ros2-7.5 做一个自动巡检机器人
7.5.1 需求及设计
又到了小鱼老师带着做最佳实践项目了。需求:做一个在各个房间不断巡逻并记录图像的机器人。
到达目标点后首先通过语音播放到达目标点信息,
再通过摄像头拍摄一张图片保存到本地。
7.5.2 编写巡检控制节点
在chapt7_ws/src下新建功能包,添加rclpy和nav2_simple_commander依赖。
目录src/autopartol_robot/autopartol_robot/新建文件patrol_node.py
from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换class PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valuedef get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象 pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}') def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([# transform.rotation.x,# transform.rotation.y,# transform.rotation.z,# transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.initial_pose()while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.nav_to_pose(target_pose)rclpy.shutdown()
基本上吧之前的单接口调用综合起来。
为方便参数配置,在src/autopartol_robot/新建目录config,新增配置文件
patrol_config.yaml
patrol_node:ros__parameters:initial_point: [0.0, 0.0, 0.0]target_points: [0.0,0.0,0.0,1.0,2.0,3.14,-4.5,1.5,1.57,-8.0,-5.0,1.57,1.0,-5.0,3.14,]
注意目标点的选取是机器人可达的位置,不能选到障碍物。
启动gazebo模拟器,启动nav2.
再启动patrol_node
ros2 run autopartol_robot patrol_node --ros-args --params-file /home/bohu/chapt7/chapt7_ws/install/autopartol_robot/share/autopartol_robot/config/patrol_config.yaml
会发现等一会开始初始化地图后,开始沿着设定目标点运动。效果如下
也有异常情况,机器人靠墙太近,gazebo看出距离墙还有段距离,但是在rviz里面局部代价地图有一点变形,导致机器以为有障碍物卡住的现象。
7.5.3 添加语音播报功能
在chatpt7_ws/src下新建功能包autopatrol_interfaces,功能包下新建目录srv,srv新新建接口文件
speachText.srv
string text # 合成文字
---
bool result # 合成结果
在CMakeLists.txt注册,并在package.xml添加标签
<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>
重新构建
src/autopartol_robot/autopartol_robot/目录下新建文件speaker.py
import rclpy
from rclpy.node import Node
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachText
import espeakngclass Speaker(Node):def __init__(self):super().__init__('speaker')self.speech_service_ = self.create_service(SpeachText,'speech_text',self.speech_text_callback)self.speaker_ = espeakng.Speaker()self.speaker_.voice ='zh'def speech_text_callback(self,request,response):self.get_logger().info(f'正在朗读 {request.text}')self.speaker_.say(request.text)self.speaker_.wait()response.result = Truereturn responsedef main():rclpy.init()node = Speaker()rclpy.spin(node)rclpy.shutdown()
修改patrol_node.py,增加语音合成调用
from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachTextclass PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valueself.speech_client_ = self.create_client(SpeachText,'speech_text')def get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象 pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}') def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([# transform.rotation.x,# transform.rotation.y,# transform.rotation.z,# transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def speech_text(self,text):#调用服务合成语音while not self.speech_client_.wait_for_service(timeout_sec=1):self.get_logger().info("wait for speech service")request = SpeachText.Request()request.text = textfuture = self.speech_client_.call_async(request)rclpy.spin_until_future_complete(self,future)if future.result() is not None:result = future.result().resultif result:self.get_logger().info(f'语音合成成功:{text}')else:self.get_logger().warn(f'语音合成失败:{text}')else:self.get_logger().warn('语音合成服务请求失败')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.speech_text('正在准备初始化位置')patrol.init_robot_pose()patrol.speech_text('初始化位置完成')while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.speech_text(text=f'准备前往目标点{x},{y}')patrol.nav_to_pose(target_pose)rclpy.shutdown()
效果跟上面类似,日志输出多了语音的
[speaker-2] [INFO] [1737017187.818829250] [speaker]: 正在朗读 准备前往目标点1.0,2.0
[patrol_node-1] [INFO] [1737017191.194245817] [patrol_node]: 语音合成成功:准备前往目标点1.0,2.0
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.311579068] [patrol_node]: Nav2 is ready for use!
