解析rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr sub

时间: 2024-10-17 10:08:02 AIGC 浏览: 99
解析`rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::LaserScan>::SharedPtr sub`:这段代码是在ROS C++ API中常见的用法。`rclcpp::Subscription`是一个共享所有权(SharedPtr)的对象,它代表对特定主题上的消息流的订阅。在这里,`sensor_msgs::msg::LaserScan`是一个ROS消息类型,对应于激光雷达扫描数据。 `sub`是一个指向`rclcpp::Subscription`的智能指针,它允许我们安全地在内存中拥有和管理这个订阅。当我们在`LidarProcessor`这样的节点中创建这个订阅时,我们通常会: 1. **声明订阅**:指定需要订阅的主题名称、消息类型和回调函数(如果有的话),例如: ```cpp rclcpp::SubscriptionOptions options; options.qos_profile = rclcpp:: qos::QoSProfile().reliability(rclcpp::QoSReliabilityPolicy::RELIABLE); sub = node.create_subscription<LaserScan>("laser_scan_topic", options, callback_function); ``` 这里假设`callback_function`是处理LaserScan消息的函数。 2. **开始订阅**:调用`subscription_->start()`,使得节点开始从指定的主题上接收消息。 3. **取消订阅**:当我们不再需要这个订阅时,可以调用`subscription_->unsubscribe()`来停止接收消息。
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#include <chrono> #include <functional> #include <memory> #include "rclcpp/rclcpp.hpp" #include "std_srvs/srv/trigger.hpp" #include "geometry_msgs/msg/pose_stamped.hpp" using namespace std::chrono_literals; class ShelfDetector : public rclcpp::Node { public: ShelfDetector() : Node("shelf_detector") { // 创建服务响应上位机请求 service_ = create_service<std_srvs::srv::Trigger>( "detect_shelf", std::bind(&ShelfDetector::handle_detect_request, this, std::placeholders::_1, std::placeholders::_2)); // 创建货架位姿发布者 pose_publisher_ = create_publisher<geometry_msgs::msg::PoseStamped>("shelf_pose", 10); RCLCPP_INFO(get_logger(), "Shelf Detector ready. Waiting for detection request..."); } private: void handle_detect_request( const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Trigger::Request> request, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Trigger::Response> response) { (void)request; // 避免未使用参数警告 RCLCPP_INFO(get_logger(), "Received detection request. Starting shelf detection..."); // 模拟检测过程(实际应替换为真实检测逻辑) bool detection_success = false; auto start_time = now(); rclcpp::Rate loop_rate(10); // 10Hz检测频率 // 循环等待检测结果(最多5秒) while (rclcpp::ok() && (now() - start_time) < 5s) { // 模拟检测逻辑(真实场景使用传感器数据) if ((now() - start_time) > 2s) { // 2秒后"检测到"货架 detection_success = true; break; } RCLCPP_INFO_THROTTLE(get_logger(), *get_clock(), 500, "Detecting shelf..."); loop_rate.sleep(); } if (detection_success) { // 发布检测到的货架位姿 auto pose = geometry_msgs::msg::PoseStamped(); pose.header.stamp = now(); pose.header.frame_id = "map"; pose.pose.position.x = 1.5; pose.pose.position.y = 3.2; pose.pose.orientation.w = 1.0; pose_publisher_->publish(pose); response->success = true; response->message = "Shelf detected at x:1.5, y:3.2"; RCLCPP_INFO(get_logger(), "Detection succeeded. Pose published."); } else { response->success = false; response->message = "Detection timeout"; RCLCPP_ERROR(get_logger(), "Detection failed!"); } } rclcpp::Service<std_srvs::srv::Trigger>::SharedPtr service_; rclcpp::Publisher<geometry_msgs::msg::PoseStamped>::SharedPtr pose_publisher_; }; int main(int argc, char **argv) { rclcpp::init(argc, argv); auto node = std::make_shared<ShelfDetector>(); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; }基于该段代码,扩充将laserscan转换为pointcloud后重新发布,并通过订阅转换后的点云在rviz中查看,增加实时位姿/fusion_pose的订阅,并将最近位姿存储即latest_pose = *msg,增加收到客户端调用时先回复收到请求,然后performShelfDetection计算货架中心位姿并发布,订阅后在rviz中可视化

#include <memory> #include <string> #include <chrono> #include <thread> #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <geometry_msgs/msg/twist.hpp> #include #include <tf2/LinearMath/Quaternion.h> #include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp> #include <tf2/utils.h> #include <cmath> using namespace std::chrono_literals; class MyRobotNode : public rclcpp::Node { public: MyRobotNode() : Node("my_robot_node"), status_(1), task1_running_(false), target_reached_(false), linear_velocity_(0.1), angular_velocity_(0.5) { subscription_ = this->create_subscription<geometry_msgs::msg::Twist>( "used_cmd_vel", 10, std::bind(&MyRobotNode::topic_callback, this, std::placeholders::_1)); this->declare_parameter<int>("status", 1); timer_ = this->create_wall_timer( 1s, std::bind(&MyRobotNode::timer_callback, this)); publisher_ = this->create_publisher<geometry_msgs::msg::Twist>("vel", 10); odom_subscription_ = this->create_subscription( "/odometry/filtered", 10, std::bind(&MyRobotNode::odomCallback, this, std::placeholders::_1)); } private: void topic_callback(const geometry_msgs::msg::Twist::SharedPtr msg) { if (status_ == 0 && !task1_running_) { RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "Publishing cmd_vel to vel"); publisher_->publish(*msg); } } void timer_callback() { int current_status = this->get_parameter("status").as_int(); if (current_status != status_) { status_ = current_status; if (status_ == 0 && task1_running_) { task1_running_ = false; RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "Status changed to 0, starting to publish cmd_vel"); } else if (status_ == 1 && !task1_running_) { t

