apollo.bootstrap.namespaces

时间: 2023-04-30 11:05:50 浏览: 42
b'apollo.bootstrap.namespaces' 是一个配置项，表示应用程序在启动时需要从 Apollo 配置中心加载的名称空间。例如，在 Java 代码中可以通过以下方式获取该配置项： ```java String namespaces = ConfigService.getAppConfig().getProperty("apollo.bootstrap.namespaces"); ``` 这将返回一个字符串，包含应用程序需要加载的所有名称空间。通常情况下，这些名称空间是在应用程序启动时通过 `-Dapollo.bootstrap.namespaces` 参数指定的。如果没有指定此参数，则默认加载 `application` 名称空间的配置。 需要注意的是，该配置项的值是一个字符串数组，多个名称空间之间用逗号隔开。如果应用程序需要使用多个名称空间中的配置，则需要将这些名称空间都添加到该配置项中。例如： ``` -Dapollo.bootstrap.namespaces=namespace1,namespace2 ``` 这将加载 `namespace1` 和 `namespace2` 两个名称空间的配置。
相关问题

apollo.bootstrap.enabled

apollo.bootstrap.enabled是Apollo配置中的一个属性，用于指定是否启用Apollo的引导配置。如果设置为true，则Apollo会在应用程序启动时加载引导配置，否则不会加载。引导配置是应用程序启动时必需的配置，例如应用程序的日志级别、数据库连接等。因此，通常情况下应该将apollo.bootstrap.enabled设置为true。

解释一下这段代码Config config = com.ctrip.framework.apollo.ConfigService.getConfig(namespaces.split(StrUtil.COMMA)[0]);

这段代码的作用是获取一个名为namespaces的配置文件中的第一个配置项，并将其存储在一个名为config的变量中。具体来说，它使用了阿波罗框架提供的getConfig方法，该方法接受一个字符串参数，该参数指定了要获取的配置文件的名称。在这里，我们使用了字符串分割函数split将namespaces字符串按逗号分隔成一个字符串数组，并取其中的第一个元素作为配置文件的名称。最终，我们得到了一个Config对象，该对象包含了配置文件中第一个配置项的值。

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有org.apache.apollo.client这个包吗

是的，org.apache.apollo.client是一个存在的包。它是Apache Apollo项目中的一个客户端包，用于与Apollo消息代理进行通信。该包提供了与Apollo消息代理进行交互的类和方法。你可以在Apache Apollo的官方文档中找到更多关于org.apache.apollo.client包的详细信息。

In file included from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/apollo_app.h:46:0, from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/src/apollo_app.cc:33: /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/log.h:40:10: fatal error: glog/logging.h: No such file or directory #include <glog/logging.h> ^~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/build.make:62: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/apollo_app.cc.o' failed make[2]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/apollo_app.cc.o] Error 1 make[2]: *** Waiting for unfinished jobs.... In file included from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/adapters/adapter_manager.h:48:0, from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/src/adapters/adapter_manager.cc:33: /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/adapters/adapter.h:49:10: fatal error: glog/logging.h: No such file or directory #include <glog/logging.h> ^~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/build.make:110: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/adapters/adapter_manager.cc.o' failed make[2]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/adapters/adapter_manager.cc.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:3894: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/all' failed make[1]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/all] Error 2 make[1]: *** Waiting for unfinished jobs.... [ 54%] Linking CXX executable /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/devel/lib/IntegratedNavigation/IntegratedNavigation_node [ 54%] Built target IntegratedNavigation_node [ 55%] Linking CXX executable /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/devel/lib/TimeSynchronierProcess/timeSynchronierProcess_node [ 55%] Built target timeSynchronierProcess_node Makefile:140: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 Invoking "make -j4 -l4" failed

