特斯拉內湖總部暨服務園區開幕,體驗維修加上產學合作全都在這裡

特斯拉內湖總部暨服務園區開幕,除了繼續請政府官員站台支持特斯拉背後代表的潔淨能源,以及更新每多一台特斯拉車子上路改善了多少污染狀況,第四座超級充電站啟用之外,特斯拉展示特斯拉想給車主的潔淨印象,園區內車主的汽車和維修全在這裡,並且還會與在地廠商合作,以及產學合作的進行場合。

位於臺北市民權大橋旁的特斯拉內湖園區,為一多功能的園區。特斯拉台灣總部辦公室座落其中,而,其中還有包括大講堂和多功能會議,能夠運用從美國過來的培訓資源,與在地廠商緊密合作交流,還有本地大專院校的產學合作,一同推動永續能源和電動車的發展。

 

▲ 特斯拉內湖服務園區啟用儀式,將特斯拉的維修能量帶到台灣來。

臺灣第四座超級充電站也在特斯拉內湖園區啟用,10 座充電站為全台最大的超級充電站。未來特斯拉也會陸續在高雄、臺灣東部尋覓適當的設置地點,服務車主環島駕車的需求。目前在台灣本島彰化、雲林仍未有目的地充電站,特斯拉也會加緊腳步找到適合地點設置。

▲ 特斯拉內湖服務園區內的超級充電站。

特斯拉全球副總裁、亞太區總裁任宇翔提到特斯拉減輕環境付擔的數據,100% 的車主是換購或是加購,取代原先家裡的排氣車輛,而超過90% 的車主選擇安裝充電站,Model S 取代一般排氣車,Model X則是取代排氣房車。特斯拉累積賣出20 萬台車子,累積80 億公里的總里程,為地球節省5 億公升的汽油消耗量。

▲ 特斯拉累積達成的數據。

▲ 特斯拉的電動車技術能有效降低碳排放。

特斯拉為了打造高科技、清潔能源的印象,內湖服務園區不同於傳統修車廠,依照美國那邊的標準作業流程和要求,要做到維修、保養場地相當乾淨整潔的狀況。車主可以在這邊舒適等待車子完成保養和維修。另外內湖園區也有體驗中心和交車中心,提供想買特斯拉電動車的潛在車主體驗的地方,以及車主下訂後交車,在這裡學會特斯拉車內軟體操作。

▲ 特斯拉車子的內裝。

▲ 體驗中心展示的特斯拉電動車底盤。

▲ 特斯拉維修中心的設備。

另外特斯拉也會儘快將更多車型,如Model 3 帶進台灣。未來也將會見到特斯拉品牌的SUV、卡車、巴士。目前儘管台灣只有特斯拉電動車,任總裁強調特斯拉的其他事業,如儲能和太陽能單位,將在適當時機來到台灣。

▲ 特斯拉內湖園區也具備訓練空間,供廠商和學校在此展開訓練課程。

 

(合作媒體:。圖片出處:科技新報)

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大卡車、大巴士「電動化」對於企業以及城市空氣品質皆是大利多

