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springboot(三)使用redis实现消息队列
redis消息队列适合轻量级高并发的情况,比如秒杀,及时数据分析等。 首先springboot配置文件配置如下: spring: redis: database: 1 host: 192.168.94.151 port: 6379 password: xuhaixing jedis: pool: max-idle...
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springboot中使用redis发布订阅
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从数据到行为的可控暴露:SAP RAP 中的 BO Projection 与 BO Interface 全面实践指南
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redis 实现发布订阅功能具体实现
一: 说一下当时使用的场景 因为需要用到服务端调用 客户端的场景,这里就无法用到http请求了,因为客户端的pc无固定IP地址,就像手机一样,如果需要推送消息,就必须做任务调度。但是做任务调度的话不停的循环推送消息存在的问题是, 1:需要不停的循环,如果一天只需要推送几次,但是他调用的次数可能成千上万次。 2:循环肯定就有时间间隔,无法实时触发 出于以上两个问题,先后了解到了netty 的长链接机制,mqtt框架的发送机制,都因为太过复杂,并且集成到项目比较困难,所以选择用redis 的发布订阅机制
基于STM32LXXX的模数转换芯片ADC(CMS24AD2001)驱动C程序设计
/ 电压 = (原始值 / 2^23) * Vref (注意:24位有符号数范围为 -2^23 到 2^23-1)//---------------- 硬件端口映射 (请根据实际电路修改) ----------------ADC_SCLK_HIGH();- PGA 放大倍数可选:1、2、4、8、16、32、64、128、256;//---------------- 宏定义操作 -------------------//---------------- 函数声明 -------------------
如何使用Redis实现消息队列?
当前使用较多的有RabbitMQRocketMQActiveMQKafkaZeroMQMetaMQ等,而部分如RedisMySQL以及phxsql,如果硬搞的话,其实也可实现消息队列的功能。可能有人觉得,各种开源的 MQ 已经足够使用了,但是有些简单的业务场景,可能不需要重量级的 MQ 组件(相比 Redis 来说,Kafka 和 RabbitMQ 都算是重量级的消息队列)那如何使用 Redis 实现消息队列呢?接下来我们一起来看。
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消息队列(Messeage Queue,MQ)是在分布式系统架构中常用的一种中间件技术,从字面表述看,是一个存储消息的队列,所以它一般用于给 MQ 中间的两个组件提供通信服务。消息队列需要满足消息有序性、能处理重复的消息以及消息可靠性,这样才能保证存取消息的一致性。主要的应用有:流量削峰、系统解耦、异步处理。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载
Redis 篇-深入了解基于 Redis 实现消息队列(比较基于 List 实现消息队列、基于 PubSub 发布订阅模型之间的区别)
key 为队列名称,*|ID 为消息的唯一 id,* 代表由 Redis 自动生成。group 代表组名,consumer 代表组内消费者名称,count 代表每次读取的最大数量,milliseconds 代表当没有消息时最长的等待时间,NOACK 代表无需手动 ACK,获取消息后自动确认。当使用 Stream 单消费者模式的时候,我们指定起始 ID 为 $ 时,代表读取最新的消息,如果我们处理一条消息的过程中,又有超过 1 条以上的消息到达队列,则下次获取时也只能获取到最新的一条,会出现漏读消息的问题。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
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Redis消息队列
所谓解耦,举一个生活中的例子就是:快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去,我们(消费者)从快递柜里边去拿东西,这就是一个异步,如果耦合,那么这个快递员相当于直接把快递交给你,这事固然好,但是万一你不在家,那么快递员就会一直等你,这就浪费了快递员的时间,所以这种思想在我们日常开发中,是非常有必要的。注意:当我们指定起始ID为$时,代表读取最新的消息,如果我们处理一条消息的过程中,又有超过1条以上的消息到达队列,则下次获取时也只能获取到最新的一条,会出现漏读消息的问题。
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【Redis】介绍如何利用redis实现消息队列(超详细)
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本文将深入研究如何使用 Redis 中的 List 数据结构构建高效的消息队列。我们将探讨消息队列的基本概念,然后详细介绍如何通过 Redis 的 List 实现消息的生产和消费。通过学习本文,你将了解 Redis List 的强大之处,以及如何利用它为你的应用程序建立可靠的消息传递系统。
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