It seems like there is a compilation error in your code. The error message indicates that the file "glog/logging.h" is not found. This file is part of the Google Logging Library (glog) and needs to be installed in order to compile your code successfully. To resolve this issue, you can follow these steps: 1. Make sure that the glog library is installed on your system. You can check this by running the following command in your terminal: dpkg -l libgoogle-glog-dev If it is not installed, you can install it using the package manager specific to your system (e.g., apt for Ubuntu): sudo apt-get install libgoogle-glog-dev 2. After installing the glog library, try compiling your code again. If the error persists, make sure that the glog library directory is included in the compilation flags. You can add the following line to your CMakeLists.txt file: include_directories(/path/to/glog/include) Replace "/path/to/glog/include" with the actual path to the glog library include directory on your system. 3. Save the changes to your CMakeLists.txt file and try compiling your code again. If you continue to encounter issues, please provide more details about your development environment and the steps you have already taken to troubleshoot the problem.

apollo 多个namespaces 覆盖逻辑

在Apollo中，支持给不同的应用启用不同的Namespace，以避免配置冲突或者管理混乱。当一个应用订阅多个Namespace时，它们的配置会按照如下方式进行覆盖： 1. 首先，Apollo会加载公共的Namespace，也就是所有应用都订阅的Namespace。这些配置会被所有应用共享，并作为默认配置。 2. 稍后，Apollo会加载私有的Namespace，这些Namespace仅仅对某个应用可见。如果一个应用订阅了私有的Namespace，那么这些配置会覆盖公共Namespace中的同名配置。 3. 除了上述Namespace外，Apollo还支持加载更高级别的Namespace，比如Cluster和Data Center Namespace。这些Namespace会包含更宽范围的配置，它们同样会覆盖公共Namespace和私有Namespace中的同名配置。 4. 最后，如果一个配置在多个Namespace中都存在，那么按照上述顺序，最后加载的那个Namespace中的配置会覆盖之前的配置。 需要注意的是，Apollo不支持在同一个Namespace中配置相同Key的不同值，这样的配置会被覆盖掉。因此，在使用多个Namespace时，建议对不同Namespace中的配置进行分类，避免重复或冲突的配置。

百度Apollo7.0中feature.proto

feature.proto是Apollo 7.0中的一个Protocol Buffer文件，它用于定义Apollo系统中用于储存和传输数据的格式。 Protocol Buffer（简称PB）是Google开发的一种数据交换格式，用于在不同的编程语言之间进行数据交换。它通过使用特定的语言来描述数据结构，并使用编译器生成代码来读写这些数据结构。feature.proto文件中定义的数据结构可以用于储存和传输各种类型的数据，包括位置信息、车辆状态、地图信息等。 在Apollo系统中，feature.proto文件通常被用于在不同模块之间传输数据。例如，定位模块可以使用feature.proto中定义的数据结构储存位置信息，并将其发送给规划模块。规划模块可以使用这些数据来计算车辆的路径，并将路径信息发送回定位模块。这样，各个模块就可以相互协作，为车辆提供智能化的驾驶服务。

springboot整合apollo

Spring Boot可以很方便地与Apollo集成，只需要添加相应的依赖和配置即可。 1. 添加依赖 在pom.xml文件中添加以下依赖： <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>1.7.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.7.1</version> </dependency> 2. 配置Apollo 在application.properties或application.yml文件中添加以下配置： # Apollo配置 apollo.meta=http://localhost:808 apollo.bootstrap.enabled=true 其中，apollo.meta是Apollo的配置中心地址，apollo.bootstrap.enabled表示是否启用Apollo的自动配置。 3. 使用Apollo配置 在代码中使用Apollo的配置，只需要在需要使用的地方注入Config对象即可： @Autowired private Config config; public void someMethod() { String someValue = config.getProperty("someKey", "defaultValue"); // ... } 以上就是Spring Boot整合Apollo的基本步骤。通过Apollo，我们可以实现配置的动态更新和灰度发布等功能，提高了系统的可维护性和可扩展性。