  你曾有被巷口安靜無聲的電動汽車或從背後輕輕掠過的電動機車嚇到的經驗嗎?不久的將來,可能大卡車就在你身後也渾然不知。   隨著油電混和車以及純電動車的持續發展,這股新潮流也湧向了卡車與其他大型車輛的發展,因為它們排放的廢氣造成的污染遠遠高於小汽車。國際能源署(International Energy Agency,IEA)指出,人類若想減緩地球暖化,將現行的車輛電動化將是重要的一環。   全球道路上估計有約 3 億輛營業用車,如此龐大的數量對空氣品質的影響不可輕忽。弗若斯特沙利文公司(Frost & Sullivan,國際著名的市場研究、出版和培訓公司)的交通運輸專家 Ananth Srinivasan 分析師說:「在歐洲,大卡車與商用車的數量雖然僅佔汽車總數的 5%,但排放的溫室氣體卻高達 20%。」若能將其電動化必定能使空氣更清新(註 1)。   巴黎、雅典、馬德里和墨西哥城的市長已於 2016 年在墨西哥簽署了一份「空氣品質宣言」,承諾將於 2025 年禁止柴油車在城市行駛,以減少柴油車廢氣排放對空氣的污染;上個月英國政府更宣布,將於 2040 年禁止販賣柴油車。   柴油車造成的空氣污染比汽油車嚴重,其排放的微粒子污染物較多,有害健康。過去十年來,柴油車排放的二氧化氮持續上升,有毒的微粒進入人體後可能侵害所有器官、危害健康,並且會增加心臟病、中風和氣喘風險。   電動卡車與電動巴士正在世界各地的道路掀起一股革新的風潮(註 2)。在歐洲,德國郵政公司已著手建立電動車隊,並計劃販售電動車給其他企業組織。而美國洛杉磯則計劃於 2030 年達成巴士零排放(zero emission)的目標;在倫敦已有某些路段的公車路線僅允許電動公車行駛;而印度這個基礎建設相對落後的國家,為了改善空氣品質以及減少對石油的依賴,也宣示 2030 年後只允許銷售電動車輛。就連澳洲這般地廣人稀、空氣污染不嚴重的國度,電動車也是如火如荼發展中。   電動車發展的瓶頸之一是充電站的設置,但對某些行駛固定路線的營業車輛而言則較易克服。由於行駛路徑具可預測性,企業願意投資其所屬電動車停靠站設置充電站,夜間離峰的電費若有優惠也可進一步降低企業支出;但專家也警告,如此一來供電需求上升將無可避免,世界各國的輸電網路必須有所因應。   對長程運輸的大型車輛而言,電池蓄電量仍是一項艱鉅的挑戰,目前的技術僅有油電混合車足以擔當長途運輸。此外,有試驗計畫正嘗試於長途公路架設供電電纜,為行駛於道路的電動卡車提供即時電力。   各國政府與大型企業對於將工務車電動化皆展現高度興趣。各種載具電動化的計畫各有其優缺點,而大型組織顯然佔有優勢。因為企業購買電動車在資金方面比一般個人更有彈性,通常較有能力吸收高額的費用;而早年採用油電混和車的企業經營者,近年來已逐漸回收當時的投資了。不難想像,純電動卡車、巴士所省下的油耗支出必定更為可觀。屆時「大烏賊」將從道路上絕跡。   註 1:目前全球最大的電動車市場是中國。未改善嚴重的空氣污染,中國政府對電動車有極優惠的補貼政策,因而使中國電動車市場蓬勃發展。   註 2:賓士公司已率先推出全球首款全電動大卡車──都市電動卡車(Urban eTruck,見首圖),載重可高達 26 公噸。但續航距離僅有 200 公里,適合短程、區域性載貨使用。   (合作媒體:。圖片出處:public domain CC0)  

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電動車充電更簡單!特斯拉推出家庭充電安裝服務

為了讓電動車更容易被大眾接受,除了持續普及相關基礎充電設施,特斯拉(Tesla)近日又宣布為用戶推出「家庭充電安裝」服務,來簡化購買電動車後的相關周邊配套問題。

過去特斯拉的用戶總得為車輛在家中的充電問題所困擾,一些用戶甚至在訂購的車款未送達之前,就會先向當地的電工交涉,詢問充電設備的報價、安裝時間,並確定設備符合購買的車型規格。

如今隨著特斯拉推出這項服務,用戶將可在訂購新車的過程中,就協助解決家庭充電設施的安裝問題。儘管目前服務只有先對部分市場開放,但這個家庭充電安裝計畫的出現,無疑是讓即時充電的便利度再次往上提升。

一些潛在買家向科技網站Electrek 透露了訂購時看到的選項內容:基本安裝費用為1,000 美元,特斯拉會協助在停車位附近安裝一個240 伏特的插座,用戶能使用特斯拉的行動轉接器充電,或用戶也可以選擇安裝充電樁設施,但這需要額外收費。

特斯拉向Electrek 證實,目前充電設施只有對北美部分「關鍵」市場提供,也因此不是所有用戶都能在官網看到這個選項,但希望透過家庭充電安裝服務,協助用戶簡化採購流程。

去年收購SolarCity 之後,馬斯克(Elon Musk)曾表示,希望創造一站式服務,讓太陽能系統、Powerwall、電動車和家用充電器都可在同個地方購買,並且由了解一切的團隊安裝。

雖然看來還有很長一段距離要走,但特斯拉似乎正朝著目標一步一步邁進。

(合作媒體:。圖片出處:Tesla)

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電動車需求日盛!鋰礦產出難估、未來有短缺之虞?