/** * @brief 传感器外参标定库 * @author ZhengfengGu. any question please send mail to *[email protected] * @date 2025-5-22 * @version V1.0.0 * @copyright Copyright (c) 2003-无固定期限 杭州士腾科技有限公司 ********************************************************************* * @attention * 重要信息: * @par 修改日志: * * Date Version Author Description * 2025/5/22 1.0.0 ZhengfengGu 创建初始版本 * * ********************************************************************** */ #pragma once #include <common/sys_logger.h> #include #include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <sensor_msgs/msg/imu.hpp> #include <sensor_msgs/msg/laser_scan.hpp> #include <string> #include "calib_cfg/calib_cfg.h" #include "calib_common/time.h" #include "calibration_component/calibration_def.h" #include "geometry_msgs/msg/twist.hpp" #include "sensor/sensor_dispatch.h" // #include "mrp_interfaces/msg/motor_data.hpp" #include "mrp_interfaces/msg/motor_status_data.hpp" #include "mrp_interfaces/msg/motor_control_data.hpp" namespace mrp { namespace calib { // template <typename NodeT = rclcpp::Node::SharedPtr> class CalibrationComponent { public: /** * @brief 传感器外参标定库. * @param[in] i_lg [mrp::common::LoggerPtr] 日志库指针 * @param[in] i_init_param [InitExternalParam] * i_init_param.laser: 激光初始外参 * i_init_param.laser.x: 激光x轴偏移 * ... * i_init_param.imu: IMU初始外参 * i_init_param.imu.x: IMU x轴偏移 * ... * 初始外参(机械安装值),不标定的传感器初始外参可以不赋值 * @param[in] i_robot_param 机器人参数 * i_robot_param.model 0:差速, 1:阿克曼, 2:单舵轮 * i_robot_param.l:轴距, * i_robot_param.d:舵轮距离中心偏移, * i_robot_param.steer_offset:舵轮零偏(一般给0) */ CalibrationComponent( mrp::common::LoggerPtr i_lg, mrp_interfaces::calibration_component::InitExternalParam i_init_param, mrp_interfaces::calibration_component::RobotParam i_robot_param); ~CalibrationComponent(); /* * @brief * 单舵轮模型添加里程计数据,在标定雷达和里程计时,需要实时添加车辆控制信息, * 时间戳必须准确添加 * @param[in] header [std_msgs::msg::Header] * @param[in] msg [mrp_interfaces::calibration_component::SingleSteerControl] * 里程计数据 * @return void */ void AddSensorData( const std_msgs::msg::Header& header, const std::vector<mrp_interfaces::msg::MotorStatusData>& motor_datas); /* * @brief * 添加雷达数据 * @param[in] msg [sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPt] 雷达数据 * @return void */ void AddSensorData(const sensor_msgs::msg::LaserScan::SharedPtr msg); /* * @brief * 添加IMU数据 * @param[in] msg [sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg] IMU数据 * @return void */ void AddSensorData(const sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg); /** * @breif 复位状态,开始标定 * @param[in] i_calib_mode [CalibMode] * i_calib_mode.mode:标定模式,0:激光+里程计+IMU, * 1:激光+里程计,2:IMU * i_calib_mode.move_dist:移动距离 (单位m) * @return error_code [int] -1:模式错误 -2:机器人模型错误 * @retval int. */ int StartCalibration( mrp_interfaces::calibration_component::CalibMode