ActiveMQ

ActiveMQ

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ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。
中文名
ActiveMQ
语    言
Java,C,C++,C#,Python,Ruby,Perl
应用协议
OpenWire,Stomp REST
支    持
JMS1.1,J2EE 1.4 AMQP 1.0
出    品
Apache
安    装
下载最新版,解压
测    试
先启动 然后各自运行成功

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特性列表

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⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#, Ruby, Perl, Python, PHP。应用协议: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP, AMQP
⒉ 完全支持 JMS1.1和 J2EE 1.4规范 (持久化,XA消息, 事务)
⒊ 对Spring的支持,ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去,而且也支持Spring2.0的特性
⒋ 通过了常见J2EE 服务器(如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试,其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置,可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上
⒌ 支持多种传送协议:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA
⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化
⒎ 从设计上保证了高性能的集群,客户端- 服务器,点对点
⒏ 支持 Ajax
⒐ 支持与Axis的整合
⒑ 可以很容易的调用内嵌JMS provider,进行测试

竞争者

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其他开源JMS供应商
jbossmq(jboss 4)
jboss messaging (jboss 5)
RabbitMQ
joram-4.3.21 2006-09-22
open jms-0.7.7-alpha-3.zip December 26,2005
mantamq
ubermq
SomnifugiJMS 2005-7-27
开源的JMS Provider大部分都已经停止发展了,剩下的几个都是找到了东家,和某种J2EE  服务器挂钩,比如 jboss mq 与jboss,joram与jonas(objectweb组织),ActiveMQ 与Geronimo(ASF APACHE基金组织),而在这3个之间,从网络底层来看,只有ActiveMQ使用了NIO,单从这个角度来看ActiveMQ在性能上会有一定的优势。
商业JMS供应商
IBM  WebSphereMQ
BEA WebLogicJMS
OracleAQ
NonStop Server for Java Message Service(JMS)
Sun Java System Message Queue
Sonic  jms
TIBCO Enterprise For JMS
iLinkMQ (国内)
ApusicMQ(金蝶中间件)
TongLink/Q(北京东方通科技)
现在的商业J2EE  应用服务器大部分都会有JMS Provider的实现,毕竟应用服务器都已经花费不薄,也不在乎在里面送一个JMS Provider了,当然还是有独立的比如IBM WebSphere MQ,Sonic JMS,前者肯定是商用MQ(这个概念不仅仅是JMS Provier了,只能说JMS 只是它提供的一个应用)中间的巨无霸了。
从这点来看,ActiveMQ明显的竞争者并不多,因为它是作为独立的开源JMS Provider出现的,很容易被用于多种结构设计中,使用ActiveMQ作为默认JMS Provider的开源项目有ServiceMix,Geronimo.
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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