1.MQ概念( 以ActiveMQ为例)

MQ,即消息队列,是一种异步通信机制,常用于分布式系统中解耦、流量削峰填谷和异步处理。常见MQ产品有Kafka、RabbitMQ等,其关键特性包括API交互、高可用、持久化、延迟/定时发送等。MQ允许发送者无需等待响应,接收者异步消费,适用于需避免大量并发请求和需要数据延时处理的场景。

MQ-什么是MQ

**MQ是消息中间件 Message Queue。

MQ消息中间件理论实现产品包括:

Kafuka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ


需要哪些特性:
1- api的发送和接收
2- MQ的高可用性
3- MQ的持久化
4- 延时发送、定时投递
5- 签收机制
6- spring整合

MQ使用场景

合调用。

防止大量线程同时请求一个服务。

需要异步操作。

消息可以延时处理。

抵御洪峰流量,保护主要业务,消峰

消息放置消息池,防止数据洪流出现。

面向消息中间件(message-oriented middleware)mom来理解以上问题。

利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。
通过进行 消息传递 和 消息排队 模型在分布式环境下提供应用解耦,弹性伸缩,冗余存储,流量消峰,异步通信,数据同步等功能。

过程:发送者把消息发送给服务器,消息服务器将消息存放在若干队列/主题(topic)中,在合适的时候,消息服务器会将消息发送给接受者。这个过程中发生着和接受者是异步的,就是发送无需等待,且发发送者和接受者的生命周期也没有必然关系,尤其是发布pub订阅sub的模式下,也可以完成一对多的通信。

异步:消息发送者可以发送一个消息而无需等待响应。消息发送者将消息发送至一个虚拟的通道—topic/队列上。消息接受者则监听、订阅该通道。一条消息可能发送给一个或多个消息监听者,这些接受者都无需对消息发生着做出同步回应。整个过程都是异步的。

即是说,一个系统A想发送一个消息到到系统B,让系统B来处理,但是系统A不关注系统B是否已经处理,怎样处理,所有系统A将消息发送给MQ,B从MQ消费出来即可。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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