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方案1：
方案2：
Java 中 MyBatis 与 RabbitMQ 的集成方案
本文的目的是帮助 Java 开发者了解如何将 MyBatis 和 RabbitMQ 集成在一起，实现更高效、灵活的系统架构。范围涵盖从核心概念的解释到实际项目的开发，以及相关的应用场景和未来趋势分析。本文首先介绍核心概念，包括 MyBatis 和 RabbitMQ 的基本原理和作用；接着讲解它们之间的集成原理和具体步骤；然后通过一个实际项目案例展示集成的代码实现和详细解读；之后探讨实际应用场景、工具资源推荐和未来发展趋势；最后进行总结，提出思考题，并提供常见问题解答和扩展阅读资料。MyBatis。
RabbitMQ消息不丢失补偿方案
RabbitMQ特性 异步 解耦 削峰填谷 正是由于其存在以上特性，所以被广泛应用于实际开发中，但是线上环境却存在消息丢失的场景，需要我们通过一些技术手段来保证最终数据的一致性（即MQ消息不丢失），首先我们先需要了解下RabbitMQ整体的架构图如下： RabbitMQ组成 通过上面架构图我们可以看到RabbitMQ大致分为3部分， 客户端（生产者） RabbitMQ消息中间件 服务端（消费者） RabbitMQ消息丢失原因 那么究竟哪些环节会导致消息丢失呢？ 生产者发送消息到RabbitMQ服
SpringBoot RabbitMQ配置多vhost/多RabbitMQ实例方案
问题背景 在实际开发中，应用在使用期间可能既是消息生产者也是消息消费者的场景非常普遍，但可能消费的消息和生产的消息需要发送到不同的RabbitMQ服务示例或者同一个RabbitMQ示例下的不同vhost。在使用SpringBoot时，通过配置默认只能配置一个vhost，所以针对以上场景需要作出各自的配置。 解决方案 准备事项 添加maven依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> &l
RabbitMQ集群方案
转自消息中间件-rabbitMQ（集群原理与搭建） 摘要：实际生产应用中都会采用消息队列的集群方案，如果选择RabbitMQ那么有必要了解下它的集群方案原理 一般来说，如果只是为了学习RabbitMQ或者验证业务工程的正确性那么在本地环境或者测试环境上使用其单实例部署就可以了，但是出于MQ中间件本身的可靠性、并发性、吞吐量和消息堆积能力等问题的考虑，在生产环境上一般都会考虑使用RabbitMQ的集群方案。 对于RabbitMQ这么成熟的消息队列产品来说，搭建它并不难并且也有不少童鞋写过如何搭建..
Android逆向分析
Android 逆向开发是指对已发布的 Android 应用进行分析和破解，以了解应用程序的内部工作原理，获取应用程序的敏感信息，或者修改应用程序的行为。Android应用 Java编写的,利用Android SDK编译代码,并并且把所有的数据和资源文件打包成一个APK(Android Package)文件这是一个后缀名为.apk的压缩文件,apk文件中包含了一个Anddroid应用程序的所有内容,是Android平台用于安装应用程序的文件。
【网络图】：附Origin详细画图教程
网络图，是一种由节点（或顶点）和连接这些节点的边（或链路）组成的图形结构。在网络图中，节点通常代表系统中的一个实体（如项目中的一项任务、通信网络中的一个设备、或运输网络中的一个站点），而边则代表这些实体之间的直接联系或流动（如任务的先后顺序、数据的传输路径、或乘客的旅行路线）。 有向图：如果边具有方向性，即从一个节点指向另一个节点，则称为有向图。这种图常用于表示具有明确先后顺序或方向性的系统，如项目管理中的任务依赖关系。 无向图：如果图中的边没有方向，则称为无向图。它适用于表示实体间相互关联但无明确方向性的
rabbitmq监控方案
针对某个队列，监控其消息队列积压情况，如果消息数量在45min内超过10个并且消息数没有变化则触发告警。
DETR系列文章之–Co-DETR
Co-DETR，并行训练多个辅助头，以一对多的标签分配方式进行监督从辅助头中提取正样本坐标，为解码器中的正样本的训练效率进行额外的定制化正样本query.一对一标签分配：每个GT框分配给一个特定的query（DETR），较少的正query导致低效训练，从编码器生成的潜在表示和解码器中的注意力学习分析这一问题。一对多标签分配：每个GT框分配给检测器输出的多个proposal/anchor，依赖NMS或者anchor生成（ATSS，RetinaNet，FCOS，PAA）。
