springboot整合dubbo(zookeeper)

本文详细介绍了如何使用Docker安装ZooKeeper,并通过ZooKeeper实现Dubbo微服务的配置与通信。包括服务提供者的设置、服务接口的实现及消费者如何引用并调用服务。

(1)安装zookeeper

使用docker安装zookeeper

docker pull zookeeper
docker run --name zk -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 --restart always -d a873528df41f

(2)提供者

a.application.properties

server.port=8001

dubbo.application.name=provder
dubbo.registry.address=zookeeper://X.x.x.x:2181
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.protocol.port=20880
dubbo.provider.timeout=3000
#重试次数
#dubbo.consumer.retries=4
dubbo.registry.check=false

b.service服务

@Component
@Service
public class PublishServiceImpl implements PublishService {
    @Override
    public String publishMessage() {
        return "发布了消息!";
    }
}

并在主类中添加注解:@EnableDubbo

(3)消费者

a.application.properties

dubbo.application.name=coustmor
dubbo.registry.address=zookeeper://www.x.x.x.x.xyz:2181
#重试次数
#dubbo.consumer.retries=3
dubbo.registry.check=false
#本地存根,可在调用远程之前判断
#dubbo.consumer.stub=

b.声明service接口

public interface PublishService {
    String publishMessage();
}

c.使用Reference注解

@Service
public class UserviceImpl implements UserService {

    @Reference
    private PublishService publishService;

    @Override
    public void getMseeage() {
        String message = publishService.publishMessage();
        System.out.println(message);
    }
}

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值