spring-boot-plus后台快速开发框架1.0.0.RELEASE发布了-低调大师

spring-boot-plus后台快速开发框架1.0.0.RELEASE发布了

2019-07-09 617

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

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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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/708331

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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

2019-07-09

624

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...

2019-07-10

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