不想“被out”?来看看现在的开发者都在做什么

在算力爆炸增长、5G和云技术普及的背景下,开发者们正以前所未有的速度推动智能世界的发展。华为云DevRun Summit: Login2020汇聚线上线下开发者,探讨AI、云原生、全栈全场景AI解决方案等前沿技术,激发商业和个人潜力,共同构建万物互联的智能世界。

万物互联的智能世界是什么样的?

是无处不在的机器人?

是突破空间、时间、表象局限的

超级视野?

是桌椅、家电、汽车与你对话?

是零拥堵?是智能自动化?是人机协创?

你会发现,生活如此美好,

充满无限想象,

而这一切的背后,

正是智能世界的“建筑师”---

开发者的身影!

而在这个算力爆炸式增长、5G和云让信息触手可及、开发难度不断降低的时代,开发者们将如何打破想象力的天花板,将最前沿的技术与千行百业的无数场景和复杂需求相结合,激发商业与个人的无限潜能?

今天,北京,华为云DevRun Summit: Login 2020,通过8大线程,10大堆栈,联动现场1500名开发者和线上百万开发者共同回答了这个问题,一起登录未来进程!

TA们代表未来

初始化一个多元的2020

“编程这束光,让黑暗中的我,

看见了未来!”

▲信息无障碍研究会高级信息无障碍工程师 吴益明

Android无障碍工程师吴益明因为热爱,学习编程,让1700万障碍人群摆脱束缚,享受平等自由的世界…以实际行动证明“视障不是Bug,只是一个Runtime。”未来,携手华为云,信息无障碍研究会还将通过技术的力量造福更多障碍人群。

“限制你的不是技术,

而是想象力!”

▲悉之教育CTO 侯煜欣

自学写代码、干掉PRD、用漫画推进开发团队敏捷化…16岁上清华、20岁当上CTO,95后天才少女开发者候煜欣,从不给自己设限,她所在的悉之教育正联合华为云,用AI打造更加多元个性化的教育模式,帮助更多人通过AI释放想象,开启不一样的人生。

“我就是AI原生代!”

▲西瓜创客学员、00后开发者 孙晟哲

做出《我的世界密室逃脱》小游戏的孙晟哲,是一位“AI原生代”,00后开发者,最爱看的电影是《钢铁侠》,最近用华为云ModelArts开发出人生中第一个能够识别爱心手势的智能应用,他的梦想是制作出拯救世界的贾维斯,还想做糖分计算器,帮助朋友患有糖尿病的姥姥能够健康地享受美食。

“用技术拯救生命、造福人民,

比做华尔街金融大鳄的满足感

要高一万倍!”

▲华为云算法工程师 姚天舒

2018华为软件精英挑战赛全国总决赛第一名、华为云算法工程师姚天舒,在通往华尔街的道路上拐了个弯,于是,天津生态城通过他和团队打造的交通智能体,大幅缓解了早高峰的拥堵。在他看来,华为云的多元架构及鲲鹏与昇腾芯片的丰沛算力,能够帮助行业开发者更创造性地、更高效地满足行业智能转型需求。

现场,他还发布了华为云Vocation of Code开源贡献者激励计划和华为云CodeHub代码征集计划,号召更多的开发者为各行各业造最好用的轮子。

技术定义未来的上限

新计算架构:

华为鲲鹏与昇腾

5G时代,多元计算架构正在成为行业主流共识,华为云正积极推动鲲鹏及昇腾生态构建,并以鲲鹏和昇腾两大芯片为核心,联动产业上下游为开发者提供多元计算平台支持,让开发者不再拘泥受限于算力和传统的计算模式,从而应对5G时代AI应用的挑战。

AI Everywhere:

全栈全场景的人工智能

华为云全栈全场景AI解决方案将与开发者一起,以昇腾AI芯片为核心,通过芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN、支持端边云协同AI训练和推理框架MindSpore、一站式AI开发与管理平台ModelArts等工具,一次解决AI开发面临的算力、算法、数据以及成本、复杂性、可扩展性以及数据隐私等多重挑战,降低AI开发门槛。

云原生加速AI创新与落地

“云原生”不仅能够构建更加满足未来需求的软件和应用,同时也为AI领域带来新的技术突破点。华为云将KubeEdge的边云协同AI实践分享给开发者,同时也提供了云原生任务批量计算处理平台Volacno等工具,帮助开发者在云端更轻松地开发AI应用。

