谈判专家应用的一些技术总结2 服务器后台的选择

本文详细探讨了一款移动互联网项目的服务器端开发选择,包括PHP、JavaEE和C++的比较,最终决定使用Java进行开发。文章还介绍了采用SSH架构、Spring和Hibernate框架的实践,并对比了HTTP与TCP协议的优劣。数据库方面选择了开源免费的MySQL。通过案例分析,展示了如何在小型项目中实现快速高效且具有良好扩展性的后台服务器。

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谈判专家是个纯粹的移动互联网项目,所以没有web端。没有web端,但是也需要有服务器后台,只是少了很多美工的工作。

服务器后台,一开始是在考虑使用php还是j2ee,php使用简单,而且开源项目很多,拿来马上就用; java ee是大公司项目开发的首选,有利于将来的多人协作开发。至于C++,以前一个视频聊天的项目,我的团队也使用过,但用下来总的感觉是,虽然单台服务器的运行效率可以提高很多,但是开发成本太高,好用的轮子(开源的控件)不多,都要自己写,不适用与移动互联网创业类型的项目。

由于是小型的移动互联网试水项目,所以快捷实现是很重要的一个考虑因素,快速的实现方式可以避免万一失败带来的时间损失。同时,可扩展性也要兼顾,后期如果做起来可以平稳的过渡到高并发的大型系统。

最后,再考虑到本人以前项目java的居多等因素,熟悉起见还是用java进行服务器端开发。

然后,架构就使用了当前最流行的ssh架构。事实上,由于基本上是后台,没有前端用户交互网页,所以strut没有用上,主要是在使用spring和hibernate架构。与我以前手写asp.net时代相比,spring和hibernate真是相当好用的轮子,开发效率比使用asp.net及原始的jsp大大提高。

当前,后台服务器使用ssh架构挺多的,虽然按逻辑,后台服务器完全没必要使用http协议,平白浪费掉一些报头字节。直接使用tcp协议从逻辑上讲更合理一些。但是,ssh架构的方便、易用,足以抵消这些浪费掉的字节。

数据库的也是使用mysql,开源,免费,在项目起步时完全足够使用了

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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