Apollo openapi官方文档

Apollo OpenAPI 是一种开放标准，用于描述 RESTful API 的设计和交互，它基于 JSON 或 YAML 格式，可以用于生成客户端代码、服务器端代码、文档和测试用例等。 以下是 Apollo OpenAPI 官方文档的链接： 1. 官方网站：https://www.apollo.io/ 2. 文档首页：https://www.apollo.io/docs/openapi/ 3. OpenAPI 规范介绍：https://www.apollo.io/docs/openapi/introduction/ 4. OpenAPI 规范语法：https://www.apollo.io/docs/openapi/specification/ 5. OpenAPI 规范示例：https://www.apollo.io/docs/openapi/examples/ 6. OpenAPI 工具和库：https://www.apollo.io/docs/openapi/tools/ 7. OpenAPI 生态系统：https://www.apollo.io/docs/openapi/ecosystem/ 8. OpenAPI 规范常见问题：https://www.apollo.io/docs/openapi/faq/ 如果您想了解更多关于 Apollo OpenAPI 的信息，建议您参考上述官方文档。

怎么使用logback读取apollo配置

使用 logback 读取 apollo 配置的方法如下： 1. 下载并安装 apollo-client 库。 2. 在 logback 配置文件中添加 apollo-client 的配置，如下所示： <configuration> <apollo> <metaServer>${apollo.meta}</metaServer> <appId>${apollo.appId}</appId> <cluster>${apollo.cluster}</cluster> <namespaces>application,logback.xml</namespaces> </apollo> </configuration> 3. 在 logback 配置文件中使用占位符来引用 apollo 中的配置，如下所示： <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.Console.ConsoleAppender"> <encoder> ${apollo.log.pattern} </encoder> </appender> <root level="${apollo.log.level}"> <appender-ref ref="console" /> </root> 4. 在应用代码中初始化 apollo-client 库，如下所示： // 创建 ApolloConfig 配置类 ApolloConfig apolloConfig = ApolloConfig.builder() .metaServer(metaServer) .appId(appId) .cluster(cluster) .namespaces(namespaces) .build(); // 初始化 ApolloConfig 配置 ConfigService.init(apolloConfig); 5. 启动应用，logback 就可以读取 apollo 中的配置了。 注意：以上配置假设你已经在 apollo 中创建了应用、命名空间以及相应的配置项。如果不熟悉 apollo，可以参考 apollo 官网的文档。

Dubbo外部化配置整合apollo

要将Dubbo与Apollo配置中心整合，可以按照以下步骤进行操作： 1. 引入Apollo客户端依赖：在Dubbo的项目中，添加Apollo客户端的依赖，可以通过Maven或者其他构建工具来引入相关的依赖。 2. 配置Apollo相关信息：在Dubbo项目的配置文件中，添加Apollo的配置项，包括Apollo配置中心的地址、命名空间、App ID等。例如，在dubbo.properties文件中添加以下配置： ## Apollo的配置中心地址 apollo.meta=http://localhost:8080 ## Apollo的命名空间 apollo.namespace=application ## Apollo的App ID apollo.app.id=dubbo-app 3. 加载Apollo配置：在Dubbo项目启动时，通过调用Apollo客户端的API来加载Apollo配置。可以在Dubbo的启动类中添加以下代码片段： java import com.ctrip.framework.apollo.Config; import com.ctrip.framework.apollo.ConfigService; // ... public class DubboApplication { public static void main(String[] args) { // 加载Apollo配置 Config config = ConfigService.getAppConfig(); // 添加监听器，实现配置变更时的实时刷新 config.addChangeListener(changeEvent -> { // 重新加载Dubbo配置 ConfigManager.getInstance().refreshAll(); }); // 启动Dubbo服务 SpringApplication.run(DubboApplication.class, args); } } 4. 使用Apollo配置：在Dubbo的XML配置文件中，可以使用Apollo配置中心的配置项来配置Dubbo的相关属性。例如： xml <dubbo:application name="${apollo.application.name}" /> <dubbo:registry address="${apollo.registry.address}" /> <dubbo:protocol name="${apollo.protocol.name}" port="${apollo.protocol.port}" /> 这样，Dubbo的配置项将从Apollo配置中心读取，并且在配置变更时能够实时生效。 通过以上步骤，你就可以将Dubbo与Apollo配置中心整合起来，实现Dubbo外部化配置的实时生效。

