毕业论文《Java Vue SpringBoot MySQL 分布式架构网上商城》主要探讨了如何利用现代Web开发技术构建一个高效、可扩展的在线购物平台。本文将详细阐述论文中的关键技术和设计思路。 1. **项目研究背景**： 在互联网高度发达的今天，电子商务已经成为商业活动的重要组成部分。网上商城作为电商的核心载体，其性能、稳定性和用户体验直接影响到企业的竞争力。分布式架构的引入，旨在解决单体应用在面对高并发、大数据量时面临的挑战，提高系统的响应速度和处理能力。 2. **开发意义**： 通过采用Java、Vue.js、SpringBoot和MySQL等技术，构建一个分布式架构的网上商城，能够实现前后端分离，提高系统的可维护性、可扩展性和用户体验。同时，MySQL作为关系型数据库，为数据存储提供了可靠保障。 3. **课题研究现状**： 当前，B/S模式（Browser/Server）已广泛应用于Web开发，而SpringBoot简化了Java后端开发，Vue.js则在前端提供了高效的组件化开发模式。分布式架构在电商领域的应用也日益普及，如微服务架构、负载均衡、分布式缓存等技术，提升了系统的整体性能。 4. **项目研究内容与结构**： 论文主要包括以下几个部分： - 摘要：概述项目的目标和预期效果。 - 背景意义：详细解释项目开发的必要性。 - 技术介绍：介绍所使用的开发技术和框架，如Java的Spring全家桶，前端的Vue.js，数据库的MySQL。 - 需求分析：明确系统功能需求，包括用户管理、商品展示、购物车、订单处理等。 - 可行性分析：评估项目的技术、经济和操作可行性。 - 功能分析：细化系统功能模块，如用户模块、商品模块、支付模块等。 - 业务流程分析：描述各业务流程，如用户下单、支付、商家发货等的逻辑流程。 - 数据库设计：包括ER图（实体关系图），用于描述实体间的关联关系，以及数据字典和数据流图，辅助数据库表的设计和数据流程规划。 - 详细设计：涉及软件架构模式（如微服务架构）、模块划分及接口设计。 - 实现与测试：编写代码实现功能，并进行功能测试和性能测试。 - 总结与致谢：回顾开发过程，总结经验教训，并感谢指导老师和团队成员。 5. **B/S模式与分布式架构**： B/S模式使得用户通过浏览器即可访问系统，降低了客户端的硬件要求。分布式架构则通过拆分服务，实现负载均衡，提高系统的容错性和可扩展性。SpringBoot与Java的结合，可以方便地创建微服务，Vue.js则优化了前端用户体验。 6. **系统截图与总结**： 论文最后展示了系统实际运行的截图，直观呈现了系统界面和功能。作者总结了完成论文和项目开发过程中的学习和实践经验，以及分布式架构对网上商城运营效率的实质性提升。 7. **关键词**： 关键词包括B/S模式、分布式架构和软件架构，强调了论文关注的重点技术领域。 通过以上分析，我们可以看到，这篇毕业论文不仅探讨了当前热门的Web开发技术，还深入研究了如何将这些技术应用于构建分布式架构的网上商城，从而提升系统的性能和用户体验。

内容概要：本文深入探讨了一份详细的L4无人车自动驾驶系统方案文档，尽管没有配套代码，但提供了丰富的理论和技术指导。文档主要分为感知层、决策层和执行层三大模块。感知层利用多种传感器（如激光雷达、毫米波雷达）获取环境信息；决策层基于感知数据制定驾驶策略，涵盖从简单行驶到复杂路况的处理；执行层负责将决策转化为具体的车辆操作。文中还讨论了多传感器时间同步、路径规划算法、横向控制算法以及故障恢复机制等关键技术的具体实现方法。此外，强调了系统方案文档对于项目方向的重要性及其局限性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注L4级别无人驾驶系统的工程师和研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解L4无人车自动驾驶系统的整体架构和核心技术，为后续的实际编码和系统集成提供理论支持。同时，也为跨学科团队成员之间的沟通搭建桥梁，促进项目的顺利推进。 其他说明：虽然文档未附带代码，但它为理解和实现真正的自动驾驶系统奠定了坚实的基础。文中提供的伪代码和简化的代码示例有助于加深对各个模块的理解。

