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轻量级门户系统对比
本文对比了几种轻量级门户系统的特点与不足,包括lightportal、jpolite/jbossportal、jetspeed2、liferay及eXoPortal。重点讨论了它们的部署便捷性、portlet的支持情况以及资源消耗等问题。
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lightportal
个人轻量级应用,尚未开发完善,大量使用ajax技术,发布部署方便,war包直接拷贝到tomcat/webapps就可以启动,
启用内存数据库,源码可以导入eclipse。但是问题是发布portlet要比较复杂的配置,本身没有丰富的portlet支持。
http://www.lightportal.org/

jqueryportal
jquery页面效果的扩展。真的只有客户端的代码,通过js来layout页面的HTML布局。
http://www.trilancer.com/jpolite/

jbossportal
号称支持google gadgets,有丰富的portlet支持,不过在参考教程使用过程中,后台有错误报出。同时页面的layout布局相对比较死板,调整麻烦。部署portlet方便。
http://jboss.org/jbossportal/


jetspeed2
有丰富的portlet支持,apache的,部署portlet方便。
http://portals.apache.org/jetspeed-2/

liferay
目前版本5.2.3,有丰富的portlet支持,本身功能强大。但是以前部署的时候发现耗用资源比较庞大。
http://www.liferay.com/web/guest/home


eXo Portal
http://www.exoplatform.com/portal/public/website/
下载地址
http://forge.ow2.org/project/showfiles.php?group_id=151
感觉文档比较少。
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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