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.314096555] [patrol_node]: Navigating to goal: 1.0 2.0...
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.509438991] [patrol_node]: 剩余距离:0.2445448786020279
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.612344544] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.716231929] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.819218225] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.923079415] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
7.5.4订阅图像并记录
from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachText
from sensor_msgs.msg import Image #消息接口
from cv_bridge import CvBridge #图像转换
import cv2 #保存图像class PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valueself.speech_client_ = self.create_client(SpeachText,'speech_text')# 订阅与保存图像相关定义self.declare_parameter('image_save_path', '')self.image_save_path = self.get_parameter('image_save_path').valueself.bridge = CvBridge()self.latest_img_ = Noneself.image_sub_ = self.create_subscription(Image,'/camera_sensor/image_raw',self.img_callback,1)def img_callback(self,msg):self.latest_img_ = msgdef record_img(self):if self.latest_img_ is not Node:pose = self.get_cuurent_pose()cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(self.latest_img_)cv2.imwrite(f'{self.image_save_path}img_{pose.translation.x:3.2f}_{pose.translation.y:3.2f}.png',cv_image) def get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象 pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}') def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([# transform.rotation.x,# transform.rotation.y,# transform.rotation.z,# transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def speech_text(self,text):#调用服务合成语音while not self.speech_client_.wait_for_service(timeout_sec=1):self.get_logger().info("wait for speech service")request = SpeachText.Request()request.text = textfuture = self.speech_client_.call_async(request)rclpy.spin_until_future_complete(self,future)if future.result() is not None:result = future.result().resultif result:self.get_logger().info(f'语音合成成功:{text}')else:self.get_logger().warn(f'语音合成失败:{text}')else:self.get_logger().warn('语音合成服务请求失败')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.speech_text('正在准备初始化位置')patrol.init_robot_pose()patrol.speech_text('初始化位置完成')while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.speech_text(text=f'准备前往目标点{x},{y}')patrol.nav_to_pose(target_pose)patrol.speech_text(text=f'已到达目标点{x},{y},准备记录图像')patrol.record_img()patrol.speech_text(text=f'图像记录完成')rclpy.shutdown()
重新构建后运行,拍照效果如下
相关文章:
ros2-7.5 做一个自动巡检机器人
7.5.1 需求及设计 又到了小鱼老师带着做最佳实践项目了。需求:做一个在各个房间不断巡逻并记录图像的机器人。 到达目标点后首先通过语音播放到达目标点信息, 再通过摄像头拍摄一张图片保存到本地。 7.5.2 编写巡检控制节点 在chapt7_ws/src下新建功…...
使用 `scanpy` 观察 `AnnData` 对象内部数据结构
以下是使用 scanpy 观察 AnnData 对象内部数据结构的步骤: 一、导入必要的库: import scanpy as sc二、读取 AnnData 对象: 假设你的 AnnData 对象存储在一个文件中,例如 adata.h5ad,你可以使用以下代码读取它: adata = sc.read(adata.h5ad)如果你已经有了 adata 对象…...
《CPython Internals》阅读笔记:p232-p249
《CPython Internals》学习第 13天,p232-p249 总结,总计 18 页。 一、技术总结 无。 二、英语总结(生词:1) 1.overhead (1)overhead: over-(“above”) head(“top part, uppermost section”) overhead的字面意思是:above…...
Java并发08 - 并发安全容器详解
并发容器详解 文章目录 并发容器详解一:不使用并发容器如何保证安全二:阻塞队列容器2:ArrayBlockingQueue2.1:内部成员2.2:put方法的实现2.3:take方法的实现 3:LinkedBlockingQueue3.1ÿ…...
