17、微服务容器化与部署:从MicroProfile到Kubernetes

微服务容器化与部署:从MicroProfile到Kubernetes

1. MicroProfile OpenAPI注解与文档生成

在开发REST API时,使用MicroProfile OpenAPI规范中的注解可以方便地生成API文档。例如,使用 @Operation 注解来配置单个API操作的信息,如摘要和标签等,标签可用于对相关操作进行分组。

以下是MicroProfile OpenAPI规范中常用注解的介绍:
| 注解 | 描述 |
| — | — |
| @OpenAPIDefinition | 指定API的一般信息,如标题、版本等 |
| @Operation | 指定单个API操作的信息,如摘要、标签等 |
| @Schema | 指定属性的数据类型信息 |
| @ParameterIn | 指定请求参数的位置,如 QUERY PATH 等 |
| @Callback | 指定异步操作的回调URL |
| @Callbacks | 指定多个 @Callback 注解 |

要查看生成的文档,可以使用OpenAPI UI工具,通过访问 http://localhost:8080/openapi/ 来获取基于源代码注解生成的OpenAPI规范信息,返回的信息为YA

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值