新闻电视</li>

                                                        <li><a href="#">新闻图片</li>

                                                        <li><a href="#">新闻视频</li>

                                                        <li><a href="# ">新闻专题</li>

                                               </ul>

                            </li>

                            <li class="nLi">

                                               <h3><a href="http://www.SuperSlide2.com" target="_blank">预告片

                                               <ul class="sub">

                                                        <li><a href="#">新闻首页</li>

                                                        <li><a href="#">新闻人物</li>

                                                        <li><a href="#">新闻电视</li>

                                                        <li><a href="#">新闻图片</li>

                                                        <li><a href="#">新闻视频</li>

                                                        <li><a href="# ">新闻专题</li>

                                               </ul>

                            </li>

根据上面数据显示方式确定现在后台存放数据的结构是,用一个对象存放标题和条目数据(List),然后再用一个组列表存放这些对象,已此来对应页面的结构

2页面显示方式如下

<li class="nLi" th:each="list:${grp11List}">

                            <h3><a href="http://www.SuperSlide2.com" target="_blank" th:text="${list.TP_NM}">新闻</a></h3>

                            <ul class="sub">

                                  <li th:each="lableList:${list.lable}">

                                    <a href="#">

                                     <p th:text="${lableList.LAB_NM}">新闻首页</p>

                                    </a>

                                   </li>

                                 

                            </ul>

                 </li>

 

后台存放方式

在处理对应demo实例的controller里组织数据的逻辑如下

//查找标题

      List<GrpTitle> grpTitle = userService.getGrpTitle(caseId);

      //查找每个标题时,找出所有对应lable数据并放入一个grplist

      for (GrpTitle title : grpTitle) {

            List<Lable> lable = userService.getLableInfo(title.getGRP_ID());

            FullContent cont = new FullContent();

            cont.setTP_NM(title.getTP_NM());

            cont.setLable(lable);

            //把所有grplist放到一个list

            grpList.add(cont);

           }

      //加入case1 返回需要的结果

      model.addAttribute("grp11List", grpList);

 

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内容概要:本文介绍了个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊体等场景的应用实践。
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