牧场收割机 Rancher Harvester是基于Kubernetes构建的开源（HCI）软件。 它是vSphere和Nutanix的开源替代方案。 概述 Harvester在裸机服务器上实施HCI。 以下是收割机的一些显着功能： VM生命周期管理，包括SSH密钥注入，Cloud-init和图形和串行端口控制台 分布式块存储 连接到管理网络或VLAN的多个NIC ISO映像存储库 虚拟机模板 下图给出了Harvester的高级体系结构： 是与Amazon S3兼容的云存储服务器。 是用于Kubernetes的轻量级，可靠且易于使用的分布式块存储系统。 是的虚拟机管理插件。 是Linux发行版，旨在消除Kubernetes集群中尽可能多的OS维护。 该操作系统设计为由kubectl管理。 硬体需求 要启动Harvester服务器并运行以下最低硬件要求： 类型 要求 中央处理

内容概要：本文介绍了带有注意力机制（SE模块）的U-Net神经网络模型的构建方法。通过定义多个子模块如DoubleConv、Down、Up、OutConv和SELayer，最终组合成完整的UNet_SE模型。DoubleConv用于两次卷积操作并加入批归一化和激活函数；Down模块实现了下采样；Up模块负责上采样并将特征图对齐拼接；SELayer引入了通道间的依赖关系，增强了有效特征的学习能力。整个UNet_SE架构由编码器路径（down1-down4）、解码器路径（up1-up4）以及连接两者的跳跃连接组成，适用于医学图像分割等任务。 适合人群：有一定深度学习基础，特别是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的科研人员或工程师。 使用场景及目标：①研究医学影像或其他领域内的图像分割问题；②探索SE模块对于提高U-Net性能的作用；③学习如何基于PyTorch搭建复杂的深度学习模型。 其他说明：本文档提供了详细的类定义与前向传播过程，并附带了一个简单的测试用例来展示模型输入输出尺寸的关系。建议读者深入理解各个组件的功能，并尝试修改参数以适应不同的应用场景。

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Rancher是一个开源的容器管理平台，它在2018年推出了2.0版本，重新架构了其技术架构，专注于Kubernetes技术。Rancher最初是在2015年开始构建Kubernetes支持的，当时最大的挑战是如何安装和配置Kubernetes集群。现有的Kubernetes脚本和工具难以使用且不可靠。Rancher通过一键设置轻松地搭建了Kubernetes集群。不仅于此，Rancher还允许用户在任何基础设施上设置Kubernetes集群。 Rancher 2.0相较于1.0版本，主要的改变是移除了Swarm、Mesos等容器编排框架的支持，专注于Kubernetes。Rancher 2.0的架构基于Kubernetes构建，使用了自己开发的RKE（Rancher Kubernetes Engine）来提供统一的集群管理。RKE是一个用于部署和管理Kubernetes的简单、可移植的工具，它无需依赖云提供商的特定功能。 Rancher 2.0的高阶架构主要由以下几个组件组成： 1. Rancher API服务器：是Rancher的核心组件，负责处理用户请求，提供RESTful API接口。 2. 集群控制器和代理：负责与实际的Kubernetes集群交互，实现了统一的集群管理。 3. 认证代理：用于用户的认证和授权。 在用户和群组管理方面，Rancher提供了项目（Projects）和角色管理（Role management），允许以最小权限进行精细控制。Rancher还支持多种认证提供者，例如LDAP、Active Directory和外部的OAuth认证等，实现跨集群管理。 在可升级性和可扩展性方面，Rancher 2.0支持高可用性配置（High Availability），并提供了对于Kubernetes集群以及Rancher Server自身的扩展性设计。 Rancher API v3/Cluster对象的实现步骤包括定义对象、生成模式/控制器接口，添加自定义逻辑到API验证，以及使用自定义控制器定义对象管理逻辑。Rancher 2.0的架构设计还涉及对象生命周期管理、通用控制器以及对象条件管理等多个方面。 从Rancher的发展历程来看，它从一个支持多种容器编排框架的平台转变为专注于Kubernetes的容器管理平台。Rancher 2.0的发布，适应了Kubernetes快速发展的趋势，并通过RKE和自定义控制器的使用，进一步加强了对Kubernetes集群的管理能力。Rancher 2.0的推出，提升了用户体验，增强了用户对Kubernetes集群的管理功能，并为Kubernetes的进一步发展提供了有力支持。

