四 springcloud-网关

本文详细介绍如何使用Spring Cloud Gateway实现服务路由、鉴权及统一身份认证等功能。通过具体步骤,包括项目搭建、依赖引入、配置文件设置及启动类编写,展示了网关服务在微服务架构中的重要作用。

当服务需要做url鉴权管理、流量监控、统一身份认证等时工作时,在所有消费者服务集群之前需增加网关服务。

1 在根项目下创建Maven Module网关项目springcloud-gateway:

此项目需以eureka消费者的角色注册入eureka服务中心。

pom.xml如下:

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <parent>
    <groupId>com.mxx.springcloud</groupId>
    <artifactId>springcloud-root</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  </parent>
  <artifactId>springcloud-gateway</artifactId>
  <name>gateway</name>
  <description>gateway</description>
  
  <dependencies>
		<dependency>
	        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
	        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
	    </dependency>
	    <dependency>
		    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
		    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
		</dependency>
		<!-- spring-admin-actuator相关 -->
		 <dependency>
	        <groupId>org.springframework.boot</groupId>  
	        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>  
	    </dependency>
  </dependencies>
</project>

启动类:GatewayApplication.java

package com.mxx.springcloud.gateway;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class GatewayApplication {

	public static void main(String[] args) {
		
		SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
	}

}

配置application.yml:

#端口
server:
  port: 9000
  
#应用名称
spring:
  application:
    name: gateway-eureka-client
  cloud:
    gateway:
      routes:
      - id: path_route
        #uri: http://cxytiandi.com
        uri: lb://euraka-ribbon-consumer
        predicates:
        - Path= /testConsumer
#eureka
eureka:
  instance:
    instance-id: euraka-client-a-local:9000
    prefer-ip-address: true
    
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://192.168.125.66:8888/eureka/

#管理端点的配置  
management:  
  endpoints:  
    web:  
      exposure:  
        include: "*"  
  endpoint:  
    health:  
      show-details: ALWAYS      

测试:http://网关ip:9000//testConsumer,

同消费服务:http://euraka-ribbon-consumer:9001//testConsumer,

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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