一、背景因为公司做的B端口项目，很多的大型的B端客户服务升级迭代都会多少有些问题，为了降低迭代风险，所以考虑对于一些重要且版本比较老旧的客户，需要在公司内部搭建一套内部测试环境，有涉及rocketmq，

*JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导

目录引言一、CnmC_n^mCnm二、递推1.公式2.例题三、预处理1.公式2.例题四、卢卡斯定理1.公式2.例题五、高精度计算2.例题引言这个组合数的问题还是很常见的，就是问CnmC_n^mCnm，然后会根据询问的次数，以及n和m的大小来判断怎么去做。本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

  上篇文章《RocketMQ消息队列（一）——基本概念和消息类型》记录了RocketMQ的一些基本的概念，本文主要写几个go语言操作RocketMQ的示例代码一、发送普通消息import("context

目录前言1、常见消息队列1.ActiveMQ2.RabbitMQ3.RocketMQ4.Kafka2、区别1.消息传递模型2.消息持久化3.消息顺序性4.可靠性5.生态系统和社区支持6.表格对比前言消息队列可以实现应用程序之间的异步通信

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部

之前几篇文章讲了Producer如何发送消息，Consumer如何收消息。后面会用更多的几篇来讲Broker，其实也就是消息队列的核心-分布式Queue的实现。Broker的功能主要包含如下几点：接收Producer发送的消息存储消息回复consumer的消息拉取请求master-slave之间的数据同步提供查询消息的接口首先看下Broker主要的类的关系Broker核心类Broker核心类数据管

1.说明版本（解决方法）springboot版本：2.2.2.RELEASERocketMQ版本：rocketmq-spring-boot-starter2.2.22.坑rocketmq-spring-boot-starter

帅丙我工作以来接触的消息队列中间件有RocketMQ、Kafka、自研，是的因为我主要接触的都是电商公司，相对而言业务体量还有场景来说都是他们比较适合，再加上杭州阿里系公司偏多，身边同事或者公司老大基本都是阿里出来创业的

前言线程组是一系列线程的集合，每一个线程代表着一个正在使用应用程序的用户。在jmeter中，每个线程意味着模拟一个真实用户向服务器发起请求。在jmeter中，线程组组件运行用户设置线程数量、初始化方式等等配置。例如，如果你设置线程数为100，那么jmeter将创建并模拟测试100个用户请求到服务器端。模拟100个用户一、添加线程组测试计划->右键->添加->线程(用户)->线程组，添加一个新的线程

1.消息队列：将需要发送的数据存放在队列中2.消息队列中间件：存储消息的组件（软件），如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、ZeroMQ3.Kafka应用场景：异步处理系统解耦流量削峰

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

常见的消息队列很多，主要包括RabbitMQ、Kafka、RocketMQ和ActiveMQ，相关的选型可以看我之前的系列，这篇文章只讲RabbitMQ，先讲原理，后搞实战。

消息队列的应用场景消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ

盘点本年度我们探索服务的HA高可用解决方案前言介绍HA高可用高可用性评估可用性是平均故障间隔时间HA技术架构的特性分析Master/Slave架构主从复制模式主从复制的特性分析高可用案例RocketMQ

RocketMQ中的Consumer启动流程RocketMQ客户端中有两个独立的消费者实现类分别为DefaultMQPullConsumer和DefaultMQPushConsumer，DefaultMQPullConsumerDefaultMQPullConsumer

消费者的Rebalance机制客户端是通过Rebalance服务做到高可靠的。当发生Broker掉线、消费者实例掉线、Topic扩容等各种突发情况时，消费者组中的消费者实例是怎么重平衡的，以支持全部队列的正常消费的?Rebalance服务的类图RebalanceImpl的核心属性ConcurrentMapprocessQueueTable:记录MessageQueue和ProcessQueue的关

上传RocketMQ安装包rocketmq-all-4.6.0-bin-release1.解压配置文件unziprocketmq-all-4.6.0-bin-release.zip解压的时候如果报：-bash

原文章：https://blog.csdn.net/weixin_44062339/article/details/100180487代码：https://github.com/pbteach/pbdtx/tree/dependabot/maven/mysql-mysql-connector-java-8.0.16/dtx-txmsg-demo

它支持ConsumerGroup，熟悉Kafka或者RocketMQ等分布式消息队列的应该知道这个概念，通过将多个客户端加入同一个ConsumerGroup，可以实现多个客户端相互配合，每个消

文章目录技术架构部署架构技术架构RocketMQ架构上主要分为四部分，如上图所示：Producer：消息发布的角色，支持分布式集群方式部署。

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。

利用Kafka实现延迟队列实践一、RocketMq二、kafka实践三、kafka实践+四、更多一、RocketMq阿里提供的RocketMq消息中间件是天然支持消息先延迟队列功能的，主要原理和实现方法可以参加以下链接

前言首先说一下延迟队列这个东西，实际上实现他的方法有很多，kafka实现并不是一个最好的选择，例如redis的zset可以实现，rocketmq天然的可以实现，rabbitmq也可以实现。

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered

特性1、简单，不依赖其它组件，一键部署2、集成多种接收端，如：Redis、MongoDB、Elasticsearch、RocketMQ、Kafka、Ra

RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ和RocketMQ是当前流行的消息中间件之一，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将对这四种消息中间件进行综合比较，帮助您在项目中作出明智的选择。

每天10:33更新文章，每天掉亿点点头发...源码精品专栏原创|Java2021超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RPC框架Dubbo源码解析网络应用框架Netty源码解析消息中间件RocketMQ

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文章目录前言一、RocketMQ连接报错处理1.1报错信息1.2修改broker.conf文件1.3Linux开放端口1.4项目启动成功前言上一篇文章：基于SpringBoot整合RocketMQ异步发送短信功能在项目启动的过程中报了

文章目录前言一、整合RocketMQ1.1引入依赖1.2编写配置1.3需求描述1.4Producer代码1.5Consumer代码二、阿里云短信服务2.1申请短信模板2.2短信配置2.3短信业务层代码前言上一篇文章记录了

来自同一业务单元的消息，可以根据不同目的设置不同的tag标签MessageModel消息模型RocketMQ主要有Producer、Consumer、Broker、NameSrv组成。

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确

1.漏洞描述RocketMQ是一个分布式消息和流数据平台，具有低延迟、高性能、高可靠性、万亿级容量和灵活的可扩展性。ApacheRocketMQ此漏洞是一个远程命令执行漏洞。

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器

1：角色关系2：顺序消息消费消息的顺序要同収送消息的顺序一致，在RocketMQ中，主要挃的是局部顺序，即一类消息为满足顺序性，必须Producer单线程顺序収送，丏収送到同一个队列，返样Consumer

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

目录前言步骤1:启动JMeter窗口步骤2:添加/删除测试计划元素步骤3:加载并保存测试计划元素。步骤4:配置树元素步骤5:保存JMeter测试计划步骤6:运行JMeter测试计划

尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：说说Rocketmq的推模式

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1.2消息队列目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。1.2.1应用场景

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