抽奖系统(3——奖品模块)
1. 图片上传 application.properties 配置上传文件路径 ## 文件上传 ## # 目标路径 pic.local-pathD:/PIC # spring boot3 升级配置名 spring.web.resources.static-locationsclasspath:/static/,file:${pic.local-path} tip: 1. 如果访问的是本地路径,…...
36.centos7上安装python3.6.5、安装卸载依赖包
查看openssl的版本号,默认python3.6.5需要OpenSSL 1.0.2以上的版本支持。 监测安装好的python,是否可以正确导入ssl和_ssl包 pip3安装依赖包 通过Pycharm工具导出requirements.txt文件 查看/usr/bin/目录下的软连接 pip3, python...
微透镜阵列精准全检,白光干涉3D自动量测方案提效70%
广泛应用的微透镜阵列 微透镜是一种常见的微光学元件,通过设计微透镜,可对入射光进行扩散、光束整形、光线均分、光学聚焦、集成成像等调制,进而实现许多传统光学元器件难以实现的特殊功能。 微透镜阵列(Microlens Array&#x…...
nature genetics | scATAC-seq预测scRNA-seq,识别影响基因表达的新染色质区域
–https://doi.org/10.1038/s41588-024-01689-8 Single-cell multi-ome regression models identify functional and disease-associated enhancers and enable chromatin potential analysis 研究团队和单位 Christina S. Leslie–Memorial Sloan Kettering Cancer Center …...
简述mysql 主从复制原理及其工作过程,配置一主两从并验证。
MySQL 主从同步是一种数据库复制技术,它通过将主服务器上的数据更改复制到一个或多个从服务器,实现数据的自动同步。 主从同步的核心原理是将主服务器上的二进制日志复制到从服务器,并在从服务器上执行这些日志中的操作。 MySQL主从同步是基…...
Java API:封装自定义响应类
本文介绍 Web 服务开发中自定义响应,涵盖标准 HTTP 响应状态码局限性、自定义响应价值、设计原则与实现、在 Spring Boot 项目应用、与其他响应格式对比总结及应用场景。 1. 标准HTTP响应与自定义响应 1.1标准HTTP响应状态码 在 Web 服务开发中,HTTP…...
【Unity3D】利用Hinge Joint 2D组件制作绳索效果
目录 一、动态绳索 (可移动根节点) 二、静态绳索 三、利用Skinning Editor(Unity2022.3.15f1正常使用) 四、注意事项 一、动态绳索 (可移动根节点) 动态绳索 DynamicRope空物体 Anchor和whitecircle是相同位置的物体ÿ…...
vim练级攻略(精简版)
vim推荐配置: curl -sLf https://gitee.com/HGtz2222/VimForCpp/raw/master/install.sh -o ./install.sh && bash ./install.sh 0. 规定 Ctrl-λ 等价于 <C-λ> :command 等价于 :command <回车> n 等价于 数字 blank字符 等价于 空格,tab&am…...
嵌入式硬件篇---PID控制
文章目录 前言第一部分:连续PID1.比例(Proportional,P)控制2.积分(Integral,I)控制3.微分(Derivative,D)控制4.PID的工作原理5..实质6.分析7.各种PID控制器P控…...
技术洞察:C++在后端开发中的前沿趋势与社会影响
文章目录 引言C在后端开发中的前沿趋势1. 高性能计算的需求2. 微服务架构的兴起3. 跨平台开发的便利性 跨领域技术融合与创新实践1. C与人工智能的结合2. C与区块链技术的融合 C对社会与人文的影响1. 提升生产力与创新能力2. 促进技术教育与人才培养3. 技术与人文的深度融合 结…...
C语言程序设计之小系统
🌟 嗨,我是LucianaiB! 🌍 总有人间一两风,填我十万八千梦。 🚀 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。 目录 系统说明 1.1 系统概述 1.2 功能模块总体设计详细设计 3.1 程序中使用的函数 3.2各类问…...
pyinstaller : 无法将“pyinstaller”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。
pyinstaller : 无法将“pyinstaller”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写,如果包括路径,请确保路径正确,然后再试一次。 所在位置 行:1 字符: 1pyinstaller --onefile --windowed 过年烟花.py~~~~~~~~~~~ …...
