10.4 小结

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10.4 Summary

10.4 小结

 

In this chapter you’ve learned how to configure ActiveMQ brokers to provide high

availability in production deployments, utilizing either a shared nothing or shared

storage system. You’ve also learned options for failover for ActiveMQ clients and the

performance trade-offs for having high availability configured for your applications.

 

通过本章,你已经了解了如何在生产环境使用无共享主/备机配置和共享存储主/备机配置

配置高可用性ActiveMQ代理.同样,你还学习了为ActiveMQ客户端配置失效转移的选项

以及应用程序中如何在高可用性配置和性能之间进行权衡.

 

We examined ActiveMQ for store and forward. This is used to provide global distribution

of messages across wide area networks. We also demonstrated ActiveMQ configurations

to filter out or filter in destinations that are required to be global for your

application.

 

我们阐述了ActiveMQ中消息的存储和转发,用来在广域网中进行全局消息的分发.另外,我们还阐述了

在应用程序中使用ActiveMQ的消息目的地过滤器.

 

Finally we’ve seen how the configure ActiveMQ to scale for thousands of connections

and tens of thousands of destinations.

最后,我们看到了如何配置ActiveMQ扩展以应对大量的连接和海量的消息目的地.

 

Having read this chapter, you should now have a good understanding of how to

deploy ActiveMQ to meet most deployment scenarios for any messaging application

that you develop with ActiveMQ.

 

阅读完本章后,你应当能够深刻了解如何在大多数应用场景中部署ActiveMQ消息应用程序了.

 

In the next chapter we’ll look at advanced configuration of ActiveMQ to increase

the flexibility of your applications that use ActiveMQ. We’ll also examine some different

ways to extend the functionality of ActiveMQ through the use of interceptors and

Apache Camel.

 

下一章中,我们将使用ActiveMQ的高级配置来提高使用ActiveMQ消息系统的应用程序的灵活性.

我们还将介绍一些不同的方式通过使用拦截器和Apache Camel来扩展ActiveMQ的功能.

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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