2edge-csdn-1706发帖

最新推荐文章于 2025-06-08 20:38:13 发布
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文章标签： rabbitmq
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案例2：东方财富股吧文本分析----code模块封装命令行运行版
爱数据爱统计
05-06 973
模块化使得代码可以被多个程序和项目共同使用，如果需要多次使用相同的代码，只需要将代码保存在一个模块中，然后在需要的地方导入即可。从而提高了代码的可重用性，减少了重复开发的工作。：模块化将代码分解为更小、更容易理解的组件，可以更容易地理解每个模块所做的工作，使得代码更加清晰易懂，提高代码的可读性。：模块化使得代码更加模块化、组合和重用，从而降低了代码的复杂度，避免了代码过于臃肿和混乱。：模块化将代码分解为更小的组件，可以更容易地编写单元测试，使得测试和调试变得更加容易，以确保每个模块都按照预期工作。
web自动化测试---使用java+selenium+Junit
m0_58157267的博客
01-10 3756
web自动化测试
2edge-csdn-1710发帖-不备份
weixin_44789464的博客
11-26 577
Title:2edge-csdn-1706发帖。
fire-csdn-1708
weixin_44789464的博客
11-26 260
fire-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2edge-csdn-1706发帖2e
Edge122未响应问题
lq3403218598的专栏
02-29 754
4、侧栏：全关，122.0.2365.59 版本放出了【显示“边栏”按钮】开关，如果看不到，试试【退出登录】16、辅助功能：除【下载开始时显示下载菜单】、【使用 F12 键打开开发人员工具】外，全关。6、共享、复制和粘贴：除【在网页中复制链接时使用上面选择的格式】外全关。5、开始、主机和新建标签页：除【在工具栏上显示“首页”按钮】外全关。13、系统和性能：除【使用 F12 键打开开发人员工具】外，全关。9、下载：除【下载开始时显示下载菜单】外，全关。8、默认浏览器：默认，不动。12、打印机：默认，不动。
Python使用Selenium库实现优快云自动化发帖
2301_80892630的博客
10-16 1892
虽然优快云上有很多优秀的作品，但也不乏很多很水的文章，我也不知道这种有什么意义。不过发这么水的文章多没意思，让浏览器自动化发帖就行了。因为也有很多作者之间互赞，但不看文章的质量，评论区也都是水军，不说该文章具体的问题，而只是泛泛的夸赞。以下给出完整代码，需要自己调试。我就不详细介绍程序了，比较简单。
爬虫实战2-某博评论和回复
艽野尘梦的博客
06-15 1335
1、爬取wb正文存储于txt文件中 2、爬取博文下的评论和回复，分别存储于两个表格中，并存储主码与外码，方便后续连接
爬虫实战2续-批量爬取某博博文、评论和回复
艽野尘梦的博客
06-20 831
在上一篇文章中，我们针对一篇博文编写代码实现完整爬取该博文下的所有评论和回复，在这篇文章中，将对代码进行修改和增加，实现对用户搜索关键词后展示的所有博文的博文内容、评论和回复的完整爬取。
AI-图书馆（一）
ailib的博客
07-20 2769
AI、计算机视觉、深度学习知识整理库
软件工程实践---软件测评作业
m0_62338331的博客
04-08 408
该网站具有代码测试记录查询功能，但是根据本人的实际经验看来，在不具备使用IDE条件下才会访问该类型网站进行测试。这类网站测试的加载时间较长，在条件允许下，并不会在该网站进行测试，对代码进行更改记录的意义不大。界面设计简洁，在线测试功能以及下GitCode的关联使用，带来了很大的便捷性。在设置中，支持繁体中文的设置，应该有考虑到中国地区的群体。有良好的UI设计，并且拥有社区功能，与Git绑定来进行代码的托管。工具较多但是网页的设计具有问题，风格很老旧并且使用过程中广告过多，不容易被用户信任，体验较差。
【工作效率倍增器】：掌握Edge-Plus插件，告别浏览器标签混乱
![【工作效率倍增器】：掌握Edge-...本文首先提供了Edge-Plus的简介及安装指南，接着深入分析其核心功能，包括高效的标签管理和强大的搜索筛选机制，以及集成工具箱的扩展使用。第三章探讨了个性化设置与优化，着重于界
WebView2 Runtime x64-109.exe安装失败急救指南：终极解决方案
参考资源链接：[解决Edge WebView2在Win7系统上的安装问题](https://wenku.csdn.net/doc/4gyr8mg6ib?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. WebView2 Runtime x64-109.exe概述 ## 简介 WebView2 Runtime x
WebView2 Runtime x64-109.exe常见问题速查手册：专家级解决方案集锦
