Spring Boot 小试牛刀

本文介绍了一个基于Spring Boot的应用程序的基本配置与启动过程,包括pom.xml文件配置、启动类编写及Spring依赖注入的使用。同时探讨了从命令行启动Spring Boot应用时的线程安全问题,并提供了具体代码实现。

Spring Boot配置 基本pom ,编写启动类,spring 注入 使用。

cmd 端 spring boot的启动方式 应该不会涉及到线程安全问题?


pom.xml

<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>
    <groupId>org.springframework.samples</groupId>
    <artifactId>runner</artifactId>
    <version>1.0</version>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>1.4.1.RELEASE</version>
    </parent>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/commons-dbcp/commons-dbcp -->
        <dependency>
            <groupId>commons-dbcp</groupId>
            <artifactId>commons-dbcp</artifactId>
            <version>1.4</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

Application

/**
 * 
 */
package com.liang;

import java.sql.Connection;
import java.util.List;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceBuilder;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.ImportResource;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author robin
 *
 */
@SpringBootApplication
@ComponentScan("com.liang")
public class Application  implements CommandLineRunner   {

	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Application.class);  
	

	private static String init;
	
	@Autowired
	private ScopeBean scopeBean;
	
	//java -jar myproject.jar --spring.config.location=D:\workspace\runner\target\dbconnection.properties
	@Bean
	@Primary
	public DataSource dataSource() {
		log.error("-----------------dataSource---------start");
		BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();  
        dataSource.setDriverClassName(init);  
        dataSource.setUrl(init);  
        dataSource.setUsername(init);  
        dataSource.setPassword(init); 
        log.error("-----------------dataSource---------end");
        return dataSource; 
        
	}

//	@Bean
//	@ConfigurationProperties(prefix="datasource.secondary")
//	public DataSource secondaryDataSource() {
//	    return DataSourceBuilder.create().build();
//	}
	
	
	//PropertyPlaceholderConfigurer
	//java -jar myproject.jar --spring.config.location=classpath:/default.properties,classpath:/override.properties
//	@Autowired
//	HelloBean helloBean;
//	@Autowired
//	OtherProperty other;
//	@Autowired
//	DataSource dataSource;
	
    @Override  
    public void run(String... args) throws Exception {  
    	log.error("-----------------run---------start");
    	scopeBean.setArg1(init);
    	//helloBean.getWorld();
//    	String ls = other.getName();
    	System.out.println("#########");
//    	/Connection connection = dataSource.getConnection();
    	System.out.println(scopeBean.getDataSource());
//    	log.info("----------------------------------------->" + );
    	System.out.println("#########");
    	try{
            Thread.currentThread().sleep(10000);
         }catch(InterruptedException ie){
             ie.printStackTrace();
         } 
    	log.error("-----------------run---------end");
    	System.out.println(scopeBean.getArg1());
    }
	
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		log.error("-----------------main---------start");
		init = args[0];
		System.out.println("----------init--------" + init);
        SpringApplication.run(Application.class, args);
        log.error("-----------------main---------end");
	}

}

ScopeBean

package com.liang;

import javax.sql.DataSource;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Scope;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class ScopeBean {
	private String arg1;

	
	@Autowired
	DataSource dataSource;
	
	public String getDataSource(){
		System.out.println("---------------getDataSource-------");
		return dataSource.toString();
	}
	
	
	public String getArg1() {
		return arg1;
	}

	public void setArg1(String arg1) {
		this.arg1 = arg1;
	}
	
	
}


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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