i_calib_mode); /** * @brief 停止标定 */ void StopCalibration(); /* * @brief 获取单舵轮模型标定运动指令 * @param[out] cmd_vel * [mrp_interfaces::calibration_component::SingleSteerControl] 标定运动指令 * @retval void */ void GetCalibrationMoveCommand( std::vector<mrp_interfaces::msg::MotorControlData>& motor_datas); /** * @brief 获取标定状态和结果 * @param[out] calib_result [std::map<std::string, * mrp_interfaces::calibration_component::ExternalParam>] 标定结果   * first: 外设类型(可选值: "lidar", "odom", "imu", "camera")     * second: 外参结构体(其中舵角零偏在second.yaw中) * @return calib_status [int] 0:未开始 3:进行中 5:完成 6:失败 * 状态为 NONE = 0, * WAITING, * INITIALIZING, * RUNNING, * PAUSED, * FINISHED, * FAILED * @retval int */ int GetCalibrationStatusAndResult( std::map<std::string, mrp_interfaces::calibration_component::ExternalParam>& calib_result); void DebugPrint(); private: void CalcuteOdom(const sensor::MotorData& msg); enum class ActionStatus { NONE = 0, WAITING, INITIALIZING, RUNNING, PAUSED, FINISHED, FAILED }; std::shared_ptr<CalibCfg> config_; mrp::common::LoggerPtr logger_; std::shared_ptr<sensor::SensorDispatch> sensor_dispatch_; std::deque<sensor::MotorData> odom_buffer_; struct { double x = 0.0; double y = 0.0; double yaw = 0.0; } current_odom_; bool is_forward_phase_ = true, is_left_phase_ = true; double origin_x = 0, origin_y = 0, origin_yaw = 0; bool move_initialized_ = false; std::deque<common::Time> control_times_; }; } // namespace calib } // namespace mrp 逐行翻译

import rclpy from rclpy.node import Node from tf2_msgs.msg import TFMessage from geometry_msgs.msg import Pose import serial import subprocess from sensor_msgs.msg import LaserScan class TFSubscriber(Node): def __init__(self): super().__init__('tf_subscriber') self.subscription = self.create_subscription( TFMessage, '/tf', self.tf_callback, 10 # 缓冲区大小 ) self.min_lenth = 0.3 self.ser = serial.Serial("/dev/ttyUSB2", 115200) self.command_publisher_ = self.create_publisher(Pose, "/pose", 10) #self.sub = self.create_subscription(LaserScan, '/scan', self.command_callback, rclpy.qos.qos_profile_sensor_data) timer_period = 0.02 #每20ms self.decoded_data='' self.timer = self.create_timer(timer_period, self.timer_callback) #启动一个定时装置,每 1 s,调用一次time_callback函数 self.subscription # 避免被垃圾回收 def timer_callback(self): size = self.ser.inWaiting() if size > 0: # 读取串口数据 data = self.ser.readline() self.decoded_data = data.decode('utf-8') # 使用适当的编码解码数据 print(self.decoded_data) if 'PRST' in self.decoded_data: print("Restart !!!!") service_name = 'rc-local' subprocess.run(['sudo', 'service', service_name, 