ActiveMQ Helloworld入门

本文详细介绍ActiveMQ的下载、安装步骤,启动与监控方法,以及如何在开发环境中配置并测试点对点消息模型。包括如何访问管理界面,测试TCP连接,以及停止服务器。

一  ActiveMQ 介绍及安装

下载 ActiveMQ

官方网站:http://activemq.apache.org/ 

运行 ActiveMQ 服务

 

1. 下载后解压缩,目录结构如下

2. 启动 ActiveMQ

进入 bin 目录,有两个文件夹 win32和 win64,选自己系统相配的 activemq.bat 文件,双击即可

运行后,会有一些打印信息,比如 activemq 的存放地址,以及浏览器要访问的地址

 

3. 测试

ActiveMQ 默认使用的 TCP 连接端口是61616,通过查看该端口的信息可以测试 ActiveMQ 是否成功启动 netstat -an|find "61616"

 

4. 监控

ActiveMQ 默认启动时,启动了内置的 jetty 服务器,提供一个用于监控 ActiveMQ 的admin 应用。 

admin:http://127.0.0.1:8161/admin/

用户名和密码都是 admin

 

5. 停止服务器

只需要按着 Ctrl+Shift+C,之后输入 y 即可。

 

二  ActiveMQ 简单实例

开发环境

 

开发的时候,要将 apache-activemq-5.15.2-bin.zip 解压缩后里面的 activemq-

all-5.15.2.jar 包加入到 classpath 下面,这个包包含了所有 jms 接口 api 的实现。

搭建开发环境

建立项目,然后在 Java Build Path 下添加 jar 包,操作截图如下:

 

 

点对点的消息模型,只需要一个消息生成者和消息消费者

 


 

运行

1. 启动 ActiveMQ,在浏览器中输入:http://localhost:8161/admin/,用户名密码默认都是admin.然后开始执行:

 

2. 运行发送者,eclipse 控制台输出,如下图: 

此时,先看一下 ActiveMQ 服务器,Queues 内容如下:

我们可以看到创建了一个名称为 HelloWorld 的消息队列,队列中有10条消息未被消费

 

3. 继续运行一下消费者,eclipse 控制台打印消息,如下:

此时,再看一下 ActiveMQ 服务器,Queues 内容如下:

我们可以看到 HelloWorld 的消息队列发生变化,多一个消息者,队列中的10条消息被消费了

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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