12、JMS消息订阅与过滤机制详解

JMS消息订阅与过滤机制详解

1. 消息类型处理

在处理消息时,首先需要判断消息的类型。以下代码展示了如何处理 BytesMessage 类型的消息:

if (message instanceof BytesMessage) {
   //process request
} else {
   throw new IllegalArgumentException("unsupported message type");
}

这段代码表明,如果消息是 BytesMessage 类型,则进行请求处理;否则,抛出不支持的消息类型异常。

2. 持久订阅者与非持久订阅者

2.1 非持久订阅者

非持久订阅者只有在主动监听某个主题时才能接收消息。例如,运行 TBorrower 类并发布多个利率后, TBorrower 类会获取新利率并判断是否是合适的利率。但如果终止 TBorrower 类,发布新利率后再重启,它将无法获取在其未运行期间发布到主题的利率。这是因为 TBorrower 类被创建为非持久订阅者:

TopicSubscriber subscriber = tSession.createSubscriber(topic);

在发布 - 订阅模型中,当JM

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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