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云计算虚拟仿真实训平台

一、云计算虚拟仿真系统概述

云计算虚拟仿真系统是一种基于云计算技术和虚拟化技术的系统,用于实现各种仿真和模拟任务。它可以提供强大的计算能力和资源管理,为用户提供灵活、高效、可扩展的仿真环境。

该系统通常由一组服务器、网络和存储设备组成,这些设备可以被虚拟化和抽象化,以便更好地管理和分配资源。用户可以通过互联网或专用网络访问该系统,并在云端进行各种仿真活动。

虚拟仿真系统提供了一系列功能和服务,包括:

1. 虚拟机管理:系统可以创建、管理和监控多个虚拟机实例,每个实例都可以模拟不同的仿真场景。

2. 资源调度与管理:系统可以根据用户需求,智能地调度和分配计算资源、存储资源和网络带宽,以确保仿真任务的高性能运行。

3. 数据存储与共享:系统提供可扩展的存储系统,用于保存和管理仿真过程中产生的大量数据。这些数据可以被多个用户共享和访问。

4. 网络模拟与分析:系统可以模拟和分析网络行为,包括网络拓扑、传输延迟、带宽限制等,以评估仿真结果的准确性和可靠性。

5. 任务调度与协作:系统可以根据任务的优先级、资源需求和用户要求,自动调度和协调多个仿真任务的执行顺序和并行度。

6. 可视化与交互界面:系统提供直观的可视化界面,用于监控仿真进程、查看仿真结果并与系统进行交互。

云计算虚拟仿真系统广泛应用于各个领域,如科学研究、工程设计、飞行模拟、医学仿真等,可以帮助用户更快速、更经济地进行大规模复杂仿真实验。同时,它还能够降低硬件和软件的成本,提高资源利用率和灵活性。

二、云计算虚拟仿真实训室介绍

2.1实训室建设简介

云计算虚拟仿真实训室是一种专门设计用于进行云计算和虚拟仿真实践训练的场所。它结合了云计算和虚拟化技术,提供实际的硬件设备和虚拟环境,供学生、研究人员或工程师进行仿真实验和实践操作。

这样的实训室通常配备了一系列的服务器、网络设备和存储设备,用于搭建云计算平台和虚拟化环境。通过这些设备,可以创建和管理多个虚拟机实例,以模拟不同的计算环境和仿真场景。

云计算虚拟仿真实训室的主要特点和功能包括:

1. 资源模拟和管理:实训室的云计算平台可以模拟和管理计算资源、存储资源和网络带宽,为用户提供真实的云环境。

2. 虚拟机管理:实训室可以创建、配置和管理多个虚拟机实例,为学生或用户提供独立的工作环境。

3. 实验实践:学生或用户可以在虚拟机上进行各种实验和实践操作,如安装操作系统、部署应用程序、配置网络等。

4. 实时监控和管理:实训室提供实时监控和管理功能,可以监控虚拟机的运行状态、资源利用率等,并提供相应的报告和分析。

5. 数据管理和安全:实训室提供数据管理和安全措施,确保实验数据的安全性和可靠性,并支持数据的备份和恢复。

6. 远程访问和协作:实训室可以通过互联网远程访问,学生或用户可以随时随地登录到虚拟环境,进行学习和实践,并支持实时的协作和交流。

云计算虚拟仿真实训室为学生和从业人员提供了一个安全、可控、实际的实践环境,帮助他们掌握云计算和虚拟化技术,并提供实际问题的解决方案。同时,它也可以降低成本,提高资源利用率,促进科研和创新的发展。

2.2建设目的

1. 提供实践机会:云计算和虚拟仿真是当今信息技术领域的重要技术之一,通过实训室的建设,可以为学生、研究人员或工程师提供实际操作和实践的机会。他们可以在虚拟环境中进行真实的仿真实验,从而巩固理论知识、掌握实际操作技能,并更好地适应工作需求。

2. 培养创新思维:云计算虚拟仿真实训室可以为学生提供一个自主学习和探索的环境。他们可以在虚拟环境中进行试错和创新实验,探索新的解决方案,培养创新思维和实践能力。这对于培养工程创新人才和推动科学研究具有重要意义。

3. 提升实践技能:云计算和虚拟仿真技术的实践能力对于从业人员来说至关重要。通过实训室的建设,可以提供一流的硬件设备和虚拟化环境,帮助从业人员熟悉和掌握云计算和虚拟化技术,提升实践技能,提高工作效率和质量。