接口传参 data格式和json格式区别是什么
接口传参 data格式和json格式区别是什么 以下是接口传参 data 格式和 JSON 格式的区别: 定义和范围 Data 格式: 是一个较为宽泛的概念,它可以指代接口传递参数时所使用的任何数据的组织形式。包括但不限于 JSON、XML、Form 数据、纯文本、二进…...
ClickHouse 入门
简介 ClickHouse 是一个列式数据库,传统的数据库一般是按行存储,而ClickHouse则是按列存储,每一列都有自己的存储空间,并且只存储该列的数值,而不是存储整行的数据。这样做主要有几个好处,压缩率高&#x…...
Python自动化:基于faker批量生成模拟数据(以电商行业销售数据为例)
引言:个人认为,“造数据”是一个数据分析师的一项基本技能,当然啦,“造数据”不是说胡编乱造,而是根据自己的需求去构造一些模拟数据集,用于测试等用途,而且使用虚拟数据不用担心数据隐私和安全…...
3.3 OpenAI GPT-4, GPT-3.5, GPT-3 模型调用:开发者指南
OpenAI GPT-4, GPT-3.5, GPT-3 模型调用:开发者指南 OpenAI 的 GPT 系列语言模型,包括 GPT-4、GPT-3.5 和 GPT-3,已经成为自然语言处理领域的标杆。无论是文本生成、对话系统,还是自动化任务,开发者都可以通过 API 调用这些强大的模型来增强他们的应用。本文将为您详细介…...
【Spring Boot】掌握 Spring 事务:隔离级别与传播机制解读与应用
前言 🌟🌟本期讲解关于spring 事务传播机制介绍~~~ 🌈感兴趣的小伙伴看一看小编主页:GGBondlctrl-CSDN博客 🔥 你的点赞就是小编不断更新的最大动力 🎆那么废话…...
力扣203题—— 移除链表元素
题目 递归法使用 if(headnull){return null; }//假设remove返回后面已经去掉val值的链表 我们用head.next去存放他,接着我们要判断此时head head值是否等于val,如果等于我们就返回后继元素即可 head.nextremove(head.next,val); if(head.valval){return…...
Express中间件
目录 Express中间件 中间件的概念 next函数 全局中间与局部中间件 多个中间件 中间的5个注意事项 中间的分类 应用级中间件 路由级中间件 错误级中间件 Express内置中间件 express.json express.urlencoded 第三方中间件编辑 自定义中间件 Express中间件 中间…...
【AIGC】SYNCAMMASTER:多视角多像机的视频生成
标题:SYNCAMMASTER: SYNCHRONIZING MULTI-CAMERA VIDEO GENERATION FROM DIVERSE VIEWPOINTS 主页:https://jianhongbai.github.io/SynCamMaster/ 代码:https://github.com/KwaiVGI/SynCamMaster 文章目录 摘要一、引言二、使用步骤2.1 TextT…...
模块化架构与微服务架构,哪种更适合桌面软件开发?
前言 在现代软件开发中,架构设计扮演着至关重要的角色。两种常见的架构设计方法是模块化架构与微服务架构。它们各自有独特的优势和适用场景,尤其在C#桌面软件开发领域,模块化架构往往更加具有实践性。本文将对这两种架构进行对比࿰…...
Ubuntu 24.04 LTS 安装 tailscale 并访问 SMB共享文件夹
Ubuntu 24.04 LTS 安装 tailscale 安装 Tailscale 官方仓库 首先,确保系统包列表是最新的: sudo apt update接下来,安装 Tailscale 所需的仓库和密钥: curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh这会自动下载并安装 …...
fgets、scanf存字符串应用
题目1 夺旗(英语:Capture the flag,简称 CTF)在计算机安全中是一种活动,当中会将“旗子”秘密地埋藏于有目的的易受攻击的程序或网站。参赛者从其他参赛者或主办方偷去旗子。 非常崇拜探姬的小学妹最近迷上了 CTF&am…...