spring boot 集成apollo

Apollo 是携程开源的一款分布式配置中心，可以帮助我们实现配置的集中管理、版本控制、灰度发布等功能。在 Spring Boot 中集成 Apollo 可以帮助我们更方便地管理应用的配置。 以下是集成 Apollo 的步骤： 1. 引入 Apollo 的依赖 在 pom.xml 文件中添加如下依赖： xml <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>1.7.1</version> </dependency> 2. 配置 Apollo 在 application.properties 或 application.yml 中添加如下配置： properties # Apollo 配置中心地址 apollo.meta=http://localhost:8080 # 设置命名空间 app.id=myapp # 设置环境 apollo.env=dev # 设置集群 apollo.cluster=default 3. 读取 Apollo 配置 在需要读取配置的地方，可以使用 Config 对象来获取配置信息。例如： java import com.ctrip.framework.apollo.Config; import com.ctrip.framework.apollo.ConfigService; // ... Config config = ConfigService.getAppConfig(); String value = config.getProperty("key", "default value"); 以上就是在 Spring Boot 中集成 Apollo 的基本步骤。当然，还有很多高级的功能可以使用，例如灰度发布、配置监听等等。需要根据具体的需求进行配置。

apollo map

apollo map是指Apollo中的地图模块，它采用了opendrive格式作为高精度地图的标准，确保地图的通用性。 Apollo配置中心中会包含一些与地图相关的配置信息，例如通过key-value形式定义的apollo.map和apollo.list，以及通过多级嵌套的方式定义的apollo.teacher.map和apollo.teacher.list。这些配置信息可以用来管理地图中的各种属性，如名称、年龄、级别等。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Apollo使用方法；map_gen工具使用](https://blog.csdn.net/weixin_44177594/article/details/126154884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Apollo配置语法——Apollo配置List和Map以及组合应用——非常详细](https://blog.csdn.net/m0_67266585/article/details/126636597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

springboot apollo meta 启动

要在Spring Boot中使用阿波罗(Apollo)配置中心，需要添加以下依赖： xml <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>${apollo.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-spring-boot-starter</artifactId> <version>${apollo.version}</version> </dependency> 其中${apollo.version}是你要使用的阿波罗版本号。 然后在Spring Boot的配置文件中，添加以下配置： properties # Apollo配置 spring.application.name=your-application-name spring.profiles.active=dev # Apollo Meta Server地址 apollo.meta=http://your-apollo-meta-server-address 其中your-application-name是你的应用名称，dev是你的环境名称，your-apollo-meta-server-address是你的阿波罗Meta Server地址。 最后，在你的Spring Boot启动类中，添加以下注解： java @EnableApolloConfig @SpringBootApplication public class YourApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(YourApplication.class, args); } } 这样就可以在你的Spring Boot应用中使用阿波罗配置中心了。