4. 提高资源利用效率:云计算虚拟仿真实训室通过虚拟化技术,能够利用少量的物理设备搭建出大规模的仿真环境,提高硬件资源的利用效率。同时,虚拟化环境可以随时扩展和调整,满足不同用户和不同需求的资源分配。

5. 降低成本:云计算虚拟仿真实训室的建设采用了虚拟化技术,可以减少物理设备的投入和维护成本。通过共享资源和多租户模式,可以进一步降低成本,提高资源利用率,实现经济效益。

总的来说,云计算虚拟仿真实训室的建设目的是为了提供实践机会、培养创新思维、提升实践技能、提高资源利用效率和降低成本。它为学生、研究人员和工程师提供了一个理想的实践环境,促进他们在云计算和虚拟仿真领域的学习、实践和创新。

三、云计算虚拟仿真系统实训室组成

3.1云计算虚拟仿真实训平台

平台采用B/S结构,运用spring cloud微服务技术,构建多个稳定、高效的服务模块,提供SSO单点登录服务,并使用统一的身份认证鉴权。平台基于k8s实现公有云、混合云、私有云多种部署方式,采用MySQL集群和MongoDB集群,可根据教学需求提供KVM、容器满足云计算教学虚拟化要求,还可根据教学需要按需分配CPU、内存资源,为教学实训提供高可靠性、可动态伸缩、广泛的教学服务。主要模块有课程制作工具、作业、活动、云盘、共享课、我的课、云优选课。

多架构的云主机:可提供X86、ARM架构的云主机,可根据用户的需要,给不同的用户配置相应的架构的云主机,满足不同的用户需求。

多种虚拟化技术:底层集成docker和openstack两种虚拟化技术,给用户更多的选择,可根据不同的技术需求选择不同的虚拟化技术。

平台资源自动调度:平台通过后台资源监控,自动将指定时间内未活跃的用户的虚拟化资源进行挂起,待使用时进行恢复,实现虚拟化资源的弹性自动调度,用更少的硬件资源满足更多学生的实训需求。

便捷的实验制作工具:让教师轻松实现pdf、ppt、word、excel等不同格式的文本、图片、音频、视频、超链接等进行混合编排,并自动生成动态实验目录,从而实现不同云计算实训资源同屏展示。

在线问答,及时解答学生疑问:平台提供实验的在线问题,学生在实训过程中,通过在线问答及时与老师进行沟通,提高学习效率。

命令检测,实时的实验进度:平台实现自动对用户在云计算实训时输入的命令进行检测,并且通过与实验文档的比较,从而实现用户对于该实验的实验进度,每输入一个命令,平台就会进行检测,然后实时的展示在实验页面。教师课堂页面也可进行查看学生的每个云计算实验的实验进度,从而对学生整体的学习进度进行把控。

实验报告自动生成:对于用户的实验报告,平台将用户在操作云主机期间的操作进行记录,然后自动生成一份实验报告,教师可直接进行查看,并给出相应的评级。

课堂的资源回收:平台在用户创建课堂进行实训时,会给每一位学生选定配置云主机的相应硬件配置,会占用该机构下资源池内部的CPU资源和内存资源,当实训已经结束时,用户可通过课堂的释放资源来将相应的CPU、内存资源释放,实训数据及记录仍然保存。

可记录学习情况的实验笔记:云平台为用户在实验页面提供实验笔记功能,用户可在实验过程中记录下自己的笔记。

支持公共资源课程,便于老师使用:实训模块可内置在丰富实训资源,其中包括实训文档以及实验镜像,用户可以直接进行使用。

个人云盘,资源不丢失:平台会为用户提供云盘服务,云盘内所有文件都会按照不同的文件类型进行分开,便于用户查看和操作。

平台支持Linux、虚拟化技术、OpenStack、docker、云平台、云数据中心构建与运维、云存储产品配置、大数据平台和大数据分析、云安全产品配置等实验。

平台支持集成在线的软件开发环境,开箱即用,减少用户来回切换的麻烦,提高用户体验感。

平台可与教学模块、考试模块、作业模块、技能大赛模块、人工智能、计算机网络仿真、物联网、Web前端、java与python开发开发等实践模块进行无缝组合,完成全流程的教学。