C#高级:用Csharp操作鼠标和键盘
一、winform 1.实时获取鼠标位置 public Form1() {InitializeComponent();InitialTime(); }private void InitialTime() {// 初始化 Timer 控件var timer new System.Windows.Forms.Timer();timer.Interval 100; // 设置为 100 毫秒,即每 0.1 秒更新一次timer.…...
关于AI agent的学术论文实验部分:准确率,响应时间,用户满意度
关于AI agent的学术论文实验部分 在撰写关于AI agent的学术论文时,实验设计和实施是关键部分,仅搭建完成AI agent通常是不够的,需要通过严谨的实验来验证其性能、效果和创新性。以下以一个在智能客服场景中应用AI agent的例子,说明如何完成实验: 明确实验目的:确定通过实…...
消息队列实战指南:三大MQ 与 Kafka 适用场景全解析
前言:在当今数字化时代,分布式系统和大数据处理变得愈发普遍,消息队列作为其中的关键组件,承担着系统解耦、异步通信、流量削峰等重要职责。ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 作为市场上极具代表性的消息队列产品࿰…...
postgresql表分区及测试
本文主要采用list类型实现表分区,并对表分区数据进行查询对比,数据量6000万条以上,速度相差10倍以上。 一、创建表,以substationcode字段为ist类型表分区 CREATE TABLE "public"."d_population_partition" …...
VUE学习笔记(入门)1__创建VUE实例
核心步骤 <div id"app"><!-- 这里存放渲染逻辑代码 --><h1>{{ msg }}</h1><a href"#">{{count}}</a> </div><!-- 引入在线的开发版本核心包 --> <!-- 引入核心包后全局可使用VUE构造函数 --> <…...
STL—stack与queue
目录 Stack stack的使用 stack的模拟实现 queue queue的使用 queue的模拟实现 priority_queue priority_queue的用法 priority_queue的模拟实现 容器适配器 种类 Stack http://www.cplusplus.com/reference/stack/stack/?kwstack stack是栈,后入先出 stack的…...
pthread_create函数
函数原型 pthread_create 是 POSIX 线程(pthread)库中的一个函数,用于在程序中创建一个新线程。 #include <pthread.h>int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr,void *(*start_routine) (void *), void *a…...
suctf2025
Suctf2025 --2标识为看的wp,没环境复现了 所有参考资料将在文本末尾标明 WEB SU_photogallery 思路👇 构造一个压缩包,解压出我们想解压的部分,然后其他部分是损坏的,这样是不是就可以让整个解压过程是出错的从而…...
二、点灯基础实验
嵌入式基础实验第一个就是点灯,地位相当于编程界的hello world。 如下为LED原理图,要让相应LED发光,需要给I/O口设置输出引脚,低电平,二极管才会导通 2.1 打开初始工程,编写代码 以下会实现BLINKY常亮&…...
ESP8266-01S、手机、STM32连接
1、ESP8266-01S的工作原理 1.1、AP和STA ESP8266-01S为WIFI的透传模块,主要模式如下图: 上节说到,我们需要用到AT固件进行局域网应用(ESP8266连接的STM32和手机进行连接)。 ESP8266为一个WiFi透传模块,和…...
微服务学习:基础理论
一、微服务和应用现代化 1、时代的浪潮,企业的机遇和挑战 在互联网化数字化智能化全球化的当今社会,IT行业也面临新的挑战: 【快】业务需求如“滔滔江水连绵不绝”,企业需要更快的交付【变】林子大了,百色用户&…...
【c++继承篇】--继承之道:在C++的世界中编织血脉与传承
目录 引言 一、定义二、继承定义格式2.1定义格式2.2继承关系和访问限定符2.3继承后子类访问权限 三、基类和派生类赋值转换四、继承的作用域4.1同名变量4.2同名函数 五、派生类的默认成员构造函数5.1**构造函数调用顺序:**5.2**析构函数调用顺序:**5.3调…...
