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分析BetBrain数据的总结

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BetBrain提供的数据,完全是按照关系建模,严格遵守三范式,xml数据下载到本地以后,无法直接看懂这些数据的意思。所以必须按照他们的套路,将所有数据首先解析,入库,然后用sql查询。

 

然而他们的数据模型非常庞大,共计有59个表,参见https://everymatrix.atlassian.net/wiki/display/BF/Event。这么多的数据表,要弄一套完全入库的逻辑,如果按照一般的做法,需要比较长的时间,主要是这些事情比较枯燥,字段多,手工容易出错。

 

所以在处理的过程当中,用了以下的手法,达到了快速,准确的目的:

 

1. 重复的事情尽量用机器做,人工只处理逻辑的部分。

1.1 首先要采集这些模型,将所有模型分别截图,然后找到了一个在线识别图片文字的网站http://www.newocr.com/,输入图片,输出表名以及字段名,避免手工敲的时候出错,写漏。但是识别图片也有误差,所有的弄完以后,还是人工校验一次。

 

1.2 当整个数据模型的表,以及字段名都采集下来以后,考虑写程序,将所有的数据,写入数据库。这里面涉及到建表,写java从domain, dao到service的各个层次的程序,一共59个表,如果纯手工的话,写完以后又要测试什么的,很难保证全部正确,费时费力。所以考虑了写模板,然后生成所有的代码这个办法。最后在线上找到了一个网站http://klmu.v099.10000net.cn/,可以一次生成从页面,到数据入库用mybatis的所有逻辑。只需录入包名,表名,以及字段,都生成了。大概总共花了一天的时间,就生成了全部的模型代码,并且测试增删改查数据通过。这个就是工具的威力。

 

1.3 在模型代码都生成完毕以后,要进行xml解析,里面一些逻辑,还是不可避免的有些简单重复的代码,就写了个freemaker的模板,运行java程序,生成代码。

package com.hym.odds.util;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.Writer;
import java.util.Map;


import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.DefaultObjectWrapper;
import freemarker.template.Template;
import freemarker.template.TemplateException;
import freemarker.template.TemplateExceptionHandler;

/**
 * FreeMarkerUtil
 * 
 * @project betbrain
 * @author huyumin
 * @date 2011-9-17
 */
public class FreeMarkerUtil {

    public static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FreeMarkerUtil.class);


    public static boolean geneHtmlFile(String vsource, @SuppressWarnings("rawtypes") Map propMap,String vpath, String vtarget) {
        FileOutputStream fos = null;
        OutputStreamWriter osw = null;
        Writer out = null;
        try {
            Configuration freemarker_cfg = new Configuration();
            freemarker_cfg.setDirectoryForTemplateLoading(new File("F:\\test\\betBrain\\src\\com\\hym\\odds\\util"));//模板移到根目录了
            freemarker_cfg.setObjectWrapper(new DefaultObjectWrapper());
            freemarker_cfg.setDefaultEncoding("UTF-8");
            freemarker_cfg.setTemplateExceptionHandler(TemplateExceptionHandler.IGNORE_HANDLER);
            Template template = freemarker_cfg.getTemplate(vsource);
            template.setEncoding("UTF-8");
            //creatDirs(vpath + vtarget);
            File afile = new File(vpath + vtarget);
            fos = new FileOutputStream(afile);
            osw = new OutputStreamWriter(fos, "UTF-8");
            out = new BufferedWriter(osw);
            template.process(propMap, out);
            out.flush();
        } catch (TemplateException e) {
           e.printStackTrace();
            return false;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        } finally {
            if (out != null) {
                try {
                    out.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                }
            }
            if (osw != null) {
                try {
                    osw.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                }
            }
            if (fos != null) {
                try {
                    fos.close();
                } catch (IOException e) {
                    logger.error(e.getMessage());
                }
            }
        }
        return true;
    }


    public static boolean creatDirs(String path) {
        File aFile = new File(path);
        if (!aFile.exists()) {
            return aFile.mkdirs();
        } else {
            return true;
        }
    }