3.2云计算虚拟仿真教学云平台

平台基于spring cloud微服务架构,提供便捷的SSO单点登录,采用kubernetes进行部署,可支持公有云、混合云、私有云的安装模式,数据层使用MySQL集群和MongoDB集群,实现了全流程EdvOps自动化运维,具有高内聚、松耦合、业务单一、高性能、高并发、高可能、跨平台、跨语言等特点。主要模块有课程制作工具、云盘、共享课、我的课、云优选课、云视频库、3D模型库。

课程制作工具:由平台提供专用的微服务模块进行支撑,采用websocket双向通信技术,底层存储采用三层递进的缓存方式,目的就是为了加快课程资源的加载速度。自主研发视频转码,在线视频剪辑功能。支持由word文档直接导入,并且根据标题类型自动生成目录,方便快捷。同时支持ppt、excel、图片、超链接、视频、音频、3D模型、章节测验等内容的插入,实现多个超文本文件的同屏展示。

共享课:使用订单配发或校内共享的概念,让课程资源更大程度的进行共享。

我的课:支持从共享课资源中直接进行“生成副本”,导入进我的课中,并且同时支持自行创建。所有的课程资源支持导出功能,可导出为本地的离线文件,导出文件为后缀名为wz的加密文件,在使用平台进行二次导入直接生成课程资源,便于线上传播。

云优选课:由行业资深从业人员在互联网上收集整理的学习资源,包括系列类学习视频和知识点类学习视频,供教师和学生进行自主学习。

云视频库:平台提供数百个包含各专业的微课视频,可直接引用到课程资源中。

3D模型库:采用three.js技术,实现在线加载3D模型,提供更加直观形象的教学体验。

平台可与考试模块、作业模块、技能大赛模块、人工智能、云计算、大数据、软件开发等实践模块进行无缝组合,全面完成计算机网络专业群的教学。

3.3 Python基础教学资源包

第一章 基础语法;

第二章 函数;

第三章 文件操作;

第四章 异常处理;

第五章 模块和包;

第六章 面向对象;

第七章 网络编程;

第八章 正则表达式;

第九章 XML和Json。

3.4 Docker入门与实践教学资源包

第一章 Docker与容器;

第二章 核心概念与安装配置;

第三章 使用Docker镜像;

第四章 操作Docker容器;

第五章 访问Docker仓库;

第六章 使用Dockerfile创建镜像;

第七章 使用Docker API;

第八章 核心实现技术;

第九章 配置私有仓库;

第十章 安全防护与配置;

第十一章 Docker之Machine;

第十二章 Docker之Compose;

第十三章 Docker之Swarm;

第十四章 集群资源调度平台——Mesos;

第十五章 生产级容器集群平台——Kubernetes;

第十六章 其他相关项目;

第十七章 网络基础配制;

第十八章高级网络配制。

3.5OpenStack入门与实践教学资源包

第一章 云计算的概念及发展;

第二章 CentOS基本环境配置;

第三章 MySQL数据库中数据的基本操作;

第四章 项目开发知识与技能训练;

第五章 OpenStack基础配置;

第六章 安装OpenStack服务;

第七章 OpenStack日常运维;

第八章 综合案例。

3.6软件开发实训资源包

C语言课程;Web开发基础课程;Java程序设计课程;SQLSERVER数据库课程;JavaWeb应用程序设计课程。

3.7云计算基础实训资源包

实训资源包含:

网页设计课程;Java程序设计课程;MySQL数据库课程;Linux网络操作系统课程;Python程序设计课程;JavaWeb应用程序设计课程;云计算综合运维管理课程;云存储技术课程。

3.8 java程序设计资源包

实训资源包括:

实验1 认识Java;

实验2 Java语言基础;

实验3 Java运算符;

实验4 Java控制语句;

实验5 Java 数组;

实验6 Java 方法;

实验7 Java 类与对象;

实验8 Java 封装和继承;

实验9 Java多态;

实验10 单例模式;

实验11 字符串与包装类;

实验12 错误处理;

实验13 枚举和泛型;

实验14 Java 集合框架;

实验15 java.io 包——字符流;

实验16 java.io 包——字节流;

实验17 认识 JDBC;

实验18 JDBC 基础;

实验19 JDBC 接口;

实验20 JDBC 结果集;

实验21 JDBC 数据类型与事务;

实验22 JDBC异常处理。

3.9 Linux操作系统实训资源包

实训资源包括:

实验1 Linux启动、登录与退出;

实验2 Linux常用命令实训;

实验3 熟练vi编辑器的使用;

实验4 Linux软件包管理;

实验5 理解用户和组群的基本概念;

实验6 理解用户配置文件并掌握用户管理命令;

实验7 理解组群配置文件并掌握组群管理命令;

实验8 理解磁盘分区与文件系统;

实验9 磁盘配额管理;

实验10 逻辑卷LVM的管理;

实验11 熟悉相关网络配置文件;

实验12 网络基本配置命令;

实验13 熟悉网络测试命令;

实验14 理解DHCP的原理;

实验15 配置DHCP服务器;

实验16 配置DHCP客户端;

实验17 理解域名空间和DNS原理;

实验18 安装DNS软件、理解DNS的配置文件;

实验19 DNS服务器配置;

实验20 配置vsftpd服务器;

实验21 客户端访问FTP服务器;

实验22 理解WWW服务和Web服务工作原理;

3.10 MySQL实训资源包

3.11 Python程序设计实训资源包

实训资源包括:

实验1 Python概述;

实验2 Python的简单数据类型;

实验3 python高级数据类型;

实验4 Python程序结构;

实验5 Python函数;

实验6 Python 面向对象;

实验7 Python文件操作;

实验8 Python 异常、调试、测试;

实验9 Python 网络编程;

实验10 Python 正则表达式;

实验11 XML和json。

四、云计算虚拟仿真系统实训室建设图

云计算虚拟仿真系统实训室

云计算虚拟仿真系统实训室

五、云计算虚拟仿真系统实训室方案清单

六、云计算虚拟仿真系统实训室方案价值

6.1 专业教学支撑

6.2 1+X认证服务

6.2.1云计算开发与运维1+X证书

6.2.2云计算应用开发1+X证书

6.3 技能大赛支撑

6.3.1云计算技术与应用

七、产学研究中心

武汉唯众智创科技有限公司是中国IT极简教学的创导者,也是职教电子信息技术高水专业群实践领军企业。我们的目标:围绕前沿技术,探索以物联网为代表的跨界融合产业,为高校用户、科研单位、政企部门提供智云物联网、移动互联网+、云计算大数据、智慧农业产品产学研一体化的解决方案。物联网产学研究中心是唯众与院校合作进行深度科研合作的平台,通过技术的融合、共享和协作,能够响应国家产教融合战略。

唯众与院校共同建设产业研究中心,双方共同推动产教融合的发展:

1)院校选派优秀教师参与唯众技术项目研发、技术难题分析与解决、技术创新孵

化及企业技术人员能力提升,共同举办学术问题研讨与咨询。

2)唯众积极支持、参与高校校内企业创新机构的建设,帮助老师及时跟踪新知识

新技术,提升高校的师资力量。

3)双方合作申报各个层次的科技项目、品牌与渠道合作项目,并共同进行研究。

7.1 产学研项目申报(区级医疗数据中心)

通过专业技术产品创新、教学模式创新,帮助学校进行计算机网络创新技术应用课题申报,协助学校老师进行云数据中心教学领域专业性课题研究与支持。

某区现有各级各类医疗卫生机构801家,其中二级以上医院3家,乡镇卫生院17家,社区卫生服务机构2家,防保所、血防站各1家、行政执法机构2家、疾病预防等公共卫生机构7家;对于黄陂卫计委信息系统的业务连续性要求很高:从政策层面讲,需要满足三级等保的要求;对单位业务本身来说,由于医保、农合、一卡通、健康管理等业务的特殊性,任何人为或自然因素所导致的应用或系统中断,都会造成单位巨大的经济和名誉损失及其它严重后果。当前,为了满足卫计委信息系统7x24小时业务连续性要求。区域平台、健康管理平台、HIS、LIS、PACS、健康数据等核心业务系统,急需建设扩容护,确保业务数据安全存储及保护,提升业务连续性。

7.1.1云数据中心功能示意图

7.2教材联合开发教材

联合各院校教授专家,开发物联网技术应用专业系列教材,赠送物联网技术应用专业系列教程,为院校专业实验课程开展和教学提供参考。

7.3 产学研支撑平台

7.3.1数字基座

平台采用spring cloud微服务开发架构,各服务模块单独运行并提供服务接口;可提供稳定、快速、高效的服务;平台整体采用前后端分离和分布式微服务的弹性计算架构实现,后端主要基于Java的Spring cloud实现,前端vue实现等,具有高内聚、松耦合、业务单一、高性能、高并发、高可能、跨平台、跨语言等特点。