'restart']) if 'PSTP' in self.decoded_data: print("Stop !!!!") service_name = 'rc-local' subprocess.run(['sudo', 'service', service_name, 'stop']) # self.get_logger().info('定时器触发 - 执行定时任务') def tf_callback(self, msg): # 在这里处理接收到的tf消息 for transform in msg.transforms: # print("Received Transform:") # print(f" Header: {transform.header.frame_id}") if transform.header.frame_id == "odom": pose_msg = Pose() pose_msg.position.x=transform.transform.translation.x*100 pose_msg.position.y=transform.transform.translation.y*100 pose_msg.position.z=transform.transform.translation.z pose_msg.orientation.x = transform.transform.rotation.x pose_msg.orientation.y = transform.transform.rotation.y pose_msg.orientation.z = transform.transform.rotation.z pose_msg.orientation.w = transform.transform.rotation.w start_bit = b'\xfa' end_bit = b'\xab' x = int(pose_msg.position.x) y = int(pose_msg.position.y) fuhao = b'\x01' zhen = b'\x00' x_bit = abs(x).to_bytes(4, 'big') y_bit = abs(y).to_bytes(4, 'big') if x< 0: x_bit = fuhao + abs(x).to_bytes(3, 'big') if x>0: x_bit = zhen + abs(x).to_bytes(3, 'big') if y< 0: y_bit = fuhao + abs(y).to_bytes(3, 'big') if y>0: y_bit = zhen + abs(y).to_bytes(3, 'big') # 构造数据帧 data_frame = start_bit + x_bit + y_bit + end_bit # 发送数据 self.ser.write(data_frame) # tmp=f"pi {pose_msg.position.x} {pose_msg.position.y} #" # self.ser.write(tmp.encode()) # self.command_publisher_.publish(pose_msg) # print("=============") # print(f" Child Frame ID: {transform.child_frame_id}") # print(f" Transform Translation: {transform.transform.translation.x}") # print(f" Transform Rotation: {transform.transform.rotation.w}") # print() def main(args=None): rclpy.init(args=args) tf_subscriber = TFSubscriber() rclpy.spin(tf_subscriber) tf_subscriber.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() 这是test01.py

构建一个ROS2节点,需要实现以下功能:1.将LaserScan数据转换为PointCloud2(将每个激光点的距离和角度转换为笛卡尔坐标。)并发布到新话题。2.订阅该点云话题并在RViz中显示(这一步主要是用户操作,但我们需要确保发布点云话题)。3.订阅/fusion_pose话题(geometry_msgs/msg/PoseStamped类型)以获取实时位姿,并保存最新的位姿数据(用一个成员变量存储,并注意线程安全,因为回调是并发的)。4.,当收到上位机开始检测的命令时服务被调用,先回复请求已收到,然后执行货架检测算法计算货架中心位姿(需要用到最近的点云),将结果(geometry_msgs/msg/PoseStamped[2] result发给规划节点,同时发布以便在RViz中可视化。请给出详细c++代码实现与注释,可参考如下步骤-创建一个类,比如叫做ShelfDetectionNode,继承自rclpy.node.Node。-在初始化中:a.创建一个订阅者订阅/scan话题(类型sensor_msgs.msg.LaserScan),设置回调函数scan_callback。b.创建一个发布者,发布点云到/laser_pointcloud2。c.创建一个订阅者订阅/fusion_pose(类型geometry_msgs.msg.PoseStamped),回调函数pose_callback更新最新的位姿。d.创建一个服务,用于触发货架检测(服务类型需要自定义,比如example_interfaces/srv/Trigger,或者自定义一个空的服务,因为只需要触发,不需要参数。但响应部分需要先回复,然后异步处理,所以服务类型应该有一个空请求和一个立即回复的响应,然后节点再异步处理并发布结果。