RabbitMQ 集群部署方案
配置 RabbitMQ 集群方案
MitoZ|动物线粒体基因组组装注释软件
一、MitoZ是什么 是基于python3开发的可以自动过滤双端测序的原始数据、mt基因组组装、mt基因组注释以及mt基因组可视化的工具。 官方的说明文档地址：https://gitee.com/CHANyp/MitoZ#citation 二、MitoZ的安装 git clone https://gitee.com/CHANyp/MitoZ.git cd MitoZ/version_2.4-alpha tar -jxvf release_MitoZ_v2.4-alpha.tar.bz2 三、运行Mito
ESXI 8.0.3 ubuntu 24.04 直通显卡P40
手把手，一步步教你直通GPU,ESXI 8.0.3 ubuntu 24.04 直通显卡P40
rabbitMq顺序消费方案
项目地址 可靠mq项目：reliable-mq 支持消息事务消息发送、幂等消费、顺序消费和可靠消费 前提 顺序消费，依赖消息id，使用reliable-mq的DatabaseRabbitMqProduceClient类发送mq消息，支持指定消息id，如果不指定，则会使用java的UUID自动生成一个。 DatabaseRabbitMqProduceClient类实现了RabbitMqProduce...
刚入职，软件测试岗，有点迷茫不知道下一步怎么提升自己
软件测试前景和发展都是不错，已经入了软件测试这行业就坚挺下去
RabbitMQ高可用方案总结
RabbitMQ的集群方案有以下几种： 1.普通的集群 exchange，buindling再所有的节点上都会保存一份，但是queue只会存储在其中的一个节点上，但是所有的节点都会存储一份queue的meta信息。因为这样有两个好处： 1）存储空间。如果每一个节点上都有全部的消息，有多少个节点就会有多少个消息总量的copy。加入一个队列的消息占用的空间是1G，那么三个节点就是3G 2...
RS485接口EMC设计：三级防护与滤波隔离方案
RS485总线在工业现场面临共模噪声、差模脉冲和地电位差三大电磁兼容挑战。通过三级防护架构（气体放电管、PTC热敏电阻、半导体放电管）实现能量梯次泄放，结合共模扼流圈和滤波电容形成完整防护链。该方案经实测可将6kV浪涌下的通信稳定性提升90%，特别适用于工业自动化、电力监控等严苛环境。设计要点包括防护器件选型计算、PCB分区布局及地处理策略，其中GDT通流能力与TSS箝位电压的配合是关键。
Java炫酷烟花③（完整代码）
Java语言实现炫酷烟花动画的完整代码。 下载代码 下载链接：我是一只有趣的兔子，感谢你的喜欢。
RabbitMQ的高可用方案
RabbitMQ的高可用方案
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
RabbitMQ技术方案分析
在上一篇文档中，详细讲述了如何通过Canal+MQ实现对分库分表的数据库和数据表进行数据同步，而在这个方案中，还有一个关键点是需要注意的：首先，数据增删改的信息是保证写入binlog的，Canal解析出增删改的信息后写入MQ，同步程序从MQ中读取消息，如果MQ中的消息丢失了数据将无法进行同步。我们虽然加了很多的保证可靠性的机制，但是这只能去提高消息的可靠性，最终还是不能做到百分百的可靠，因此使用MQ的场景就必须要考虑消息可靠性问题的存在，做好补偿处理任务。首先设置消息持久化，保证消息发送到MQ消息不丢失。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
2024最全RabbitMQ集群方案汇总
目前推荐使用的集群模式就是Quorum队列与Streams，大多数应该还是Quorum队列模式。Quorum队列支持的是高可用集群，而Streams模式即支持高可用集群与支持负载均衡集群。当然Quorum队列模式也可以借助如HAproxy来支持负载均衡。另外除了以上说的方式外还有一些插件可以搭建集群如federation搭建多活集群。
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")
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