在Linux环境下进行C/C++后端服务器架构开发是一项复杂而关键的任务，涉及到多方面的技术知识。本课程主要涵盖了以下几个核心领域： 1. **精进基石**：这部分内容强调基础扎实的重要性，包括深入理解数据结构与算法（如红黑树、B树、B+树、Hash与BloomFilter、bitmap）、设计模式（创建型和结构型）以及C++的新特性，如智能指针、线程、协程、原子操作和lamda表达式。 2. **高性能网络设计**：网络编程是后端开发的核心，课程会讲解网络I/O模型（如select、poll、epoll），reactor模式，HTTP/HTTPS服务器的实现，WebSocket协议，以及如何实现百万并发的服务器。还会涉及POSIX API、网络协议栈，以及QUIC这样的UDP可靠传输协议。 3. **基础组件设计**：涵盖线程池、内存池、异步请求池和MySQL连接池的实现，通过这些组件提升系统的性能和效率。同时，会讲解原子操作、锁机制、无锁消息队列以及各种定时器方案。 4. **中间件开发**：深入学习MySQL、Redis、Nginx和MongoDB等常用中间件，理解其工作原理和优化技巧，如MySQL的索引原理、事务处理、TiDB分布式数据库的存储引擎和集群方案。 5. **开源框架**：探讨如skynet、TARS和DPDK等开源框架，了解它们的设计原理和应用，以及如何在实际项目中使用。 6. **Rust项目**：学习Rust编程语言，掌握其特性，如Slice类型、泛型和并发安全，以及如何利用Rust开发DBProxy代理MySQL和Redis。 7. **性能分析**：学习如何进行性能调优，包括火焰图的生成、内存泄漏检测和测试框架gtest的使用。 8. **分布式架构**：讨论分布式消息队列、注册服务中心（如Etcd）、远程调用框架（如brpc）以及服务容器化（如Docker）。 9. **上线项目实战**：通过实际项目实践，将所学知识应用到真实环境中，提升解决实际问题的能力。 这门课程旨在帮助学员建立一个全面的Linux C/C++后端服务器开发体系，从基础到高级，从理论到实践，通过学习可以掌握高性能服务器设计、网络编程、组件设计、中间件开发、性能分析以及分布式架构等关键技能。通过系统的学习和实践，学员将能够独立设计和实现高效、稳定的后端服务。

内容概要：本文档《TOGAF-V9 学习笔记_V1.1.pdf》详细介绍了TOGAF（The Open Group Architecture Framework）9版本的核心概念、架构开发方法（ADM）、架构内容框架、企业连续系列、参考模型及架构能力框架。TOGAF作为一种企业架构框架，旨在帮助企业设计、理解和管理复杂的IT环境。文档首先概述了TOGAF的基本概念，包括企业架构、架构框架、ADM流程及其各个阶段的任务和交付物。接着深入探讨了架构内容框架，包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构的设计和实现方法。此外，文档还介绍了企业连续系列、架构存储库、参考模型等内容，以及如何通过架构能力框架来提升企业架构能力。最后，文档阐述了如何在实际项目中应用TOGAF，确保架构的合规性和一致性。 适合人群：具备一定IT架构基础，尤其是对企业架构感兴趣或从事企业架构设计、实施和管理工作的专业人士。 使用场景及目标：①帮助架构师理解并掌握TOGAF的核心理念和方法论；②指导企业在实施企业架构项目时，如何应用TOGAF进行架构设计和管理；③确保架构开发过程中的各个环节能够有效衔接，从而实现业务目标和技术目标的统一。 阅读建议：由于TOGAF内容较为复杂，建议读者在阅读时结合实际项目案例进行理解，重点关注ADM各个阶段的具体操作步骤和关键交付物。同时，对于初学者，可以从基础概念入手，逐步深入到具体的实施细节，确保对整个框架有全面的理解。