e.创建发布者,用于发布检测到的货架中心位姿(类型geometry_msgs.msg.PoseStamped)。注意:由于服务回调中需要执行耗时操作(货架检测),为了避免阻塞服务回调(进而阻塞ROS2的executor),我们可以在服务回调中启动一个线程来处理检测任务,或者使用异步方式。但是,ROS2的回调默认是单线程的(除非使用MultiThreadedExecutor),所以我们可以将检测任务放到另一个线程中。另一种方法是:在服务回调中,先发送响应,然后将检测任务放入一个异步任务(比如通过一个Future)或者使用一个定时器来触发后续处理。这里我们采用先发送响应,然后利用节点的executor来调度检测任务。但是,由于检测任务可能耗时,我们最好使用单独的线程处理,避免阻塞其他回调。因此,我们可以在服务回调中:-立即发送响应(表示已收到请求)。-然后,将检测任务放入一个线程池或启动一个新线程来执行检测(注意:访问共享数据如最新位姿和点云时需要加锁)。由于我们只需要存储最新的位姿和最新的点云(只保存最新的点云),所以我们可以:-在scan_callback中保存最新的点云(同样用一个成员变量存储,并加锁保护)。-在pose_callback中保存最新的位姿(加锁保护)。然后,在检测线程中,我们获取这两个数据(注意:获取时加锁,并且尽量缩短加锁时间)进行货架检测。货架检测算法用一个函数detect_shelf来表示,该函数输入是当前点云,输出是货架中心的位姿(一个PoseStamped)。最后,发布这个位姿在RViz中显示货架中心位置。

来帮我编写的项目代码来吧,让咱一块去搞一个项目,我的电脑现在装了ubuntu和ros2,还有vscode,用Python程序来写一个实战项目,我将把要求发送给你,然后你需要给我一个超级详细的代码,而且保证代码可运行不出错,然后对每个项目的程序的每行代码给我注释六个项目 1:机器人模型与仿真环境搭建 创建机器人描述包 :新建一个包 my_robot_description,在其中使用 URDF 或 SDF 文件描述机器人的机械结构、传感器和外观等信息。将机器人的 3D 模型文件(如 STL 格式)和材质文件存放在 meshes 和 materials 文件夹下,在 URDF 文件中通过相对路径引用这些模型文件。同时,编写机器人的关节和链接配置文件(.yaml),用于定义机器人的运动学和动力学参数。 创建 Gazebo 仿真包 :创建 my_robot_gazebo 包,用于配置 Gazebo 仿真环境。编写世界文件(.world),定义机器人的初始位置、仿真场景中的物体和环境等。在 package.xml 文件中添加对 Gazebo 和机器人描述包的依赖,并编写 launch 文件,用于启动 Gazebo 仿真并加载机器人模型和世界文件。 代码示例 :在 my_robot_description 包的 URDF 文件中,定义机器人的基本结构,如车身、轮子、底盘等链接,以及关节类型和运动范围。在 my_robot_gazebo 包的 launch 文件中,使用 gz sim 命令启动 Gazebo,并通过 spawn_entity.py 脚本将机器人模型加载到仿真环境中。 项目 2:机器人运动控制 创建运动控制包 :新建 my_robot_control 包,用于实现机器人的运动控制功能。编写节点用于接收速度指令并控制机器人的电机,同时从编码器获取里程计数据,并将其发布到 ROS2 主题中。实现 PID 控制算法,以确保机器人按照期望的速度和方向运动。 代码示例 :在 my_robot_control 包中,编写一个 C++ 或 Python 节点,订阅速度指令主题(如 /cmd_vel),并根据指令计算电机的目标速度。使用 PID 控制算法读取编码器反馈的里程计数据,调整电机的输出,以达到精确控制机器人的运动的目的。同时,将里程计数据发布到 /odom 主题,供其他节点使用。 项目 3:传感器数据处理 创建传感器处理包 :创建 my_robot_sensors 包,用于处理机器人上的各种传感器数据,如激光雷达、摄像头、IMU 等。编写节点读取传感器数据,进行滤波、坐标变换、数据融合等处理,并将处理后的数据发布到相应的 ROS2 主题中。 代码示例 :对于激光雷达数据,编写一个节点订阅激光雷达的点云数据主题,对数据进行降采样、滤波等处理,去除噪声点和无效点,然后将处理后的点云数据发布到新的主题。对于摄像头数据,使用 OpenCV 等库进行图像处理,如边缘检测、特征提取等,并将处理后的图像发布到另一个主题,供导航和避障算法使用。 项目 4:导航算法实现 创建导航算法包 :新建 my_robot_navigation 包,用于实现机器人的导航算法,如全局路径规划、局部路径规划、避障控制等。可以使用 ROS2 的 Navigation2堆栈,也可以自己实现自定义的导航算法。 代码示例 :使用 Navigation2 堆栈时,需要配置相应的参数文件,如全局成本地图、局部成本地图、路径规划插件、控制器插件等。在 launch 文件中启动 Navigation2 的各个节点,包括地图服务器、全局规划器、局部规划器、控制器、行为树等。自定义导航算法时,根据机器人的运动学模型和传感器数据,设计路径规划和避障策略,并实现相应的算法代码。 项目 5:任务规划与管理 创建任务规划包 :创建 my_robot_mission 包,用于实现机器人的任务规划和管理功能。根据任务需求,设计任务列表和执行顺序,使用行为树或状态机等方法,控制机器人的导航和行为,以完成一系列的任务。 代码示例 :在 my_robot_mission 包中,使用行为树库(如 BT)定义行为树的结构,包括任务序列、并行节点、条件判断节点、动作节点等。编写自定义的行为树节点,用于实现特定的任务,如导航到目标点、执行抓取动作、与人交互等。通过 behavior_tree_editor 等工具,可视化和编辑行为树,并将其集成到 ROS2 系统中。 项目 6:系统集成与测试 创建系统集成包 :创建 my_robot_bringup 包,用于整合上述各个包和节点,实现整个导航系统的启动和运行。编写 launch 文件,按照正确的顺序启动机器人描述、传感器处理、运动控制、导航算法、任务规划等节点,并配置相应的参数。 代码示例 :在 my_robot_bringup 包的 launch 文件中,使用 include_launch 命令启动 Gazebo 仿真环境、机器人模型、传感器处理节点、导航堆栈等。同时,设置节点的参数,如机器人初始位置、地图文件路径、导航目标点等。通过运行该 launch 文件,启动整个导航系统,并在 Gazebo 仿真环境中测试机器人的导航性能,包括路径规划、避障、任务 要求代码必须详细不能省略,我要复制粘贴,而且请给我说说手动改哪里