百度Apollo6.0中Overlap.proto每个字段的含义

### 回答1： 好的，我来为您解释一下Overlap.proto文件中的每个字段的含义。 Overlap.proto文件是Apollo自动驾驶平台中定义道路地图信息的Protocol Buffer文件。Protocol Buffer是一种用于序列化结构化数据的数据交换格式。 Overlap.proto文件定义了道路地图中的道路覆盖物信息，其中包含以下字段： - id：道路覆盖物的唯一标识符。 - type：道路覆盖物的类型。 - lane_overlap_info：道路覆盖物所覆盖的车道信息。 - start_s：道路覆盖物的起始位置（沿着车道距离）。 - end_s：道路覆盖物的终止位置（沿着车道距离）。 - start_l：道路覆盖物的起始位置（沿着道路距离）。 - end_l：道路覆盖物的终止位置（沿着道路距离）。 - shape_points：道路覆盖物的形状，由一系列坐标点组成。 希望这些信息能帮助您了解Overlap.proto文件的含义。 ### 回答2： 百度Apollo 6.0中的Overlap.proto是一个消息格式文件，用于定义Apollo自动驾驶系统中的障碍物信息表示。该文件中定义了多个字段，下面是对每个字段的含义的解释： 1. obstacle_id: 障碍物的唯一标识符，在Apollo系统中用于区分不同的障碍物。 2. perception_time: 障碍物被感知到的时间戳，表示障碍物被识别的实际时间。 3. last_perception_time: 上一次障碍物所处的感知时间戳，在Apollo系统中用于处理障碍物消失或重现的情况。 4. tracking_time: 追踪障碍物的时间，表示对障碍物的追踪时长。 5. latest_tracked_time: 最新的追踪障碍物的时间，表示障碍物被追踪的实际时间。 6. obstacle_type: 障碍物的类型，例如行人、车辆、自行车等。 7. length: 障碍物的长度，用于描述障碍物在空间上的尺寸。 8. width: 障碍物的宽度，也是用于描述障碍物在空间上的尺寸之一。 9. height: 障碍物的高度，用于描述障碍物在空间上的尺寸之一。 10. location: 障碍物的位置信息，包括经度、纬度和高度三个维度。 11. velocity: 障碍物的速度信息，包括横向、纵向和纵向角速度。 12. acceleration: 障碍物的加速度信息，包括横向、纵向和纵向角加速度。 13. direction: 障碍物的运动方向，用于表示障碍物的运动趋势。 14. perception_status: 障碍物在感知系统中的状态信息，比如是否被遮挡、是否是移动障碍物等。 通过定义这些字段，Overlap.proto文件提供了一个标准化的数据结构，用于表示Apollo自动驾驶系统中感知到的障碍物的信息。这些信息对于决策和规划模块来说是非常重要的，可以帮助车辆进行准确的路径规划和行驶决策，以确保驾驶安全性和效率。 ### 回答3： 百度Apollo 6.0中的Overlap.proto文件是用于定义Apollo开放平台中的车道重叠信息的协议，其中每个字段的含义如下： 1. int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符，用于区分不同的重叠区域。 2. repeated double start_s: 表示重叠区域在纵向上的起始位置，以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 3. repeated LaneBoundaryType start_type: 表示重叠区域的起始位置的车道边界类型，用于描述车道线的类型，例如虚线、实线等。 4. repeated double end_s: 表示重叠区域在纵向上的结束位置，以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 5. repeated LaneBoundaryType end_type: 表示重叠区域的结束位置的车道边界类型，用于描述车道线的类型。 6. double length: 表示重叠区域在纵向上的长度，以相对于地图的纵向位置(s)为单位。 7. repeated LaneOverlapInfo lane_overlap_info: 表示重叠区域包含的车道信息列表。 8. repeated CrossingOverlapInfo crossing_overlap_info: 表示重叠区域包含的路口信息列表。 其中LaneOverlapInfo是另一个定义在Overlap.proto中的消息类型，包含以下字段： - int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符。 - repeated LaneBoundaryType lane_boundary_type: 表示车道边界类型。 - repeated int32 lane_id: 表示车道的唯一标识符。 而CrossingOverlapInfo是另一个定义在Overlap.proto中的消息类型，包含以下字段： - int32 overlap_id: 表示重叠区域的唯一标识符。 - repeated int32 crosswalk_id: 表示横道的唯一标识符。 以上就是百度Apollo 6.0中Overlap.proto每个字段的含义的解释。

logback.xml 改造

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，logback.xml可以改名为logback-spring.xml，但是这并不能解决问题。另外，根据引用\[3\]的内容，bootstrap.yml不支持logback.xml或logback-spring.xml的配置，应该将这些配置放在application.yml中。因此，如果要改造logback.xml，可以将其改名为logback-spring.xml，并将相关配置放在application.yml中。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [bootstrap.yml不支持logback.xml或者logback-spring.xml配置](https://blog.csdn.net/zhuimeng_by/article/details/120302588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [logback.xml从Apollo配置中心读取值](https://blog.csdn.net/weixin_42024778/article/details/114681077)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

ubuntu20.04安装apollo

要在Ubuntu 20.04上安装Apollo，您需要按照以下步骤操作： 1. 安装依赖项 在终端中运行以下命令以安装必要的依赖项： sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential git cmake libgoogle-glog-dev libgflags-dev libboost-all-dev libeigen3-dev libopencv-dev protobuf-compiler libprotobuf-dev libyaml-cpp-dev autoconf automake libtool curl wget unzip 2. 克隆Apollo存储库 在终端中运行以下命令以克隆Apollo存储库： git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git 3. 安装Docker 在终端中运行以下命令以安装Docker： curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh 4. 构建Docker镜像 在终端中运行以下命令以构建Docker镜像： cd apollo ./docker/scripts/dev_start.sh 5. 运行Apollo 在终端中运行以下命令以启动Apollo： ./docker/scripts/dev_into.sh ./apollo.sh start 现在，您已经成功安装和启动了Apollo。

