Eoapi x Tapdata 插件上线:让数据真正的流动起来,API 管理更方便

Eoapi与实时数据服务平台Tapdata合作推出了首款插件,实现了API管理和实时数据的完美结合。Tapdata能实时采集和同步各类数据源的变化,通过拖拉拽方式快速构建DataAPI。用户可以将Tapdata的API文档导出后在Eoapi中导入使用,增强API协作、Mock和测试能力。两者合作旨在构建强大的API工具生态,提升开发者效率。

本月,Eolink 旗下专注做开源 API 管理工具的 Eoapi 联合实时数据服务平台的 Tapdata 发布首款合作插件——导入 Tapdata 数据插件,大家一定很好奇 Tapdata 和 Eoapi 如何实现联动呢?

Tapdata 通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过 API 或者反向同步方式,为下游的交互式应用,微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据。

 

简单来说,在 Tapdata 中,支持以实时的方式从各个数据来源,包括数据库,API,队列,物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化,并完成数据实时计算、建模和转型,快速得出结果,再通过拖拉拽的方式开发和配置一个可用的 Data API!

Tapdata 中也集成了 Swagger 的 API 文档和简单测试,如果你要对 API 进行协作、Mock、更全面的测试,可以通过将 Tapdata 的数据一键导出后导入到 Eoapi 上使用~

如何使用 Tapdata 插件

首先我们需要在 Tapdata 中将 API 文档导出,如图

  • 在菜单中点击【数据发布】-【API文档及测试】菜单,进入API文档及测试功能。

  • 点击【导出】按钮,导出API文件。

在 Eoapi 【插件广场】-【所有】-【Tapdata 】中找到 Tapdata 插件一键安装,从此不再担心 Tapdata json 格式的 API 文件无法在 Eoapi 中使用。

选择【概况】-【导入】-【Tapdata】,直接拖拽,选择你需要的 Tapdata 格式的 API 文件

 

关于 Tapdata

Tapdata 是自带 ETL 的实时数据平台,通过把企业核心数据实时集中到中央化数据平台的方式并通过 API 或者反向同步方式,为下游的交互式应用,微服务或交互式分析提供新鲜实时的数据,适用于构建实时数据管道、数据库上云/跨云同步、实时数据 ETL、实时入湖入仓、实时主数据管理、传统业务系统升级与加速等多个场景。

Tapdata 坚持“开放+开源”战略,推出 Tapdata Cloud,将无代码数据实时同步的能力以 SaaS 的形式免费开放,目前已积累 7000+ 注册用户,覆盖电商、金融、制造等多个行业。此外,Tapdata 社区版也已发布,正在面向开发者逐步共享其核心功能。

Tapdata 官网: 

https://tapdata.net

Github 项目地址:

https://github.com/tapdata/tapdata

关于 Eoapi

Eoapi 是一款类 Postman 的开源 API 管理工具,它更轻量,同时可拓展。

支持基础的 API 文档和测试功能,还可以通过插件帮助你将 API 发布到各个应用平台,比如发布到网关完成 API 上线,或者和低代码平台结合,将 API 快速变成可使用的组件等。

Eolink 在 2022 年开源了 Eoapi 项目,Eoapi 建立在 Eolink 多年以来在 API 全生命周期领域的行业经验基础之上,同时希望通过开源吸收社区中最棒的想法和实践。

Github 项目网址:

https://github.com/eolinker/eoapi

Gitee 项目地址:

https://gitee.com/eolink_admin/eoapi

官方文档地址:

https://www.eoapi.io/?utm_source=优快云0904

Eoapi 也会在未来陆续与其他厂家一起努力开发更多的插件,共建 Eoapi 的插件生态,让我们的用户能够通过插件,为自己搭建趁手的工具,让插件的价值实现最大化。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现广泛、深层次的应用。 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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