message-driven-bean里的queue

本文介绍了一种在Message-Driven Bean(MDB)中通过配置<message-selector>实现特定消息过滤的方法,使得MDB能够根据设定的条件选择性地接收消息。

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总算找到了一个利用Message-Driven-Bean(MDB)建queue的方法。

一般来说,在ejb-jar.xml和 jboss.xml 里定义好MDB后,Jboss在扩展EJB包的时候会创建相应的Queue。但目前我需要的不只是一个普通的queue,而是要让message保留的queue,也就说并非first come, first out,而是人工手动对queue里的message进行删除,重发等操作。

那么怎样才能让message bean对messages拒收呢?

在*bean.class里onMessage(Message  msg) 是必不可少的,就算是个空block,也会照常接收queue里的message,只是不做任何处理罢了,毕竟MDB是一个特殊的message listner 和receiver。

所以在程序里是无法对message的接收进行控制的,也只能在配置文件里动手脚了。

最后终于发现了这么一个参数,<message-selector>, 这个是作为message 的filter 来使用的,这样MDB只会接收满足条件的message。

在我的实例里使用了如下语句: 

<message-selector><![CDATA[ JMS_JBOSS_REDELIVERY_DELAY < 0 ]]></message-selector>

条件语句满足SQL-92的语法,执行参数为message的property。

 

参考links: 

http://javaboutique.internet.com/resources/books/EntJavaBeans/entjava4_1.html

http://java.sun.com/j2ee/1.4/docs/api/javax/jms/Message.html 

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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