如何利用云平台加速开发过程:

企业级应用高效开发实践

企业迫切寻求智能化升级并积极的向云靠拢,业务的快速迭代、敏捷交付等已经变成常态,快速响应市场需求也成为企业竞争的决胜因素。华为云DevCloud服务,将帮助开发者通过云实现企业级应用的高效开发。

多元塑造未来

bilibili、差评、InfoQ等小伙伴也来了,联合华为云出品Young for 5G,一起唠嗑,She for Tech,未来可期等线程,在这里切磋技术、碰撞思想,共同展望2020。

从二次元赶来的b站与现场的开发者一起提前Login了5G生活,在他们的5G畅享中,基于图形化的云让城市将变得更加智能,堵车这种状况可能真的要被彻底消灭了。

科技与未来是年轻人关注的永恒话题,今天来自清华、北大的90后把这个话题变成了辩题,人工智能取代人工有错吗?记忆存云端人生会更圆满吗?在辩论中,我们更加看清了科技的原力。

在开发者这个群体中,也有很多优秀的女性,“She for Tech”技术专场告诉每个人,开发这件事女性同样很擅长,女性开发者特有的细腻、温柔的气质也为注入科技更多温暖的力量。

还有“未来可期”话题,为现场的开发者们打开了不一样的脑洞,也让他们看到,科技如何打破想象,帮助历史文物修复、带来更便利的城市生活、让手机拍出更好看的照片。

在这里,感受未来

在各种“堆栈”里,2020仿佛已提到来!

通过ModelArts快速搭建AI算法训练模型,用智慧之眼探索自然奥秘。

在科幻动画里出现的“未来电话亭”也在这里变成了现实,AI来电让你与未来通话。

通过“乐府AI”,你也能当一回网红诗人,展示一秒作诗神技,无论是五言律诗还是七言绝句,都能信手拈来。

而钢铁侠拥有的智慧机械臂也来了,驾驭TA你就是当代托尼·史塔克!

华为云和TA的朋友们,复古杂货铺里的各种惊喜,西瓜创客爱编程的小朋友.....

还有同样为了热爱技术而战的年轻开发者们,在线程打卡,在堆栈体验,在Output Party为了荣誉而战!

当前,技术的颠覆性发展不断激励开发者们打破故有的思维方式和商业模式,以5G、云和AI为锚点,探索技术与行业的无缝结合。而华为云以全栈全场景的AI、“鲲鹏+昇腾”带来的全新计算架构等前沿技术,将推进开发者们加速登录未来进程,共同构建万物互联的智能世界。

开发者朋友,让我们相约

华为开发者大会2020(Cloud)!

华为开发者大会2020(Cloud),是华为面向ICT(信息与通信)领域、全球开发者的年度顶级旗舰活动。大会旨在搭建一个全球性的交流和实践平台,开放华为30年积累的ICT技术和能力,以“鲲鹏+昇腾”硬核双引擎,为开发者提供澎湃动力,改变世界,变不可能为可能。

