26、JMS消息头详解

JMS消息头详解

1. JMSDestination

在消息处理场景中, MessageListener onMessage() 方法可以使用 JMSDestination 头信息来识别消息来自哪个聊天主题。示例代码如下:

public void onMessage(Message message){
    try {
        TextMessage textMessage = (TextMessage)message;
        String text = textMessage.getText();

        Topic topic = (Topic)textMessage.getJMSDestination();
        System.out.println(topic.getTopicName()+": "+text);
    } catch (JMSException jmse){
        jmse.printStackTrace();
    }
}

JMSDestination 头信息是在消息传递时由 JMS 提供者自动设置的。在创建发布者时通常会指定 JMSDestination 头中使用的目标,示例代码如下:

Queue queue = (Queue)ctx.lookup(queueName);
QueueSender
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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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