採用鋰電池的電動車需求日增、電池榮景全無降溫跡象,隨著鋰礦供給愈來愈難尋、未來恐有短缺之虞。

OilPrice.com 報導,特斯拉(Tesla)內華達州的Gigafactory超級電池廠,估計一年要生產50萬顆車用電池,另外還有諸多車用鋰電池廠也在加緊趕工,顯示未來鋰礦的需求將只增不減,且大部分將來自中國。全球如今有51%的鋰電池是在中國生產,僅10%產自美國。據統計,大陸業者規劃中的車用電池廠,產能預料會在2021年底前達到120億瓦小時(GWh),是特斯拉內華達州電池廠的三倍之多。

澳洲採礦業者開始日夜趕工,挖掘鋰礦供應所需。澳洲採礦商Argosy Minerals已在2017年8月跟中國電池製造商敲定長期供應協議,其他澳洲業者也都在洽談類似合約。即使智利、阿根廷握有全球67%的鋰礦脈,但澳洲礦商努力挖掘,仍有望使澳洲成為全球重要的鋰礦產國。目前澳洲的鋰礦產能有14,300公噸,全世界產出有36,000公噸,而智利、阿根廷的產出則分別為12,000公噸、5,700公噸。

然而,採集鋰礦在技術上其實有相當難度,成本不但高昂,且由於採礦過程牽涉到蒸餾法,產出也頗難預估。Orocobre Ltd.在阿根廷本北部設立的新礦場,鋰礦產出就比預期少逾20%。

假如鋰礦產能無法順利擴充、或是新開礦場產出不如預期,那麼電動車的榮景可能因而受阻。Electrek,福斯汽車(Volkswagen)研發部主管Ulrich Eichhorn 6月底就曾預估,業界需要多達40座規模跟特斯拉Gigafactory類似的超大電池廠,才能滿足電動車需求,假如新建礦場、工廠無法如期上線,那麼市場恐陷入短缺。

根據Eichhorn的估計,到了2025年,光是福斯集團就需要用到200 GWh的車用電池,至於其他汽車製造商,屆時也會有25%的產能屬於電動車。他是以Gigafactory的年產能可達35 GWh進行推估。

(本文內容由授權使用)

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第二届中国国际智能网联汽车论坛2017-智能交通与智能汽车的协同发展

造全面感知新

汽车在无人驾驶的安全性超过有人驾驶的安全性之后,智能汽车发展将向智能交通发展。会使整个交通行业建立起全国交通一体化指挥网络,能使整个产业有一个大的发展。智能化交通网络还可以指挥、调度车辆,提高行车效率,减少路口堵车。这一切 都是在你行车之前将自己的行车起点和终点路线输入智能交通网络,车上装有各种高灵敏的传感器和计算机,车与卫星和地面站之间;车与车之间;经过大数据存储和云计算处理,通过数据交换指挥交通。

    在过去十届汽车论坛成功举办的基础上,由上海国际汽车城和希迈商务咨询(上海)有限公司主办,上海国际汽车城开发服务有限公司协办的第二届中国国际智能网联汽车论坛即将于2017年11月16-11月17日在上海隆重举行。本届论坛将会涉及智能交通板块,并从世界发达国家,国内交通部门,整车厂及供应商的不同角度来探讨智能交通与智能汽车的协同发展及其中的关键性技术。

 

    第二届中国国际智能网联汽车论坛将涉及三个论坛及交流晚宴。届时将诚邀全球范围内的整车制造商、零部件供应商、知名网络公司、智能网联核心技术提供商和政府官员近300位行业人士一起,对智能网联汽车发展面临的挑战、机遇与对策各方面进行为期两天更深层次并具有建设和战略性的探讨。