}

 

 

1.4 整套代码在处理的过程当中,不可避免的出现字段名弄错的情况,校正这种错误,就写了个ant脚本,对错误的部分进行替换。

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>
<project default="main" basedir=".">

   <target name="main">
   	<!--
   	<echo>replace sql...</echo>
	<replace dir="F:\test\betBrain\db" includes="*.sql" encoding="UTF-8">
        <replacefilter token="varchar(100)" value="varchar(255)"/>
		<replacefilter token="AUTO_INCREMENT=17 " value=""/>
		<replacefilter token="auto_increment" value=""/>
    </replace>
	-->
   	<!--
	<echo>replace mapper.xml...</echo>
	<replace dir="F:\test\betBrain\src\com\hym\odds\persistence" includes="*.xml" encoding="UTF-8">
		<replacefilter token="(`" value="(`id`,`"/>
        <replacefilter token="values (" value="values (#{id},"/>
		
		<replacefilter token="`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`,`id`" value="`id`"/>
		<replacefilter token="#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id},#{id}" value="#{id}"/>
    </replace>
   	-->
   	<!--
   	<echo>replace ocationRelation...</echo>
   	<replace dir="F:\test\betBrain\db" includes="*.sql" encoding="UTF-8">
   		<replacefilter token="ocationReIation" value="ocationRelation"/>
   	</replace>
   	-->
	<!--
	<echo>replace 标注...</echo>
	<replace dir="F:\test\betBrain\src\com\hym\odds\domain" includes="*.java" encoding="UTF-8">
		<replacefilter token="private" value="@XStreamAsAttribute private"/>
    </replace>
   	-->
   	
   	<echo>replace ventAtion...</echo>
   	   	<replace dir="F:\test\betBrain\src\com\hym\odds\domain" includes="*.java" encoding="UTF-8">
   	   		<replacefilter token="ventAtion" value="ventAction"/>
   	   	</replace>
   	</target>
</project>

 

2. 选对正确的xml的解析工具。针对这个特点,基本上是xml一个模型,对应一张表,所以选用的Xstream来处理。这个里面就只有日期类型不匹配,betbrain的日期是yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS的格式的,就需要进行单独的处理,自己首先写了一个DateConverter,但是没有解决问题,最后只有debugger到xstream的代码中,跟了两次执行过程,把Xstream中的DateConverter拷贝出来,然后添加相应的日期格式就好了,日期全部更新入库。

 

3. 泛型的使用。在使用xstream解析xml模型,转换成domain的过程中,如果不用泛型,要写大量的重复代码。运用泛型,只需几行代码搞定。

package com.hym.odds.util;

import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

import com.hym.odds.dto.UpdateDataDTO;
import com.thoughtworks.xstream.XStream;
import com.thoughtworks.xstream.io.xml.XppDomDriver;

public class XMLParseUtil {
	@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
	public static <T> T parseInitXML(Class<T> clazT, Class clazD, String xml) {
		try {
			String xmlContent = xml.replaceAll("\n", "").replaceAll("\r", "");
			Matcher m = Pattern.compile("(<entities>.*?</entities>)").matcher(
					xmlContent);
			T dto = null;
			if (m.find()) {
				String s = m.group();

				XStream xs = new XStream(new XppDomDriver());
				xs.registerConverter(new DateConverter());

				xs.processAnnotations(clazT);
				xs.alias("entities", clazT);
				xs.alias(clazD.getSimpleName(), clazD);
				xs.addImplicitCollection(clazT, "entities");
				dto = (T) xs.fromXML(s);
			}
			return dto;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}

