18、Spring Boot 应用部署与 JAR 文件处理

Spring Boot 应用部署与 JAR 文件处理

1. 安全基础与 Spring Security

理解身份验证和授权概念对于构建安全应用至关重要,它们为用户验证和访问控制奠定基础。Spring Security 将身份验证和授权选项与其他机制(如 HTTP 防火墙、过滤器链、广泛使用的 IETF 和 W3C 标准及交换选项等)相结合,帮助锁定应用程序。它采用开箱即用的安全思维,利用 Boot 的强大自动配置功能,评估开发者输入和可用依赖项,以最小的努力为 Spring Boot 应用提供最大的安全性。

2. Spring Boot 应用部署的重要性

在软件开发中,部署是应用进入生产环境的入口。无论应用向最终用户承诺了何种功能,在用户实际能够使用该应用之前,它实际上只是一个理论上的设想。从比喻意义和实际情况来看,部署都是最终的回报。

许多开发者知道 Spring Boot 应用可以创建为 WAR 文件或 JAR 文件,并且有很多理由选择创建可执行 JAR 文件而非 WAR 文件。即使在构建 Spring Boot 可执行 JAR 时,也有多种部署选项可满足不同的需求和用例。

3. Spring Boot 可执行 JAR 的优势

Spring Boot 的可执行 JAR 在单个、自包含、可测试和可部署的单元中提供了最大的实用性和多功能性。它创建和迭代速度快,能根据环境变化动态自我配置,并且非常易于分发和维护。

每个云提供商都提供了广泛用于从原型到生产部署的应用托管选项,大多数应用平台期望应用是基本自包含的,只提供最基本的环境要素。Spring Boot JAR 非常适合这些简洁的环境,只需存在 JDK 即可

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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