平台提供SSO单点登录,多个应用系统统一登录,统一的用户管理,一个账户可登录验证教学全场景以及数字技术专业群实践教学等所有应用模块系统。

平台采用kubernetes技术进行部署,支持公有云、私有云、混合云模式安装;平台支持多数据源从而保证技术的一致性;确保服务的稳定、可扩展、弹性扩容;每个独立服务支持分布式集群部署,理论上可以无限横向扩展,提高系统处理能力,支持大规模并发教学全场景和数字化专业群教学实践应用。

基础虚拟化服务由docker和kvm两种虚拟化技术根据学科性质进行选择性支撑,可满足不同的虚拟化需求,提供稳定、可自行配置的虚拟机器。

基于全流程DevOps自动化运维,支持持续集成、分析、服务注册与发现、系统监控、性能监控、日志管理、预警、持续部署(基于docker的镜像仓库,Kubernetes的容器云管理调度平台,在线可视化管理、监控、调度容器)。

基础持久化层支持RDS和NoSQL两种方式,采用MySQL集群和MongoDB集群搭建,支持基于CQRS的分布式事务处理,支持数据自动备份,同时使用于Redis集群对热点数据进行缓存,支持大并发;支持纯本地化数据源。

基础服务层支持在线验证码服务、基础文件服务、消息队列服务、OSS对象存储服务、用户/鉴权服务、个人云盘服务、WebSocket服务等,保证平台的通用性。用户基础信息管理:对订单实行按业务方向进行配置,对班级、教师、学生相关信息进行新增、修改、删除以及数据权限进行配置。

7.3.2三大核心技术

唯众紧密围绕职业院校高水平数字专业群,针对职业教学发展现状,倾力打造以微服务、虚拟化、全栈云三大核心技术为载体,以计算机技术、多媒体技术、网络通信技术、大数据技术、人工智能技术等新一代数字技术手段构建的一种新型教学平台,可以支持院校进行教学研发创新。

01

微服务

传统的软件都是采用单体架构开发,所有的模块都是紧密耦合在一起的。不仅开发代码量大、客户使用维护也十分困难。

微服用架构将单一应用程序划分成一组小的服务,服务之间相互协调、互相配合,为师生提供最终价值。每个服务运行在其独立的进程中,服务和服务之间采用轻量级的通信机制相互沟通。每个服务都围绕着具体的业务进行构建,并且能够被独立的部署到生产环境、类生产环境等,对具体的一个服务而言,可根据业务上下文,选择合适的语言、工具对其进行构建。

唯众云课堂平台采用微服务架构,精准分为公共基础、公共应用、专业应用服务。公共基础服务精确为字典、banner、用户权限、文件、认证、网关、订单、转码、平台运营、学校运营、日志、登录、搜索等;专业应用服务精确为KVM虚拟化、容器虚拟化、代码评测、工具、资源、环境等;公共应用服务精确为课程、考试服务、云盘、云优选、题库、活动、工具等。把不同的微服务方便进行因材施教和按需施教,可以非常方便实施个性化的教学模式、具体的教学内容、针对性的教学流程,精细赋能计算机基础、综合布线、网络搭建与运维、智能化安防、物联网、嵌入式、移动互联、WEB前端开发、软件应用开发、云计算、大数据、人工智能、创客等数字技术专业群教学和实训基地建设,从而营造动态精准高效的好课堂,助力提质培优、增值赋能高水平职业教学。

02

虚拟化

校园传统机房绝大多数采用物理基础架构,电脑硬件配置往往限定了实验环境的建设,这不仅导致了计算机资源浪费、利用效率不高。同时,不可避免的硬件故障致使校方后期运维管理压力增大,成本也居高不下。

虚拟化技术中,可以同时运行多个操作系统,而且每一个操作系统中都有多个程序运行,每一个操作系统都运行在一个虚拟的CPU或者是虚拟主机上。虚拟层会给每个虚拟机模拟一套独立的硬件设备,包含CPU、内存、主板、显卡、网卡等硬件资源,并可用户需要,动态配置资源,还可以在其上安装Windows、Linux等不同操作系统和不同的版本。

