AMQ学习笔记 - 04. 消息选择器

本文介绍消息选择器的概念及其使用方式,通过类似SQL语法为Consumer指定Message属性筛选条件。讲解了如何利用不同类型的属性进行消息过滤,并提供了核心代码示例。

概述


消息选择器使用类似于SQL语法,为Consumer指定基于Message属性的筛选条件。

消息选择器


发送的时候,给消息添加一些属性;在接收的时候,根据属性进行过滤。

API

javax.jms.Message提供了一系列的方法,用于设置属性:
  • setIntProperty(String name, int value):void
    设置int类型的属性
  • setStringProperty(String name, String value):void
    设置字符串类型的属性
  • setObjectProperty(String name, Object value):void
    设置对象类型的属性
除此之外,还有设置boolean、byte、short、long、float、double类型的API,模式相同。
 
javax.jms.Session则提供了在创建MessageConsumer时指定选择器的方法:
  • createConsumer(Destination destination, String messageSelector):MessageConsumer
    为指定的destination创建一个consumer。只有当消息的属性满足选择器的表达式时,才会被接收;选择器为null或者空字符串时,表示没有选择器。
 
在发送的时候为消息指定属性,在接收的时候为Consumer指定选择器。

选择器语法

选择器是字符串类型, 官方文档说,选择器的语法类似于SQL的语法。以下仅对int、String类型举例:
1 // 假如有int类型的属性order,而我们接收order>10的消息
2 String messageSelector = "order > 10";
3 
4 // 假如有String类型的属性kind,而我们接收kind="06"的消息
5 String messageSelector = "kind='06'";

至于其他类型,多个属性是否支持逻辑运算等,就留在以后需要的时候再尝试吧。

核心代码

发送消息
 1 final int NUM = 3;
 2 List<Message> result = new ArrayList<Message>(NUM);
 3 try {
 4     for (int i = 0; i < NUM; i++) {
 5         TextMessage message = session.createTextMessage();
 6         message.setText(String.format("This is the %dth message.",
 7                 i + 1));
 8         message.setIntProperty("order", i + 1);
 9         result.add(message);
10     }
11 } catch (JMSException e) {
12     e.printStackTrace();
13     return null;
14 }
15 return result; 
接收消息
String messageSelector = "order > 1";
consumer = session.createConsumer(destination, messageSelector); 





转载于:https://www.cnblogs.com/ywjy/articles/5433826.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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