![WebView2 Runtime x64-109.exe常见问题速查手册：专家级解决方案集锦]...参考资源链接：[解决Edge WebView2在Win7系统上的安装问题](https://wenku.csdn.net/doc/4gyr8mg6ib?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Web
【RabbitMQ】- Channel和Delivery Tag机制
qq_57882997的博客
06-03 970
Channel在 RabbitMQ 的消费者代码中，Channel 和 tag 参数的存在是为了实现消息确认机制（Acknowledgment）和精细化的消息控制。Channel。
RabbitMQ work模型
最新发布
2301_77574331的博客
06-08 311
当一个消息队列绑定了多个消费者，每个消息消费的个数都是平摊的，一人一个消息，不会考虑哪个消费者能力强弱。这样会造成消息堆积。如何解决：修改yml文件，修改preFetch参数，控制消费者预取的消息数量，处理完再处理下一条，能者多劳。Work 模型是 RabbitMQ 最基础的消息处理模式，核心思想是 ​。​，适用于任务分发和负载均衡场景。
‌Kafka与RabbitMQ的核心区别
myli92的博客
06-06 219
若需处理高吞吐量的流数据且可接受较高延迟，选择Kafka；若强调实时性、事务性和复杂路由需求，RabbitMQ更合适。
RabbitMQ 监控与调优实战指南（一）
qq_42190530的博客
06-03 1065
Prometheus+Grafana 监控配置、JVM 参数优化、消息堆积处理。
Rabbitmq
dylan_XK的博客
06-05 205
5672 AMQP 多平台链接端口。15672 JMS 链接端口。
rabbitMQ初入门
陈暗暗的博客
06-03 893
1）confirm消息确认机制：当生产者通过Confirm模式发送消息时，它会等待RabbitMQ的确认，确保消息已经被正确投递到指定的Exchange中。等到消费者启动后去中间件获取消息处理，也就是说错开了生产者发送消息和消费者消费消息的时间。通过路由绑定的方式，把交换机各队列关联起来，生产者发送消息时不仅要指定交换机，还要指定路由键。简单模式，只有一个生产者，发送一个消息，消费者也只有一个，消息也只能被这个消费者消费。2）消息持久化机制：将消息持久化到磁盘中，保证服务器宕机或重启时，消息不会丢失。
如何运用Spark GraphX实现改进的PageRank算法来分析社交网络中用户的影响力？
11-03
社交网络中的用户影响力分析是当前数据挖掘领域的一个热点话题，而Spark GraphX提供了一个强大的并行计算平台来处理大规模图数据。改进的PageRank算法能够通过考虑用户间关系和活跃度两个维度来更准确地评估用户影响力。使用Spark GraphX实现这一算法需要遵循以下步骤： 参考资源链接：[SparkGraphX与社交网络大数据：用户影响力分析新方法](https://wenku.csdn.net/doc/1pzsd5a8fj?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要准备好社交网络数据，这些数据应该包括用户之间的连接信息以及用户活动的相关指标，如发帖频率、点赞数、转发数等。 然后，使用Spark的DataFrame来存储这些数据，DataFrame是Spark中用于存储分布式数据的结构，它可以方便地进行数据的读取、转换和处理。 接下来，利用Spark GraphX的API创建一个图数据结构，这个图由顶点（Vertex）和边（Edge）组成，顶点代表社交网络中的用户，边代表用户间的关注或好友关系，你还可以为边添加权重，比如用户间的互动频率。 在图结构创建完成后，就可以实现改进的PageRank算法。传统PageRank算法会为每个页面（用户）分配一个初始的影响力分数，并在每次迭代中，根据当前页面的影响力以及指向它的页面数重新计算其影响力分数。改进的PageRank算法可以考虑用户活跃度，将活跃度作为影响因素加入到算法中，比如通过用户活动产生的边权重来反映。 在Spark GraphX中，可以利用其内置的PageRank算法函数，将用户活跃度作为参数传入，进行算法的迭代计算。由于Spark GraphX的底层计算是基于RDD（弹性分布式数据集）的，它能够自动地进行任务的分配和调度，实现高效的并行计算。 最后，通过多次迭代，最终得到的每个用户的PageRank分数即为该用户在社交网络中的影响力评估结果。这个结果可以用来进行用户影响力排名，以及进一步的分析和决策支持。 为了深入理解和运用Spark GraphX和改进的PageRank算法，我强烈推荐你阅读《SparkGraphX与社交网络大数据：用户影响力分析新方法》一文。这篇论文详细阐述了改进算法的理论背景和具体实现，同时提供了实际应用的案例分析，对于想要掌握社交网络数据分析的专业人士来说，这是一份宝贵的参考资料。 参考资源链接：[SparkGraphX与社交网络大数据：用户影响力分析新方法](https://wenku.csdn.net/doc/1pzsd5a8fj?spm=1055.2569.3001.10343)
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