唯众云课堂充份利用KVM和容器等多种虚拟化技术可进行精准教学,根据不同的教学内容选用不同的虚拟化技术、不同硬件资源,如GPU、CPU、算力、不同的实验环境,对不同软件开发语言(C、Java、Python、html等)、同一课程的不同阶段开展精细化教学,可广泛应用于物联网、大数据、云计算、软件开发、网络仿真和人工智能等专业教学实训,让教学用户方便构建构建通用型高水平专业群实训基地,极大提高学校计算机机房利用率,教学应用场景轻松切换和软硬件管理维护高效便捷。

03

全栈云

基于开放的、可信的、可靠智能的华为公有云,并融合了现代教育的行动导向、情境式、项目式理念具有多种功能的开放式、全流程、理实一体化平台。

单纯的私有云部署会因硬件等原因导致数据丢失或者服务不可用,而公有云部署数据安全性不高,有些服务无法满足。

我们理解全栈云既要有有底层能力,还要有上层平台能力,需要有从硬件到软件,再到应用的完整能力,包括对行业的理解能力,这样,才能给客户提供全栈的能力。具体来讲有四个重要因素,首先是业务承载的连续性和全面性,其次,是围绕业务不同的业务负载,满足客户的云服务。再次是面向各种业务场景需要的资源各层统一,最后是面向未来多云管理,

唯众云课堂可根据用户的需求进行公有云、私有云、混合云等不同方式的部署,可以适应学校各种不同的复杂网络环境和资产入库需求而且性价比高、稳定性强。平台可以满足师生泛在化、个性化、精准化的备课、授课、学习、科研、技能大赛、1+X认证、作业、考试、统计、评价等全流程,还可以无缝衔接各种计算机网络、智能化安防、物联网、人工智能等硬件设备,高效开展理实一体化教学。

七、基于华为生态校企共育数字人才行动方案

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Flutter实现倒计时功能 发布时间:2023/05/12 本文实例为大家分享了Flutter实现倒计时功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 有一个需求,需要在页面进行显示倒计时,倒计时结束后,做相应的逻辑处理。 实…...

【hadoop】windows上hadoop环境的搭建步骤

文章目录 前言基础环境下载hadoop安装包下载hadoop在windows中的依赖配置环境变量 Hadoop hdfs搭建创建hadfs数据目录修改JAVA依赖修改配置文件初始化hdfs namenode启动hdfs 前言 在大数据开发领域中,不得不说说传统经典的hadoop基础计算框架。一般我们都会将hadoo…...

一周在榜9本计算机专业新书

本周在榜计算机专业新书9本。 1、扩散模型从原理到实战 开启AI绘画新时代!AIGC大模型来临,配套赠送Diffusion视频课程! HuggingFace平台学习实战,常春藤盟校数据科学硕士与算法工程师带你从理论到实战,了解、掌握扩散…...

CSS变形与动画(二):perspctive透视效果 与 preserve-3d 3d效果(奥运五环例子)

文章目录 perspective 3d透视效果preserve-3d 3d嵌套效果例子 奥运五环 backface-visibility 背面效果 perspective 3d透视效果 perspective 指定了观察者与 z0 平面的距离&#xff0c;使具有三维位置变换的元素产生透视效果。z>0 的三维元素比正常大&#xff0c;而 z<0 …...

[论文笔记]Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation

引言 这是论文Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation的笔记。 传统的非自回归文本生成速度较慢,因为需要给定之前的token来预测下一个token。但自回归模型虽然效率高,但性能没那么好。 这篇论文提出了Glancing Transformer,可以只需要一…...

视觉学习(七)---Flask 框架下接口调用及python requests 实现json字符串传输

在项目实施过程中需要与其他系统进行接口联调&#xff0c;将图像检测的结果传递给其他系统接口&#xff0c;进行逻辑调用。这中间的过程可以通过requests库进行实现。 1.安装requests库 pip install requests2.postman 接口测试 我们先通过postman 了解下接口调用&#xff0…...

unity编写树形结构的文件管理页面

项目中需要实现点击“”按钮展开对应分类下的所有训练科目&#xff0c;再次点击“–”按钮将对应分类下的训练科目隐藏并收起整个面板。对此&#xff0c;编写一个类&#xff0c;将其挂载到树形结构的父类上&#xff0c;代码如下&#xff1a; using UnityEngine; using UnityEn…...