 

 

会议亮点:

Ø  丰富的内容:

3大论坛的深度解析

Ø  参会嘉宾:

300+高度满意的企业决策者,160+业内知名企业,40+国家和地区

Ø  演讲嘉宾:

30+世界新能源汽车行业知名发言嘉宾

Ø  会议形式:

3个论坛,2天会议,1个晚宴

 

会议结构:

我们期待与贵单位一起出席于1116-17日在上海举办的第二届中国国际智能网联汽车论坛2017,以利决策!

 

欲知更多会议详情,请登陆官方网站:,或者联系组委会:

Latika LIU(刘小姐)

电话:021-6093 0815

传真:021-6047 5887

邮箱:

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中國電動車商機夯!日產攜東風研發低價車款、2019年生產

雷諾與日產聯盟29日發布新聞稿宣布,將和東風汽車集團於中國設立一家新合資公司、攜手研發電動車,期望藉由最大限度活用雷諾、日產以及東風的核心競爭力,滿足中國市場需求。該家合資公司名為「eGT New Energy Automotive Co., Ltd.」,東風、日產、雷諾出資比重分別為50%、25%、25%。

eGT將設於中國湖北省十堰市,所研發的電動車預估將透過同樣位於十堰市的東風汽車的工廠(年產能12萬台)進行生產,開始生產時間預計在2019年。

日經新聞指出,eGT主要將研發需求走揚的低價電動車車款,日產期望藉由加強與東風之間的合作,維持電動車領域的優勢。

據中國汽車工業協會(CAAM)指出,中國已成為全球最大純電動車市場,2016年中國B電動車銷售量暴增121%至25萬6,879台,2017年1到7月期間中國純電動車產量較去年同期大增37.8%至22萬3,000台、銷售量大增33.6%至20萬4,000台。

日產會長Carlos Ghosn在6月27日舉行的股東會上表示,「日產在電動車界居領導位置。日產電動車累計銷售量超過60萬台、為美國特斯拉(Tesla)的2倍」。

日本市調機構富士經濟(Fuji Keizai)6月22日公布銷售動向報告指出,電動車在2025年以後需求將急速增加,預估2030年時電動車年銷售量將增至407萬台、超越油電混合車(2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。在中國需求增加加持下,2035年電動車全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

(本文內容由授權使用。圖片出處: CC3.0)

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three.js使用卷積法實現物體描邊效果

法線延展法

網上使用法線延展法實現物體描邊效果的文章比較多,這裏不再描述。

但是這種方法有個缺點:當兩個面的法線夾角差別較大時,兩個面的描邊無法完美連接。如下圖所示:

 

 

 卷積法

這裏使用另一種方法卷積法實現物體描邊效果,一般機器學習使用該方法比較多。先看效果圖:

    

 

 

使用three.js具體的實現方法如下:

  1. 創建着色器材質,隱藏不需要描邊的物體進行渲染,將需要描邊的位置渲染成白色,其他位置渲染成黑色。
  2. 利用片源着色器計算卷積,白色是物體內部,黑色是物體外部,灰色是邊框。
  3. 設置材質透明、不融合,將邊框疊加到原圖上,可以使用FXAA抗鋸齒。

這三步就可以實現了,很簡單吧。下面我們將詳細介紹實現方法,不想看的可以直接去看完整實現代碼:

完整代碼: 

詳細的實現過程:

1. 使用three.js正常繪製場景,得到下圖,這裏不介紹了。

 

 

2. 創建着色器材質,隱藏所有不需要描邊的物體。將需要描邊的物體繪製成白色,其他地方繪製成黑色。

隱藏不需要描邊的物體后,將整個場景材質替換。

renderScene.overrideMaterial = this.maskMaterial;

着色器材質:

const maskMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: MaskVertex,
    fragmentShader: MaskFragment,
    depthTest: false
});

MaskVertex:

void main() {
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

MaskFragment:

void main() {
    gl_FragColor = vec4(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
}

效果圖:

 

 

 

3. 創建着色器材質進行卷積計算,每四個像素顏色求平均值得到一個像素。描邊物體內部是白色,外部是黑色,物體邊緣處會得到灰色。灰色就是我們所需的邊框。

const edgeMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: EdgeVertex,
    fragmentShader: EdgeFragment,
    uniforms: {
        maskTexture: {
            value: this.maskBuffer.texture
        },
        texSize: {
            value: new THREE.Vector2(width, height)
        },
        color: {
            value: selectedColor
        },
        thickness: {
            type: 'f',
            value: 4
        },
        transparent: true
    },
    depthTest: false
});

其中texSize是計算卷積的canvas寬度和高度,為了讓邊框更平滑,可以設置為原來canvas的兩倍。color是邊框顏色,thickness是邊框粗細。 注意,要將材質transparent設置為true。 EdgeVertex:

varying vec2 vUv;

void main() {
    vUv = uv;
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

EdgeFragment:

uniform sampler2D maskTexture;
uniform vec2 texSize;
uniform vec3 color;
uniform float thickness;

varying vec2 vUv;

void main() {
    vec2 invSize = thickness / texSize;
    vec4 uvOffset = vec4(1.0, 0.0, 0.0, 1.0) * vec4(invSize, invSize);

    vec4 c1 = texture2D( maskTexture, vUv + uvOffset.xy);
    vec4 c2 = texture2D( maskTexture, vUv - uvOffset.xy);
    vec4 c3 = texture2D( maskTexture, vUv + uvOffset.yw);
    vec4 c4 = texture2D( maskTexture, vUv - uvOffset.yw);
    
    float diff1 = (c1.r - c2.r)*0.5;
    float diff2 = (c3.r - c4.r)*0.5;
    
    float d = length(vec2(diff1, diff2));
    gl_FragColor = d > 0.0 ? vec4(color, 1.0) : vec4(0.0, 0.0, 0.0, 0.0);
}

效果圖:

4. 創建着色器材質,將邊框疊加到原來的圖片上。由於FXAA比較複雜,這裏使用簡單的疊加方法。

着色器材質:

const copyMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: CopyVertexShader,
    fragmentShader: CopyFragmentShader,
    uniforms: {
        tDiffuse: {
            value: edgeBuffer.texture
        },
        resolution: {
            value: new THREE.Vector2(1 / width, 1 / height)
        }
    },
    transparent: true,
    depthTest: false
});

注意,transparent要設置為true,否則會把原來的圖片覆蓋掉。

CopyVertexShader:

varying vec2 vUv;

void main() {
    vUv = uv;
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

CopyFragmentShader:

uniform float opacity;

uniform sampler2D tDiffuse;

varying vec2 vUv;

void main() {
    vec4 texel = texture2D( tDiffuse, vUv );
    gl_FragColor = opacity * texel;
}

得到最終效果圖:

 

參考資料:

1. 描邊實現完整代碼:

2. 基於three.js的開源三維場景編輯器:

3. three.js後期處理描邊:

4. 卷積工作原理:

5. 法線延展法實現物體描邊:

 

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F#周報2019年第47期

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drf序列化組件之視圖家族

一、視圖家族的分類

1.導入分類
from rest_framewok import views, generics, mixins, viewsets

views:視圖類

​ 兩大視圖類:APIView、GenericAPIView

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.generics import GenericAPIView

mixins:視圖工具類

​ 六大視圖工具類: RetrieveModelMixin, ListModelMixin, CreateModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin

from rest_framework.mixins import RetrieveModelMixin, ListModelMixin, CreateModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin

generics:工具視圖類

​ 九大工具視圖類:…

from rest_framework import generics

viewsets:視圖集

​ 兩大視圖集基類:ViewSet、GenericViewSet

from rest_framework import viewsets

2.APIVIiew的特性

它繼承了Django的View

​ 1)View:將請求方式與視圖類的同名方法建立映射,完成請求響應

​ 2)APIView:

​ 繼承了View所有的功能;

​ 重寫as_view禁用csrf認證;