Java操作Excel导入导出——POI、Hutool、EasyExcel
目录 一、POI导入导出 1.数据库导出为Excel文件 2.将Excel文件导入到数据库中 二、Hutool导入导出 1.数据库导出为Excel文件——属性名是列名 2.数据库导出为Excel文件——列名起别名 3.从Excel文件导入数据到数据库——属性名是列名 4.从Excel文件导入数据到数据库…...
基于VSCODE+GDB+GDBSERVER远程单步调试设备篇(可视化界面)
目录 说明 配置方法 1)VSCODE必备插件 2)配置launch.json文件,用于GDB调试 调试步骤 目标板运行程序 1)已启动程序,通过attach方式进入调试 2)通过gdbserver启动时加载程序(程序路径根据实际情…...
【设计模式】 单例模式(单例模式哪几种实现,如何保证线程安全,反射破坏单例模式)
单例模式 作用:单例模式的核心是保证一个类只有一个实例,并且提供一个访问实例的全局访问点。 实现方式优缺点饿汉式线程安全,调用效率高 ,但是不能延迟加载懒汉式线程安全,调用效率不高,能延迟加载双重检…...
lvm快照备份
前提 数据文件要在逻辑卷上; 此逻辑卷所在卷组必须有足够空间使用快照卷; 数据文件和事务日志要在同一个逻辑卷上; 前提:MySQL数据lv和将要创建的快照要在同一vg,vg要有足够的空间存储 优点 几乎是热备&…...
PHP CRM售后系统小程序
💼 CRM售后系统 📺这是一款基于PHP和uniapp深度定制的CRM售后管理系统,它犹如企业的智慧核心,精准赋能销售与售后管理的每一个环节,引领企业步入精细化、数字化的全新管理时代。系统集成了客户管理、合同管理、工单调…...
ETL 数据抽取
ETL ETL 数据抽取 ETL(Extract, Transform, Load)是数据集成和处理的重要过程,其中数据抽取(Extract)是第一步,负责从各种数据源中提取数据。以下是ETL数据抽取的详细说明和常用工具: 1. 数据…...
FANUC机器人系统镜像备份与恢复的具体步骤(图文)
FANUC机器人系统镜像备份与恢复的具体步骤(图文) 镜像备份: 如下图所示,进入文件—工具—切换设备,找到插入的U盘UT1, 如下图所示,进入U盘目录后,创建目录,这里目录名称为11, 如下图所示...
MindsDB - 构建企业数据源 AI 对话
一、关于 MindsDB MindsDB是世界上最有效的解决方案,用于构建与混乱的企业数据源对话的AI应用程序。把它想象成图书管理员Marie Kondo。 github : https://github.com/mindsdb/mindsdb官网:https://www.mindsdb.com/官方文档:https://docs.…...
正则表达式(python版最全面,最易懂)
正则表达式 正则表达式英文称regular expression 定义:正则表达式是一种文本模式匹配的工具,用于字符串的搜索,匹配和替换。在excel,word以及其他的文本编辑器都可直接适配。 一、基本匹配规则 字面值字符:例如字母、数字、空格…...
QT 使用QTableView读取数据库数据,表格分页,跳转,导出,过滤功能
文章目录 效果图概述功能点代码分析导航栏表格更新视图表格导出表格过滤 总结 效果图 概述 本案例用于对数据库中的数据进行显示等其他操作。数据库的映射,插入等功能看此博客框架:数据模型使用QSqlTableModel,视图使用QTableView࿰…...
golang标准库path/filepath使用示例
文章目录 前言一、常用方法示例1.将相对路径转换为绝对路径2.获取路径中最后一个元素3.获取路径中除去最后一个元素的部分4.路径拼接5.将路径拆分为目录和文件名两部分6.返回一个相对路径7.文件路径遍历8.根据文件扩展名过滤文件9.使用正则表达式进行路径匹配 前言 path/filep…...