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### 知识点概述 #### 标题:“docker-ikiwiki:Ikiwiki的Docker容器” - Docker:一种开源的容器化平台,用于自动化部署、扩展和管理应用程序。 - Ikiwiki:一个使用git作为后端的wiki引擎,其特色在于使用Markdown或Textile等标记语言编辑页面。 - 容器化部署:利用Docker技术进行软件的打包、分发和运行,以容器形式提供一致的运行环境。 #### 描述:“Ikiwiki Docker容器” - Docker映像与使用:介绍了如何通过命令行工具拉取并运行一个Ikiwiki的Docker镜像。 - 拉取Docker镜像:使用命令`docker pull ankitrgadiya/ikiwiki`从Docker Hub中获取预配置好的Ikiwiki容器镜像。 - 使用方式:提供了两种使用该Docker镜像的示例,一种是与域名绑定进行SSL支持的配置,另一种是作为独立运行且不支持SSL的配置。 - 独立映像的局限性:明确指出独立映像不支持SSL,因此推荐与Nginx-Proxy结合使用以获得更好的网络服务。 #### 标签:“docker ikiwiki Shell” - 标签汇总:这些标签提示了该文档内容涉及的技术范畴,即Docker容器技术、Ikiwiki应用以及Shell命令行操作。 - Docker标签:强调了Docker在自动化部署Ikiwiki中的应用。 - Ikiwiki标签:指出了本文内容与Ikiwiki的使用和配置相关。 - Shell标签:表明操作过程涉及到Linux Shell命令的执行。 #### 压缩包子文件的文件名称列表:“docker-ikiwiki-master” - 压缩包内容:该列表暗示了压缩包内包含的文件是以"docker-ikiwiki-master"为名称的主目录或项目文件。 - 文件结构:可能包含了Dockerfile、配置脚本、说明文档等文件,用于构建和运行Ikiwiki Docker容器。 ### 详细知识点 #### Docker容器技术 - Docker基础:Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 - 镜像与容器:在Docker中,镜像(Image)是一个可执行包,包含了运行应用程序所需的所有内容,例如代码、运行时、库、环境变量和配置文件。容器(Container)是从镜像创建的应用运行实例,可以进行启动、停止、删除等操作。每个容器都是相互隔离的,保证应用安全运行。 #### Ikiwiki的配置与部署 - Ikiwiki简介:Ikiwiki是一个用git作为后端的wiki引擎,它允许通过文本文件来编辑网页,支持Markdown、Textile等标记语言,使得内容的编写更加直观和方便。 - 部署要求:部署Ikiwiki通常需要一个web服务器和一些配置来处理HTTP请求。而通过Docker,用户可以快速部署一个预配置好的Ikiwiki环境。 - 配置方式:Docker运行命令中涉及到了多个参数的使用,如`--name`用于给容器命名,`-v`用于指定挂载卷,`-e`用于设置环境变量,`-p`用于端口映射,`-d`用于让容器在后台运行。 #### Docker命令行操作 - docker pull:从Docker Hub或用户指定的仓库拉取指定的镜像。 - docker run:创建一个新的容器并运行一个命令。这里提供了两种运行Ikiwiki的方式,一种是用于生产环境的,与域名绑定并支持SSL;另一种是用于开发或测试环境的,直接在80端口运行。 #### 网络代理和SSL支持 - SSL支持:SSL(Secure Sockets Layer)是一种安全协议,用于保障Web服务器和浏览器之间的通信安全。当容器配置为不支持SSL时,通常意味着不直接处理HTTPS请求。 - Nginx-Proxy:一个Docker镜像,用于运行一个Nginx服务器,充当SSL终止层,将SSL终止在Nginx代理中,然后将非加密的HTTP请求转发到后端的容器。这样可以利用Nginx强大的网络功能来处理HTTPS、HTTP/2等,增强系统的安全性和效率。 ### 总结 在介绍如何部署Ikiwiki wiki引擎到Docker容器的过程中,涉及到了Docker的基本概念、容器的创建和配置、Ikiwiki的运行机制以及Shell命令行的实用操作。文档也提到了在使用不支持SSL的独立容器时,推荐配合Nginx-Proxy来增强安全性和扩展性。这些知识点对于管理和维护Docker容器化的应用具有很高的实用价值。
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Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建