aarch64架构的mysql交叉编译库，其中还包含了Qt5.14.2的插件，一站式配齐。 大家也可以参考博客自行编译，博客地址在： https://blog.csdn.net/lmgandxka/article/details/141712035?spm=1001.2014.3001.5502 逻辑清晰，讲解详细。欢迎大家参考。 在当今信息化时代，跨平台开发已成为软件开发领域的一个重要趋势，尤其是嵌入式系统和移动设备的兴起，使得对跨平台数据库解决方案的需求日益增长。ARM架构作为目前世界上使用最广泛的微处理器架构之一，在移动设备和嵌入式系统领域占据了主导地位。而MySQL作为目前最为流行的开源关系数据库管理系统，其跨平台编译库对于嵌入式系统和移动设备开发者来说，是一个非常重要的资源。 本压缩包文件包含了针对ARM架构的MySQL交叉编译库，这意味着开发者可以将MySQL数据库部署在ARM架构的处理器上，如智能手机、平板电脑、嵌入式设备等。文件还包含Qt5.14.2的插件，为开发者提供了更多的图形界面设计和开发选项。这不仅为数据库应用开发提供了便利，还使得开发者可以在同一个项目中集成数据库和用户界面，实现一站式开发。 这种交叉编译库的设计初衷，是为了让开发者能够在不同的硬件和操作系统平台上部署MySQL数据库，而无需在每个目标平台上重新编译源代码。交叉编译简化了开发流程，提高了开发效率，尤其对于资源受限的嵌入式设备来说，这一点尤为重要。 交叉编译涉及的技术内容比较复杂，不仅包括编译器的选择和配置，还包括链接器的使用以及库文件的生成和部署。通常，开发者需要根据目标平台的具体硬件架构和操作系统来配置编译环境。例如，本压缩包文件针对的是aarch64架构，这是ARM架构中较为先进的64位架构，它能够支持更复杂的计算任务，并且拥有更大的地址空间。针对这样的架构，编译器需要能够理解aarch64的指令集，并生成适用于该架构的机器码。 关于如何使用本压缩包文件中的交叉编译库和Qt插件，开发者可以参考提供的博客链接。博客中详细描述了编译的具体步骤和参数设置，包括如何获取和配置交叉编译工具链，如何编译Qt5.14.2以及如何将编译好的库和插件部署到目标平台。此外，博客还可能包含了在编译过程中可能遇到的问题及其解决方案，为开发者提供了一站式的参考资源。 在实际应用中，将MySQL数据库部署到ARM架构的设备上，不仅可以用于数据存储和管理，还能够结合应用程序实现更复杂的数据处理任务。比如，在智能物联网(IoT)领域，嵌入式设备上的MySQL数据库可以实时处理来自传感器的数据，并通过网络将数据传输到其他系统。而在移动设备上，MySQL数据库则可以作为应用程序的后端数据库，处理用户数据和业务逻辑。 ARM架构MySQL交叉编译库的提供，极大地方便了开发人员在多种硬件平台上部署和使用MySQL数据库，同时Qt插件的加入也为开发者提供了丰富的用户界面设计选项，使得整个开发过程更加高效和灵活。

根据 小二乘计算结果可以估计 AR(2)模型如下 tttt uPPP +−+= −− 21 639.0637.1939.611 , 测定系数 R2=0.9996。根据 Prais-Winsten 方法的 终结果，可以估计 AR(2)模型如下 tttt uPPP +−+= −− 21 421.042.1645.899 测定系数 R2=0.9993。比较这两种结果及其相关的检验参数可以看到，基于 小二乘法的结 果精度更高一些。当然，确定自回归模型不仅仅依据上述统计参数，还有其他预测方面的指 标，在此不拟详述。 比较一阶自回归模型的预测标准差（SEP_1）和二阶自回归模型的预测标准差（SEP_2）， 可以看到，二阶自回归模型的 SEP 值更小，这意味着二阶自回归模型的预测精度更高（参 见图 11-2-11 和图 11-2-17）。 图 11-2-17 二阶自回归过程创制的新变量（局部） 类似地，我们可以进行三阶自回归、四阶自回归乃至更高阶自回归分析。以三阶自回归 分析为例，滞后序列的创制和及其结果如下（图 11-2-18、图 11-2-19）。