生产者 消息rabbitmq模型

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......

同步 优点 时效性较强 缺点 耦合度高 性能和吞吐量低 等待过程中导致cpu等资源浪费 级联失败 异步 优点： 耦合性低：新增微服务不用去改动支付服务里的代码 吞吐量大：支付服务不用刻意等待其他微服务的处理结果，全部交给Broker来代理 故障隔离：其他微服务的停止不会直接影响到支付服务 流量削峰： ......

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......

RabbitMQ队列和消息的优先级 如果队列中的消息很多，需要一部分消息被优先消费，这是可以通过为消息和队列设置优先级来实现。 请注意，消息的优先级是相对于队列的优先级而言的。如果队列的最大优先级是10，那么消息的优先级可以在1到10的范围内设置。 MQ测试结构 代码实现 设置交换机和队列 pack ......

RabbitMQ发布确认及备份交换机 可以通过设置RabbitMQ的发布确认和失败回退功能来确认消息是否成功发布。 也可以为交换机设置备份交换机，来接收不可路由的消息。 demo结构 配置及实现 application.yml server: port: 8080 spring: rabbitmq: ......

目录一 消息队列介绍1.1 介绍1.2 MQ解决什么问题应用解耦流量削峰消息分发异步消息1.3 常见消息队列及比较二 Rabbitmq安装2.1 服务端原生安装2.2 服务端Docker安装2.3 客户端安装三 基于Queue实现生产者消费者模型四 基本使用（生产者消费者模型）生产者消费者五 消息安 ......

RabbitMQ延迟队列 简单理解： 交换机在消息达到指定延迟时间后才会发送到指定的队列中，类似定时器的功能。 安装rabbitmq_delayed_message_exchange插件 该插件可以创建延迟交换机，消息在达到指定延迟时间后才会发送到指定的队列中。 Rabbit plugins 插件G ......

JVM的参数类型 基于JDK命令行工具的检测 主要内容 JVM的参数类型 标准参数 -help -server -client -version -showversion -cp -classpath X参数 非标准化参数 -Xint：解释执行 -Xcomp：第一次使用就编译成本地代码 -Xmixe ......

Kafka 零拷贝 Linux 2.1版本内核引入了sendfile函数，用于将文件通过socket传送。“零拷贝技术”只用将磁盘文件的数据复制到页面缓存中一次，然后将数据从页面缓存直接发送到网络中（发送给不同的订阅者时，都可以使用同一个页面缓存），避免了重复复制操作。 如果有10个消费者，传统方式 ......

Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......

每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......

今天看见了一个公众号文章，讲的是啥呢，是springboot常用注解。 下面是链接：40 个 SpringBoot 常用注解：让生产力爆表！ ......

3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......

 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......

通过前面的课程，相信你对 Kubernetes 中的对象有了很多了解。Kubernetes 是一个强大的容器调度系统，你可以通过一些声明式的定义，很方便地在 Kubernetes 中部署业务。 现在你一定很想尝试在 Kubernetes 中部署一个稍微复杂的系统，比如下面这个典型的三层架构：前端、后 ......

OpenAI推出的两款新产品和服务：GPT Store和ChatGPT Team，提供了许多全新的解决方案和功能，旨在帮助用户更轻松地使用和构建GPT工具，同时也增加了公司的收入来源。GPT Store是一个全新的在线平台，允许用户创建和分享自定义ChatGPT助手，从而满足他们的特定需求。 该产品 ......

作者：宇轩辞白，运维研发工程师，目前专注于云原生、Kubernetes、容器、Linux、运维自动化等领域。 前言 2023 年 11 月 7 号下午，研发同事反馈，项目线上日志平台某个服务无法查看近期的日志。我登上 KubeSphere 平台进行查看，发现日志收集展示停留在 10 月 15 号那天 ......

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......

计算机网络分层结构 OSI参考模型与TCP/IP参考模型 五层参考模型 ......

中国联通提供的AWS跨境直连服务(China Unicom China Cross-border Direct Connection Service),简称ChinaDX,为企业客户提供快速连接、高性能、安全、灵活的AWS云互聊服务，提升客户于云服务的企业生产力 跨境直连服务是一种将不同地域、不同网 ......

回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......

1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......

目录RabbitMQ消息的生存时间TTLMQ环境测试准备代码实现生产者 8080消费者 8081测试死信队列死信消息总结 RabbitMQ消息的生存时间TTL TTL（Time To Live）表示消息的生存时间，通常用于设置消息的延迟。TTL是一个时间值，以毫秒为单位，用于指定消息在被发送后多久将 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......