spring-boot-plus后台快速开发框架1.0.0.RELEASE发布了
Introduction
spring-boot-plus是一套集成spring boot常用开发组件的后台快速开发框架
Purpose
每个人都可以独立、快速、高效地开发项目!
Everyone can develop projects independently, quickly and efficiently!
Quick Start
官网地址:springboot.plus
GITHUB:https://github.com/geekidea/spring-boot-plus
GITEE:https://gitee.com/geekidea/spring-boot-plus
主要特性
- 集成spring boot 常用开发组件集、公共配置、AOP日志等
- 集成mybatis plus快速dao操作
- 快速生成后台代码: entity/param/vo/controller/service/mapper/xml
- 集成swagger2,可自动生成api文档
- 集成jwt、spring security权限控制
- 集成redis、spring cache、ehcache缓存
- 集成rabbit/rocket/kafka mq消息队列
- 集成druid连接池,JDBC性能和慢查询检测
- 集成spring boot admin,实时检测项目运行情况
- 使用assembly maven插件进行不同环境打包部署,包含启动、重启命令,配置文件提取到外部config目录
项目环境
中间件 | 版本 | 备注 | |
---|---|---|---|
JDK | 1.8+ | JDK1.8及以上 | |
MySQL | 5.7+ | 5.7及以上 | |
Redis | 3.2+ |
技术选型
技术 | 版本 | 备注 | |
---|---|---|---|
Spring Boot | 2.1.6.RELEASE | 最新发布稳定版 | |
Spring Framework | 5.1.8.RELEASE | 最新发布稳定版 | |
Mybatis | 3.5.1 | 持久层框架 | |
Mybatis Plus | 3.1.1 | mybatis增强框架 | |
Alibaba Druid | 1.1.17 | 数据源 | |
Fastjson | 1.2.58 | JSON处理工具集 | |
swagger2 | 2.7.0 | api文档生成工具 | |
commons-lang3 | 3.9 | 常用工具包 | |
commons-io | 2.6 | IO工具包 | |
commons-codec | 1.12 | 加密解密等工具包 | |
commons-collections | 3.2.1 | 集合工具包 | |
reflections | 0.9.11 | 反射工具包 | |
hibernate-validator | 6.0.17.Final | 后台参数校验注解 | |
jwt | 0.9.1 | json web token | |
hutool-all | 4.5.10 | 常用工具集 |
官网地址:springboot.plus
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突破Java面试(40)-设计一个类似Dubbo的RPC框架
0 Github 1 面试题 如何设计一个类似Dubbo的RPC框架 2 考点分析 就跟问你如何设计一个MQ一样的道理,就考两个: 你有没有对某个RPC框架原理有非常深入的理解 你能不能从整体上来思考一下,如何设计一个rpc框架,考考你的系统设计能力 3 解决方案 其实一般问到你这问题,你起码不能认怂,因为这既然是面试突击教程,那不可能给你深入讲解什么kafka源码剖析,dubbo源码剖析,何况就算讲了,你要真的消化理解和吸收,起码个把月以后了! 所以我给大家一个建议,遇到这类问题,起码从你了解的类似框架的原理入手,自己说说参照Dubbo的原理,你来设计一下,举个例子,Dubbo不是有那么多分层么?而且每个分层是干啥的,你大概是不是知道?那就按照这个思路大致说一下吧,起码你不能懵逼,要比那些上来就懵,啥也说不出来的人要好一些 给大家说个最简单的回答
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大白话直方图均衡
用一句大白话说一下直方图均衡的概念,直方图均衡(histogram equalization)是通过让原图的每个像素点的灰度值通过某个函数变换成另一个值,来提高原图的对比度,具体的函数方程为output = L*T(input)其中output为映射后的灰度值,L为灰度级255,T(r)为灰度值r的累积分布概率,计算方法:灰度值为r及以下的像素点总个数数/总像素点数。对于数学上的一些分析,这里就不写了,想了解具体的可以看这里以下是效果图片和代码: 原图 直方图均衡之后 # img_hist = cv2.calcHist(img, [1], None, [256], [0, 256])另一个计算直方图的函数 plt.hist(img[:,:,0].flatten(), 256, [0, 256], color = 'r') # plt.plot(img_hist) plt.title('original') plt.show() img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV) # equalize the histogram of the Y...
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