### Unity开发实用指南:快捷键、外部工具与模型创建 #### 1. Unity场景导航与键盘快捷键 在使用Unity进行开发时,一个三键鼠标会带来更好的操作体验,虽然Unity也支持单键或双键鼠标,但三键鼠标能让操作更加便捷,在Mac系统上同样适用。 除了使用鼠标进行导航操作外,键盘也能实现一些视图控制功能。当按住鼠标右键时,可以使用键盘上的W、A、S、D键像在第一人称游戏中一样移动视角。在进行其他操作时按住Shift键可以加快移动速度。 而在选择对象后按下F键,场景视图会自动平移和缩放以聚焦该对象。如果在场景导航中迷失方向,可以在层级面板中选择一个对象,将鼠标移到场景视图上(此
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嵌入式 RELRO NX symbol

<think> 首先,用户的问题是:“我想了解嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的相关知识 请问嵌入式系统中RELRO、NX和symbol的介绍”。这涉及到嵌入式系统中的安全特性:RELRO、NX和symbol。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户提到“参考站内引用”,但说明“上述引用仅供参考”,所以我不需要处理之前的引用,而是参考用户上一次的问题和我的回答。然而,用户的上一次问题是这
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PXE TFTP OS-X环境下CoreOS网络引导设置指南

标题 "pxe-coreos:PXE tftp os-x设置" 中的知识点包括: 1. PXE(Preboot Execution Environment)技术:这是一种网络引导技术,允许计算机通过网络启动,而不需要依赖本地存储设备如硬盘驱动器。这对于部署无盘工作站、服务器或虚拟机非常有用。 2. TFTP(Trivial File Transfer Protocol)服务:是一种简单的文件传输协议,常用于局域网内小文件的快速传输。在PXE启动过程中,TFTP被用来从服务器下载启动文件,如操作系统内核和初始内存磁盘(initrd)。 3. CoreOS操作系统:是一个轻量级、容器优化的操作系统,适合大规模集群环境。它使用了docker等容器技术,并提供了系统更新和修复的自动化机制。 描述中提到的环境和设置步骤的知识点包括: 1. m0n0wall(pfsense)防火墙:这是一个基于开源BSD系统的防火墙和路由器解决方案,用于创建和管理网络。 2. DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol):动态主机配置协议,是一个网络协议,用于自动分配IP地址和其他相关配置给网络中连接的设备。 3. OS-X Mac Mini:苹果公司生产的一款小型计算机,可用来作为服务器,执行PXE引导和TFTP服务。 4. 启用tftp服务器:在OS-X系统中,tftp服务可能需要手动启动。系统内置了tftp服务器软件,但默认未启动。通过修改配置文件来启动tftp服务是常见的管理任务。 5. 修改tftp.plist文件:这个文件是OS-X中控制tftp服务启动的配置文件。复制原始文件后,对其进行修改以启用tftp服务是设置PXE的重要步骤。 从描述内容来看,该文档旨在指导如何设置一个PXE环境,以便加载CoreOS操作系统到无盘设备或虚拟机。文档还提到了网络设置的重要性,包括防火墙、DHCP服务器和文件传输协议服务(TFTP)的配置。通过提供具体的配置步骤,文档帮助用户完成网络引导环境的搭建。 至于标签 "Shell",可能暗示文档中包含通过命令行或脚本的方式来设置和配置系统组件。在OS-X系统中,通常可以通过命令行工具来启动和配置TFTP服务。 最后,压缩包子文件的文件名称列表 "pxe-coreos-master" 表明这是一份包含PXE及CoreOS设置信息的项目或教程。名称中的 "master" 可能指这是一份主导或最终的文件集合,涉及到多个脚本和配置文件以实现完整的PXE环境搭建。 综上所述,该文件提供的信息涉及网络操作系统引导,PXE设置,TFTP服务的配置和启用,以及使用特定硬件和操作系统(Mac Mini与CoreOS)的具体步骤,这些知识点对于搭建一个网络操作系统部署环境至关重要。
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Unity游戏音频:音效与音乐的实现

### Unity 游戏音频:音效与音乐的实现 在游戏开发中,图形往往吸引了大部分的注意力,但音频同样至关重要。大多数游戏都会播放背景音乐并使用音效,Unity 提供了强大的音频功能,让开发者可以将音效和音乐融入游戏中。它能导入和播放多种音频文件格式,调整音量,甚至处理场景中特定位置发出的声音。 #### 1. 整体规划 要为一个没有声音的游戏添加音频,可以按照以下步骤进行: 1. 导入音效的音频文件。 2. 播放敌人和射击的音效。 3. 编写音频管理器来控制音量。 4. 优化音乐的加载。 5. 单独控制音乐音量和音效音量,包括实现音轨的淡入淡出。 #### 2. 导入音效 在播放任何声
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C语言所用软件

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找C语言开发所用的软件 请问C语言开发使用的软件”。这是在询问C语言开发使用的软件,包括编译器、IDE等。 根据系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式,但这里是关于软件工具的,可能没有数学内容,所以不需要。 - 独立公式必须使用$$...$$格式,但同样,这里不需要。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1] 用户还提供了引用: - [^1]: 讨论了Visual Studio作为Windows平台的主要C/C++ IDE。 - [^2]: 汇