JMS 1.1 中的新内容:共用接口

JMS编程接口概览
本文介绍了Java消息服务(JMS)的重要接口及其方法,包括ConnectionFactory、Connection、Session、Destination、MessageProducer、MessageConsumer和MessageListener等,展示了如何利用这些接口进行消息发送与接收。

介绍

在这一节中,我们将介绍 JMS 客户机编程的每一个重要 JMS 公用接口和它们的一些方法。一定要记住,尽管公用接口是独立于域的,但是客户机代码的行为与运行时处于操作状态的域的特定于域的行为是相匹配的。

在下一节(用公用接口进行客户机编程),我们将分析几个进行 JMS 消息处理的示例代码。

ConnectionFactory

ConnectionFactory 是一个可以从JNDI检索的受管理对象,它建立了到提供者的连接。它包含 createConnection() 方法,该方法返回了一个 Connection 对象。

Connection

  Connection 封装了一个连接到提供者的活动连接。它的一些方法包括: Session

  • createSession(boolean, int)返回一个 Session 对象。boolean 参数指出 Session 是否被处理, int 则指出确认模式(请参阅 确认)。

  • start()激活提供者发送消息。

  • stop()临时停止消息的发送,可以用 start() 重新开始发送。

  • close()关闭到提供者的连接,并释放以它的名义占用的所有资源。

 

Session 是用来发送和接收消息的单线程的上下文。它的一些方法包括:

  • createProducer(Destination)返回一个 MessageProducer 对象,向指定的 Destination 发送消息。

  • createConsumer(Destination)返回一个 MessageConsumer 对象来接收来自指定 Destination 的消息。

  • commit()提交当前事务的所有使用的或者产生的消息。

  • rollback()回滚当前事务所有使用的或者产生的消息。

  • create<messagetype></messagetype>Message(...)一组返回 <messagetype></messagetype>Message 的方法——例如,MapMessageTextMessage 等。

Destination

Destination 封装消息的目的地。它是一个从 JNDI 检索的受管理对象。

MessageProducer

MessageProducer 用于发送消息。它的一些方法包括:

  • send(Message)发送指示的 Message

  • setDeliveryMode(int)设置后续消息的发送模式,有效值为 DeliveryMode.PERSISTENTDeliveryMode.NON_PERSISTENT

  • setPriority(int)设置后续发送消息的优先级,有效值为 0 到 9。

  • setTimeToLive(long)设置后续发送消息失效前的持续时间,以毫秒计。

MessageConsumer

MessageConsumer 被用来接收消息。它的一些方法包括:

  • receive():返回下一发到达的消息,该方法在消息可用之前会受到阻塞。

  • receive(long):接收在 long 毫秒内到达的下一个消息,如果在时间限制内没有消息到达,则该方法返回 null

  • receiveNoWait:如果有一个消息立即可用,则接收下一个消息,如果没有消息可用,则该方法返回 null

  • setMessageListener(MessageListener)设置 MessageListenerMessageListener 对象在消息到达时接收它们,也就是异步接收(请参阅 MessageListener )。

MessageListener

MessageListener 是有一个单一方法——onMessage(Message)——的接口,它提供了消息的异步接收和处理。

应该通过客户机类和该类使用 setMessageListener(MessageListener) 方法传递给 MessageConsumer 对象的实例来实现这个接口。在消息到达目的地时,用 onMessage(Message) 将它传递给对象。

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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