14、Docker 助力微服务部署与安全保障

Docker 助力微服务部署与安全保障

1. 微服务容器化部署

在使用 Docker 部署微服务时,首先要创建 RESTful API 容器,具体步骤如下:
1. 从 subscription_apis 目录下使用以下命令构建镜像:

$ docker build . -t address-api-img
  1. 使用以下命令创建并运行容器:
$ docker run --name address-api --network subscription_celery_default -d address-api-img

--network 选项确保 RESTful API 容器成为 Docker 网络的一部分,以便其他微服务应用部分可以访问它。
3. 手动测试订阅应用程序的端到端功能。导航到订阅页面,输入新地址,然后在 MongoDB 网页界面中检查新地址是否添加成功。
4. 运行基于 Selenium 的自动化端到端测试,确保一切按预期工作。

完成上述步骤后,我们就成功地将微服务应用程序容器化,并从开发阶段过渡到测试阶段。

2. Django 微服务应用部署

部署 Django 微服务应用时,除了之前介绍的容器化和使用 Docker Compose 进行多容器部署的基本步骤外,还需要考虑在微服务发布新版

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和平移向量。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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