​ 重寫dispatch:請求、響應、渲染、異常、解析、三大認證

​ 多了一堆類屬性,可以完成視圖類的局部配置

二、views視圖類的兩大視圖類的用法與區別

APIView:

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from . import models,serializers

# APIView:
class StudentAPIView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        # 群查
        stu_query = models.Sudent.objects.all()
        stu_ser = serializers.StudentModelSerializer(stu_query,many=True)
        print(stu_ser)
        return Response(stu_ser.data)

GenericAPIView:

# GenericAPIView:
from rest_framework.generics import GenericAPIView

class StudentGenericAPIView(GenericAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        # 群查
        # stu_query = models.Sudent.objects.all()
        stu_query = self.get_queryset()
        # stu_ser = serializers.StudentModelSerializer(stu_query,many=True)
        stu_ser = self.get_serializer(stu_query, many=True)

        return Response(stu_ser.data)

區別:

1.GenericAPIView繼承了APIView,所以它可以用APIView所有的功能
2.GenericAPIView內部提供了三個常用方法:
get_object(): 拿到單個準備序列化的對象,用於單查
get_queryset(): 拿到含有多條數據的Queryset對象,用於群查
get_serializer(): 拿到經過序列化的的serializer對象
3.三個常用屬性:
queryset
serializer_class
lookup_url_kwarg

三、視圖工具類Mixin的用法與介紹

以單增和群查為例:

from rest_framework import mixins
class StudentMixinGenericAPIView(mixins.ListModelMixin, mixins.CreateModelMixin, GenericAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    # 群查
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return self.list(request, *args, **kwargs)

    # 單增
    def post(self, request, *args, **kwargs):
        return self.create(request, *args, **kwargs)

特點:
1.提供了五大工具類及其六大工具方法:
CreateModelMixin: create() 實現單增
ListModelMixin: list() 實現群查
RetrieveModelMixin:retrieve() 實現單查
UpdateModelMixin: update() 實現單改 和 perform_update() 實現局部改
DestroyModelMixin : destroy() 實現單刪

​ 2.只要調用工具類的方法,就可實現該方法的功能,內部的實現原理據說是將我們之前寫的代碼進行了一層封裝,所以我們直接調用即可

​ 3. 由於mixins里的五大工具類沒有繼承任何視圖類views,在配置url的時候沒有as_view()方法,也就是不能進行任何的增刪改查,所以寫視圖類時繼承GenericAPIView類

四、工具視圖類Mixin的用法與介紹

# 工具視圖類
from rest_framework.generics import CreateAPIView, RetrieveAPIView, ListAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView
class StudentMixinAPIView(CreateAPIView,ListAPIView,RetrieveAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    # url中單查,不一定必須提供主鍵,提供一切唯一鍵的字段名均可
    lookup_url_kwarg = 'id'

    # 有刪除需求的接口繼承DestroyAPIView,重寫destroy完成字段刪除
    def destroy(self, request, *args, **kwargs):
        pass
 

分析:

​ lookup_url_kwarg: url中單查,不一定必須提供主鍵,提供一切唯一鍵的字段名均可,url配置中也要將pk改為id

​ 優點:

​ CreateAPIView,ListAPIView,RetrieveAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView這五個工具類集成了mixins與GenericAPIView裏面的類。將它們再進行一次封裝,將get,post…等方法封裝起來,我們直接繼承有該方法的類即可。
​ 缺點:

​ 單查與群查不能共存,按照繼承順序決定單查還是群查,下面介紹的視圖集就能完成共存。

五、視圖集的用法與介紹

# 視圖集
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
class StudentModelViewSet(ModelViewSet):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer

    def mypost(self, request, *args, **kwargs):
        return Response('my post ok')

分析:

​ 通過使用視圖集可以實現單查與群查共存,原因從查看源代碼得知:

ModelViewSet繼承五大工具類之外還繼承了GenericViewSet

GenericViewSet繼承了ViewSet再繼承了ViewSetMixin

而在ViewSetMixin類裏面,它重寫了as_view()方法,根據繼承關係,如果路由匹配上了,先走ViewSetMixin的as_view()方法。在它的as_view()方法裏面,它通過給給as_view()方法傳參數的方式,對應的工具方法:

它的原理就是通過給傳字典,通過字典裏面的數據進行反射,得到請求想要執行的方法。

在url路由中配置,這樣我們就可以區別單查與群查了:

我們還可以自己重寫請求要執行的對應方法。來實現特殊的需求。

注:由上面的代碼可以知道:除了繼承APIView的視圖類外,其他視圖類都要在該類下設置兩個屬性:

queryset = models.Student.objects.all()  # 代表跟哪張表建立關係
serializer_class = serializers.StudentModelSerializer  # 指明用的是哪個序列化器

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第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇2017 – 智慧汽車網聯化資訊安全問題不容忽視!

2017年11月16-17日∣中國·上海

路協同發展創造全面感知新時代

 

隨著電子、資訊、通信、人工智慧等技術與汽車產業加速融合,汽車產品正加快向智慧化、網聯化方向發展。因此,智慧網聯汽車面臨的資訊安全挑戰也備受業界關注。

頂層設計政策體系為智慧網聯汽車的發展創建了良好的發展環境,與此相關的大資料、雲計算、人工智慧等也在持續提供著技術保障。與此同時,一個較為顯著的問題是,汽車的網聯化也極有可能徹底打開了駭客入侵智慧網聯汽車的通道。智慧網聯汽車與外部的每個介面都可能被惡意利用,每個控制單元都可能被駭客攻擊、病毒感染,智慧網聯汽車的資訊安全防護難度也因之而倍增。

第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇將針對智慧網聯汽車資訊安全問題定向邀請包括騰訊科恩實驗室360奇虎梆梆安全中國移動中國聯通等行業內權威人士對於車聯網資訊安全問題進行更深層次的解析。此次論壇將涉及3個論壇,參觀考察及晚宴,共將有300位行業人士一起,對智慧網聯汽車發展面臨的挑戰、機遇與對策各方面進行為期兩天更深層次並具有建設和戰略性的探討。

 

會議亮點

Ø  豐富的內容:3大論壇的深度解析

Ø  參會嘉賓:300+高度滿意的企業決策者,160+業內知名企業,40+國家和地區

Ø  演講嘉賓:30+世界新能源汽車行業知名發言嘉賓

Ø  會議形式:3個論壇,2天會議,1個晚宴

 

會議結構

論壇一:智慧網聯汽車發展趨勢分析及國內外項目解析和智慧交通發展

 

論壇二:車載通訊資訊技術及車聯網未來發展

²  迎合中國製造2025,促進智慧網聯汽車發展之路

²  智慧汽車、車聯網、車載資訊服務:點、線、網、面的格局與階段

²  智慧汽車技術創新革命

²  智慧交通/汽車發展不同階段的分析

²  國際智慧交通與智慧駕駛的銜接發展

 

²  車載半導體的機遇與挑戰

²  車聯網最新技術探討

²  4G通信在車載行業的應用

²  分時租賃-建造全民共用汽車

²  移動互聯網運營與智慧汽車的融合

論壇三:智慧汽車ADAS駕駛輔助系統和智慧駕駛技術

 

考察活動:20171115

²  ADAS與智慧駕駛解決方案探討

²  ADAS駕駛輔助系統性能及匹配測試

²  駕駛輔助系統雷達與感測器的核心技術

²  高精准地圖對於智慧駕駛的重要性

²  汽車人機交互對於智慧駕駛的重要性及發展展望

 

1.參觀上海天合汽車安全系統有限公司

2.參觀上海智慧網聯汽車試點示範區-中國首家(已預訂,如無測試企業屆時即可參觀)

 

若您對峰會有更多要求,請撥打021-6093 0815與我們聯繫,謝謝理解和支持!

我們期待與貴單位一起出席於20171116-17上海舉辦的第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇2017,以利決策!

 

欲知更多會議詳情,請登陸官方網站:http://www.ourpolaris.com/2017/icv/index_c.html

連絡人:Latika LIU(劉小姐)

電話:021-6093 0815

傳真:021-6047 5887

郵箱:

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