	@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
	public static UpdateDataDTO parseUpdateXML(String xml) {
		try {
			String xmlContent = xml.replaceAll("\n", "").replaceAll("\r", "");
			Matcher m = Pattern.compile("(<UpdateData.*?</UpdateData>)")
					.matcher(xmlContent);
			UpdateDataDTO dto = null;
			while (m.find()) {
				String s = m.group();
				XStream xs = new XStream(new XppDomDriver());
				xs.registerConverter(new DateConverter());
				xs.processAnnotations(UpdateDataDTO.class);
				xs.alias("UpdateData", UpdateDataDTO.class);

				dto = (UpdateDataDTO) xs.fromXML(s);
			}
			return dto;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}
}

 

 

 

4. 数据性能,整个数据有8G多,在插入的时候,如果都是一条,一条的插入,相当的耗时。所以考虑用batch insert。但是批量插入的时候,一次数据也不能超多,太多了的话,也很慢。所以只能对数据进行分页插入。

 

@SuppressWarnings("rawtypes")
	public static void insertObjectToDB(List list, String className,
			ApplicationContext context) {
		if ("BettingOffer".equals(className)) {
			BettingOfferService bettingOfferService = (BettingOfferService) context
					.getBean("bettingOfferService");
			
//			for (Object object : list) {
//				bettingOfferService.insert((BettingOffer) object);
//			}
			
			
			int start = 0;
			int end = 499;
			int size = list.size();
			if (end >= size) {
				end = size;
			}
			
			while (end <= size && start < end) {
				List subList = list.subList(start, end);
				bettingOfferService.insertBatch(subList);
				System.out.println("batch insert start = " + start + ", end = " + end);
				start = start + 500;
				end = end + 500;
				if (end >= size) {
					end = size;
				}
			}
			
			//bettingOfferService.insertBatch(list);
		} else if ("BettingOfferStatus".equals(className)) {

 

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    内容概要:本文探讨了机械臂轨迹优化的新方法,即基于改进鲸鱼算法和粒子群算法的3-5-3样条曲线优化。通过实验展示了优化过程中的适应度曲线图、机械臂各关节角度、速度及加速度曲线以及机械臂末端轨迹图。同时,通过鉴别真伪的速度和加速度约束条件,进一步优化了机械臂的运动性能。研究表明,这种方法不仅提高了机械臂的运动效率和平稳性,还确保了其在复杂任务中的稳定性。 适合人群:从事工业自动化和机器人技术研发的专业人士,尤其是关注机械臂运动规划的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要优化机械臂运动路径的工业应用场景,如汽车制造、电子装配等领域。主要目标是提高机械臂的工作效率、稳定性和精度。 其他说明:文中提到的方法不仅限于现有实验,未来还有望应用于更多类型的机器人系统,进一步拓展其应用范围。

    机器人空间路径规划与S型速度曲线轨迹规划:实现机械臂非规则路径运动与拖动示教

    内容概要:本文深入探讨了机器人空间任意点位路径插值与运动控制的技术细节。首先介绍了路径插值技术,强调了传统插值方法(如线性插值、多项式插值)在应对复杂路径时的局限性,并提出基于机器学习或优化算法的先进插值方法。接着详细阐述了s型速度曲线轨迹规划的应用,解释了这种规划方式如何通过控制机械臂的速度变化,实现平滑稳定的运动,减少冲击和振动。随后讨论了如何结合这两种技术,使机械臂能够在非规则路径上精准移动,考虑到了机械臂的动态性能、负载能力和运动范围。最后,介绍了拖动示教的轨迹再现技术,即通过人工操作记录并优化机械臂的运动轨迹,以便于后续重复执行。这四种技术共同构成了机器人精确、稳定、灵活运动的基础。 适合人群:从事机器人技术研发的专业人士,尤其是关注工业自动化领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解机器人运动控制原理的研究者,以及致力于提升机械臂运动精度和效率的企业工程师。目的是掌握最新的路径规划和轨迹规划技术,应用于实际项目中。 其他说明:文中提到的技术不仅限于理论探讨,还涉及到具体的应用实例,有助于读者更好地理解和实践相关概念。

    ARMLinux内核.pdf

    CTF网络安全技术相关资源

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