3 GAE Hello World

本文介绍如何使用Google App Engine (GAE)创建、运行并部署一个简单的HelloWorld应用。包括项目搭建、本地运行及云端部署全流程。

 

截图太多,详细截图请下载附件里面的Word文档

 

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前言

准备了那么多,终于开始了,第一个GAE的HelloWorld。

一 建立一个GAE工程

 

 

简单介绍一下Google Web Toolkit(GWT),他是用Java来实现JavaScript程序,

好坏各有说法吧,本人持反对意见,习惯用简单强大的JQuery,所以这里去掉GWT。

点Finish就新建了一个项目,建议打开Java视图来浏览:

 

一个标准和JavaWeb程序结构出来了。并自带一个HelloWorld。

 

二 本地运行GAE程序

GAE具体的项目结构以后再说,先运行一下,找找成就感。点击运行按钮旁边的小三角,选择带[g]的图标,运行GAE程序。

 

 

运行成功,会如下出现如下日志:

 

访问http://localhost:8888/,出现Hello App Engine!就表示第一个HelloWorld成功了。

 

三 部署到Appspot.com

说的牛点,就是把自己的程序放到云端上啦。

1 设定工程的AppID

首先需要设定要把程序部署到哪里去。

在刚刚新建的工程上点右键,选属性[Properties],快捷键为Alt+Enter。

在AppEngine属性里设置ID为我们在https://appengine.google.com/ 申请的ID。

 

2 部署

点击引擎图标。App Engine,翻译过来就是应用程序引擎嘛。

 

输入自己的Gmail用户名密码,点Deploy就开始上传自己的应用程序了。

 

之后一阵等待,出现成功提示后,就可以通过访问:

http://xxx.appspot.com

打开自己的程序(xxx为我们在https://appengine.google.com/ 申请的ID),比如我的:

 

 

可能出的错误

1 编译时候出现Enhance错误

如下 com.google.appengine.tools.enhancer.Enhance错误,如图

 

确认1 Eclipse的JDK有无配置好。比如是JDK,而非JRE

 

确认2 Complie Level 是否为1.6

 

2 在运行时候,曾经发生类型转换错误

An internal error occurred during: "DataNucleus Enhancer".org.eclipse.jdt.internal.core.JavaModel cannot be cast to org.eclipse.jdt.core.IJavaProject

原因不明,但试着重新配置一下App Engine SDKs,再换了下Eclipse的workspace目录就好了。:-(

 

环境出问题错误最耽误时间了,最好备份一下自己的Eclipse,特别在升级Eclipse插件前,祝好运。

结束

以上为一个GAE最基本的HelloWorld从建立,运行,部署。

接下来,把保存代码到Google的SVN里面。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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