springcloud2.0_day02_04.第四节-Eureka2.0服务注册中心

本文详细介绍了如何使用Spring Boot和Spring Cloud创建Eureka服务注册中心,包括配置依赖、设置application.yml参数以及启动服务的过程。通过这些步骤,可以成功搭建一个用于微服务架构的服务发现和注册平台。

创建的是maven project    的jar  文件

依赖

<parent>
		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
		<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
		<version>2.0.1.RELEASE</version>
	</parent>
	<!-- 管理依赖 -->
	<dependencyManagement>
		<dependencies>
			<dependency>
				<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
				<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
				<version>Finchley.M7</version>
				<type>pom</type>
				<scope>import</scope>
			</dependency>
		</dependencies>
	</dependencyManagement>
	<dependencies>
		<!--SpringCloud eureka-server -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
			<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
		</dependency>
	</dependencies>
	<!-- 注意: 这里必须要添加, 否者各种依赖有问题 -->
	<repositories>
		<repository>
			<id>spring-milestones</id>
			<name>Spring Milestones</name>
			<url>https://repo.spring.io/libs-milestone</url>
			<snapshots>
				<enabled>false</enabled>
			</snapshots>
		</repository>
	</repositories>

application.yml

###服务端口号
server:
  port: 8100
###eureka 基本信息配置
eureka:
  instance:
    ###注册到eurekaip地址
    hostname: 127.0.0.1
  client:
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
###因为自己是为注册中心,不需要自己注册自己
    register-with-eureka: false
###因为自己是为注册中心,不需要检索服务
    fetch-registry: false

AppEureka

@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class AppEureka {
	
	//  开启EurekaServer  服务      开启注册中心

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

}

启动服务

出现这个界面,注册中心搭建成功

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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