Apollo加载配置

Apollo 是携程开源的一款分布式配置中心。在 Java 项目中使用 Apollo 加载配置需要进行以下步骤： 1. 引入 Apollo 客户端依赖 在 pom.xml 文件中添加以下依赖： xml <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-client</artifactId> <version>1.7.1</version> </dependency> 2. 配置 Apollo 客户端 在项目的 application.properties 或 application.yml 中添加以下配置： yaml app.id=your-app-id apollo.meta=http://apollo-config-server-url:8080 其中，app.id 是应用的 AppId，apollo.meta 是 Apollo 配置中心的地址。 3. 使用 Apollo 客户端加载配置 在代码中使用以下方式加载配置： java @Value("${your-property-name}") private String yourProperty; 其中，your-property-name 是你在 Apollo 配置中心中定义的属性名，yourProperty 是属性值。

springboot怎么集成apollo

对于这个问题，我可以给出以下的回答： 在Spring Boot中集成Apollo可以通过以下步骤： 1. 引入Apollo依赖。在pom.xml文件中添加以下依赖： <dependency> <groupId>com.ctrip.framework.apollo</groupId> <artifactId>apollo-core</artifactId> <version>${apollo-version}</version> </dependency> 其中${apollo-version}是Apollo的版本号。 2. 配置Apollo。在application.properties或application.yml文件中添加以下配置： ## Apollo配置 apollo.meta=http://config-server-url:port spring.profiles.active=dev 其中apollo.meta是Apollo Config Service的地址，spring.profiles.active是当前环境的profile。 3. 启用Apollo。在Spring Boot的Application类中添加@EnableApolloConfig注解即可。如下所示： @SpringBootApplication @EnableApolloConfig public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } } 经过以上几个步骤，就可以在Spring Boot中集成Apollo了。