点击“阅读原文”,华为开发者大会2020(Cloud)见!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
<think>嗯,用户想了解ActiveMQ的应用场景和实现方法,这是个针对Java开发者的实用技术问题。从用户补充的引用来看,ta应该已经对消息队列的基础概念有所了解,现在需要更具体的实践指导。用户特意强调"以ActiveMQ为例",说明ta可能正在技术选型阶段,或者所在团队已经决定使用ActiveMQ。考虑到ActiveMQ在传统企业级应用中的普及度,用户大概率是在处理企业系统集成或分布式系统问题。从回复策略上,应该突出三点:首先是核心场景必须覆盖分布式系统最常见的痛点(解耦/异步/消峰),每个点都要配ActiveMQ特有的实现方案;其次是安全性这种企业级开发刚需,ActiveMQ的JAAS集成是区别于其他MQ的特色;最后性能优化要给出具体参数调整,不能只谈理论。注意到用户提到"学习使用方法",代码示例的颗粒度很重要。比如JMS连接工厂的创建,需要展示带连接参数的初始化方式,而不仅是API调用。事务控制的代码要特别标注commit/rollback的最佳实践位置。应用场景示例选择很有讲究:电商订单是经典异步案例,但需要强调ActiveMQ的持久化订阅如何保证订单不丢失;IoT场景要突出ActiveMQ的MQTT协议支持这个差异化优势;报表导出则展示消息分片处理这个实用技巧。突然想到用户可能混淆了ActiveMQClassic和Artemis版本。在事务管理部分需要隐晦提示:Classic的XA事务配置更简单,但Artemis性能更高。不过这个差异点可能在回复里过于深入,放在问答环节更合适。最后生成的三个问题都瞄准了用户可能的后续需求:1)事务对比是开发中高频痛点;2)协议选择直接影响架构设计;3)性能参数更是上线前必调优项。这样既解答当前问题,又为ta后续学习铺路。</think> ### ActiveMQ应用场景及实现方法(Java版) #### 一、核心应用场景 1. **系统解耦** - **场景示例**:电商订单系统与库存/物流系统分离 订单服务将消息发送至`orderQueue`,库存服务异步消费处理 - **实现优势**:避免服务间强依赖,提高系统容错性 2. **异步通信** - **场景示例**:用户注册后异步发送邮件/短信 主流程只推送消息到`notifyTopic`,耗时操作由消费者并行处理 - **性能提升**:将同步响应时间从 2秒 降至 50ms [^4] 3. **流量削峰** - **场景示例**:秒杀活动请求缓冲 突发流量写入`flashSaleQueue`,后端服务按处理能力消费 - **技术价值**:防止系统崩溃,保证核心交易稳定 4. **分布式事务** - **场景示例**:跨系统转账操作 使用XA事务保证`扣款服务`和`入账服务`的最终一致性 - **实现方式**:`JmsTransactionManager` 管理事务边界 #### 二、ActiveMQ核心实现(Java示例) ```java // 生产者实现 public void sendOrderMessage(String orderId) { ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); try (Connection conn = factory.createConnection()) { Session session = conn.createSession(true, Session.AUTO_ACKNOWLEDGE); Queue orderQueue = session.createQueue("ORDER.QUEUE"); MessageProducer producer = session.createProducer(orderQueue); TextMessage message = session.createTextMessage(orderId); message.setStringProperty("businessType", "PAYMENT"); producer.send(message); session.commit(); // 提交事务 } } // 消费者实现 public class InventoryConsumer implements MessageListener { @Override public void onMessage(Message message) { try { TextMessage msg = (TextMessage) message; System.out.println("库存扣减: " + msg.getText()); // 业务处理逻辑... } catch (JMSException e) { // 消息重试机制 } } } ``` #### 三、关键配置项 | 配置项 | 推荐值 | 作用 | |--------|--------|------| | 持久化 | KahaDB | 保证消息不丢失 | | 预取值 | 50-100 | 优化消费吞吐量 | | 重试策略 | 指数退避 | 失败消息自动重试 | | 内存限制 | 70%堆内存 | 防止内存溢出 | #### 四、高级应用场景 1. **跨协议通信** - **实现方案**:通过AMQP网关桥接物联网设备(MQTT协议) - **代码示例**:配置`<transportConnector name="mqtt" uri="mqtt+nio://0.0.0.0:1881"/>` 2. **延时消息** - **场景示例**:订单30分钟未支付自动取消 ```java message.setLongProperty(ScheduledMessage.AMQ_SCHEDULED_DELAY, 30*60*1000); ``` 3. **死信队列** - **配置方式**:在activemq.xml中定义`<policyEntry queue=">" > <deadLetterStrategy>...` - **运维价值**:隔离异常消息,避免消息阻塞 #### 五、企业级最佳实践 1. **安全控制** - JAAS认证:集成企业LDAP系统 - 细粒度授权:`<authorizationEntry queue="ORDER.>" read="admins" write="producers" admin="admins" />` 2. **集群部署** ```xml <!-- 主从配置示例 --> <broker brokerName="amq-cluster" dataDirectory="${activemq.data}"> <persistenceAdapter> <replicatedLevelDB directory="activemq-data" replicas="3"/> </persistenceAdapter> </broker> ``` > **重要提示**:生产环境务必启用`消息持久化`和`事务控制`,避免断电导致消息丢失[^1]。对于高并发场景,建议采用`多消费者负载均衡`模式提升吞吐量[^3]。
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