ubuntu18.04安装apollo6.0

### 回答1： 如果你想在 Ubuntu 18.04 上安装 Apollo 6.0，你可以按照以下步骤进行操作: 1. 下载 Apollo 6.0 安装包：https://apollo.auto/download/ 2. 解压安装包： tar -zxvf apollo_6.0.0.{版本号}_x86_64.deb.tar.gz 3. 安装 Apollo： sudo dpkg -i apollo_6.0.0.{版本号}_x86_64.deb 4. 更新系统软件包： sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 5. 安装 Apollo 依赖项： sudo apt-get install -f 6. 启动 Apollo： bash apollo.sh start 7. 访问 Apollo 图形界面：http://localhost:8080 请注意，版本号部分需要替换成你下载的实际版本号。 ### 回答2： 要在Ubuntu 18.04上安装Apollo 6.0需要先进行一些准备工作。首先，安装必要的依赖项： 1. 安装build-essential软件包，它包含了许多必要的编译工具。 sudo apt-get install build-essential 2. 安装cmake软件包，这是用于自动化构建程序的工具。 sudo apt-get install cmake 3. 安装protobuf软件包，这是一个用于高效序列化数据的协议缓冲区库。 sudo apt-get install protobuf-compiler libprotobuf-dev 4. 安装Gflags软件包，这是一个用于处理命令行参数的库。 sudo apt-get install libgflags-dev 5. 安装Glog软件包，这是用于记录日志的库。 sudo apt-get install libgoogle-glog-dev 接下来，请按照以下步骤进行安装： 1. 下载Apollo 6.0的源代码，可从GitHub上下载最新版本。 git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git 2. 进入Apollo目录并切换到6.0.0分支。 cd apollo git checkout 6.0.0 3. 创建一个新的工作目录并进入。 mkdir build && cd build 4. 运行CMake以准备构建。 cmake .. 5. 运行make以进行构建。 make -j8 最后，运行Apollo软件以确保一切正常。 cd scripts && ./bootstrap.sh 这样，您就在Ubuntu 18.04系统上成功安装了Apollo 6.0！ ### 回答3： Apollo是一个十分流行的开源自动驾驶平台，它采用了Linux系统为基础并且支持运行在Ubuntu18.04上。为了安装Apollo6.0，我们需要先下载ubuntu18.04镜像文件并将其烧录到USB或者DVD上，然后使用该设备启动计算机，进入Ubuntu的系统安装程序。 第一步是选择语言和时区，接下来请您注意选择“Install Ubuntu”，然后按照指示操作，输入您的计算机名称、用户名和密码等信息，并进行分区分配。如果您是在一块新的硬盘上安装Ubuntu系统，请先进行磁盘分区操作。在硬盘分区时，我们建议您为根目录("/")分配至少100G，为SWAP分区分配至少16G，并为/home目录分配剩余空间。 安装完成后，我们需要进行命令行安装Apollo6.0。由于Apollo6.0需要Python2.7、Bazel和CUDA 9.0或者更高版本的支持。因此，我们需要在命令行中安装这些组件。步骤如下： 1. 安装Python2.7：在终端中输入以下命令进行安装： sudo apt-get update sudo apt-get install python2.7-dev python-pip 2. 安装Bazel：在终端中输入以下命令进行安装： sudo apt-get update sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip openjdk-8-jdk 然后，我们需要在Bazel官方网站下载相应版本的Bazel。将下载的zip文件解压后，将其添加到环境变量中，完成安装： unzip bazel-0.5.1-installer-darwin-x86_64.sh -d bazel ./bazel/bootstrap 3. 安装CUDA 9.0 或者更高版本：在终端中输入以下命令进行安装： wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_9.1.85-1_amd64.deb" sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_9.1.85-1_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-9-0 cuda-9-0-dev cuda-core-9-0 cuda-cublas-9-0 cuda-cublas-dev-9-0 cuda-cudart-9-0 cuda-cudart-dev-9-0 cuda-curand-9-0 cuda-curand-dev-9-0 sudo modprobe nvidia sudo nvidia-smi 最后，我们需要在终端中执行以下命令进行Apollo的配置： cd ~ git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git cd apollo ./apollo.sh build 配置完成后，我们可以使用Apollo提供的脚本运行平台，例如： ./apollo.sh start ./apollo.sh monitor 这些命令将会启动自动驾驶平台，并可以在web控制台中或者使用命令进行监控。在这里，我们简单介绍了如何在Ubuntu 18.04中安装Apollo自动驾驶平台。如果您需要更详细的信息和完整的指南，请参照ApolloAuto的官方文档。

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你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

特邀编辑特刊：安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU，阿布扎比纽约大学，阿联酋 RAMESHKARRI，纽约大学，纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施，可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上，保护所有关键基础设施的信息系统，特别是确保信息的真实性、完整性和机密性，是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而，这一假设不再成立；越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来，纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛（ESC）以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分，ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

如何查看mysql版本

### 回答1： 可以通过以下两种方式来查看MySQL版本： 1. 通过命令行方式： 打开终端，输入以下命令： ``` mysql -V ``` 回车后，会显示MySQL版本信息。 2. 通过MySQL客户端方式： 登录到MySQL客户端，输入以下命令： ``` SELECT VERSION(); ``` 回车后，会显示MySQL版本信息。 ### 回答2： 要查看MySQL的版本，可以通过以下几种方法： 1. 使用MySQL命令行客户端：打开命令行终端，输入mysql -V命令，回车后会显示MySQL的版本信息。 2. 使用MySQL Workbench：打开MyS

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言：片上学习的硬件与算法

300主编介绍：芯片上学习的硬件和算法0YU CAO，亚利桑那州立大学XINLI，卡内基梅隆大学TAEMINKIM，英特尔SUYOG GUPTA，谷歌0近年来，机器学习和神经计算算法取得了重大进展，在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率，如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而，大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型，这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素，如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外，这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战，特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据，最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