第三天课程 RabbitMQ
RabbitMQ
1.初识MQ
1.1.同步和异步通讯
微服务间通讯有同步和异步两种方式:
同步通讯:就像打电话,需要实时响应。
异步通讯:就像发邮件,不需要马上回复。

两种方式各有优劣,打电话可以立即得到响应,但是你却不能跟多个人同时通话。发送邮件可以同时与多个人收发邮件,但是往往响应会有延迟。
1.1.1.同步通讯
我们之前学习的Feign调用就属于同步方式,虽然调用可以实时得到结果,但存在下面的问题:

总结:
同步调用的优点:
- 时效性较强,可以立即得到结果
同步调用的问题:
- 耦合度高
- 性能和吞吐能力下降
- 有额外的资源消耗
- 有级联失败问题
1.1.2.异步通讯
异步调用则可以避免上述问题:
我们以购买商品为例,用户支付后需要调用订单服务完成订单状态修改,调用物流服务,从仓库分配响应的库存并准备发货。
在事件模式中,支付服务是事件发布者(publisher),在支付完成后只需要发布一个支付成功的事件(event),事件中带上订单id。
订单服务和物流服务是事件订阅者(Consumer),订阅支付成功的事件,监听到事件后完成自己业务即可。
为了解除事件发布者与订阅者之间的耦合,两者并不是直接通信,而是有一个中间人(Broker)。发布者发布事件到Broker,不关心谁来订阅事件。订阅者从Broker订阅事件,不关心谁发来的消息。

Broker 是一个像数据总线一样的东西,所有的服务要接收数据和发送数据都发到这个总线上,这个总线就像协议一样,让服务间的通讯变得标准和可控。
好处:
-
吞吐量提升:无需等待订阅者处理完成,响应更快速
-
故障隔离:服务没有直接调用,不存在级联失败问题
-
调用间没有阻塞,不会造成无效的资源占用
-
耦合度极低,每个服务都可以灵活插拔,可替换
-
流量削峰:不管发布事件的流量波动多大,都由Broker接收,订阅者可以按照自己的速度去处理事件
缺点:
- 架构复杂了,业务没有明显的流程线,不好管理
- 需要依赖于Broker的可靠、安全、性能
好在现在开源软件或云平台上 Broker 的软件是非常成熟的,比较常见的一种就是我们今天要学习的MQ技术。
1.2.技术对比:
MQ,中文是消息队列(MessageQueue),字面来看就是存放消息的队列。也就是事件驱动架构中的Broker。
比较常见的MQ实现:
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- Kafka
几种常见MQ的对比:
| RabbitMQ | ActiveMQ | RocketMQ | Kafka | |
|---|---|---|---|---|
| 公司/社区 | Rabbit | Apache | 阿里 | Apache |
| 开发语言 | Erlang | Java | Java | Scala&Java |
| 协议支持 | AMQP,XMPP,SMTP,STOMP | OpenWire,STOMP,REST,XMPP,AMQP | 自定义协议 | 自定义协议 |
| 可用性 | 高 | 一般 | 高 | 高 |
| 单机吞吐量 | 一般 | 差 | 高 | 非常高 |
| 消息延迟 | 微秒级 | 毫秒级 | 毫秒级 | 毫秒以内 |
| 消息可靠性 | 高 | 一般 | 高 | 一般 |
追求可用性:Kafka、 RocketMQ 、RabbitMQ
追求可靠性:RabbitMQ、RocketMQ
追求吞吐能力:RocketMQ、Kafka
追求消息低延迟:RabbitMQ、Kafka
2.快速入门
2.1.安装RabbitMQ
安装RabbitMQ,参考课前资料:

MQ的基本结构:

RabbitMQ中的一些角色:
- publisher:生产者
- consumer:消费者
- exchange个:交换机,负责消息路由
- queue:队列,存储消息
- virtualHost:虚拟主机,隔离不同租户的exchange、queue、消息的隔离
2.2.RabbitMQ消息模型
RabbitMQ官方提供了5个不同的Demo示例,对应了不同的消息模型:

2.3.导入Demo工程
课前资料提供了一个Demo工程,mq-demo:

导入后可以看到结构如下:

包括三部分:
- mq-demo:父工程,管理项目依赖
- publisher:消息的发送者
- consumer:消息的消费者
2.4.入门案例
简单队列模式的模型图:

官方的HelloWorld是基于最基础的消息队列模型来实现的,只包括三个角色:
- publisher:消息发布者,将消息发送到队列queue
- queue:消息队列,负责接受并缓存消息
- consumer:订阅队列,处理队列中的消息
2.4.1.publisher实现
思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 发送消息
- 关闭连接和channel
代码实现:
package cn.itcast.mq.helloworld;import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;
import org.junit.Test;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class PublisherTest {@Testpublic void testSendMessage() throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.发送消息String message = "hello, rabbitmq!";channel.basicPublish("", queueName, null, message.getBytes());System.out.println("发送消息成功:【" + message + "】");// 5.关闭通道和连接channel.close();connection.close();}
}
2.4.2.consumer实现
代码思路:
- 建立连接
- 创建Channel
- 声明队列
- 订阅消息
代码实现:
package cn.itcast.mq.helloworld;import com.rabbitmq.client.*;import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeoutException;public class ConsumerTest {public static void main(String[] args) throws IOException, TimeoutException {// 1.建立连接ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();// 1.1.设置连接参数,分别是:主机名、端口号、vhost、用户名、密码factory.setHost("192.168.150.101");factory.setPort(5672);factory.setVirtualHost("/");factory.setUsername("itcast");factory.setPassword("123321");// 1.2.建立连接Connection connection = factory.newConnection();// 2.创建通道ChannelChannel channel = connection.createChannel();// 3.创建队列String queueName = "simple.queue";channel.queueDeclare(queueName, false, false, false, null);// 4.订阅消息channel.basicConsume(queueName, true, new DefaultConsumer(channel){@Overridepublic void handleDelivery(String consumerTag, Envelope envelope,AMQP.BasicProperties properties, byte[] body) throws IOException {// 5.处理消息String message = new String(body);System.out.println("接收到消息:【" + message + "】");}});System.out.println("等待接收消息。。。。");}
}
2.5.总结
基本消息队列的消息发送流程:
-
建立connection
-
创建channel
-
利用channel声明队列
-
利用channel向队列发送消息
基本消息队列的消息接收流程:
-
建立connection
-
创建channel
-
利用channel声明队列
-
定义consumer的消费行为handleDelivery()
-
利用channel将消费者与队列绑定
3.SpringAMQP
SpringAMQP是基于RabbitMQ封装的一套模板,并且还利用SpringBoot对其实现了自动装配,使用起来非常方便。
SpringAmqp的官方地址:https://spring.io/projects/spring-amqp


SpringAMQP提供了三个功能:
- 自动声明队列、交换机及其绑定关系
- 基于注解的监听器模式,异步接收消息
- 封装了RabbitTemplate工具,用于发送消息
3.1.Basic Queue 简单队列模型
在父工程mq-demo中引入依赖
<!--AMQP依赖,包含RabbitMQ-->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId>
</dependency>
3.1.1.消息发送
首先配置MQ地址,在publisher服务的application.yml中添加配置:
spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
然后在publisher服务中编写测试类SpringAmqpTest,并利用RabbitTemplate实现消息发送:
package cn.itcast.mq.spring;import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.amqp.rabbit.core.RabbitTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class SpringAmqpTest {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;@Testpublic void testSimpleQueue() {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, spring amqp!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message);}
}
3.1.2.消息接收
首先配置MQ地址,在consumer服务的application.yml中添加配置:
spring:rabbitmq:host: 192.168.150.101 # 主机名port: 5672 # 端口virtual-host: / # 虚拟主机username: itcast # 用户名password: 123321 # 密码
然后在consumer服务的cn.itcast.mq.listener包中新建一个类SpringRabbitListener,代码如下:
package cn.itcast.mq.listener;import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class SpringRabbitListener {@RabbitListener(queues = "simple.queue")public void listenSimpleQueueMessage(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("spring 消费者接收到消息:【" + msg + "】");}
}
3.1.3.测试
启动consumer服务,然后在publisher服务中运行测试代码,发送MQ消息
3.2.WorkQueue
Work queues,也被称为(Task queues),任务模型。简单来说就是让多个消费者绑定到一个队列,共同消费队列中的消息。

当消息处理比较耗时的时候,可能生产消息的速度会远远大于消息的消费速度。长此以往,消息就会堆积越来越多,无法及时处理。
此时就可以使用work 模型,多个消费者共同处理消息处理,速度就能大大提高了。
3.2.1.消息发送
这次我们循环发送,模拟大量消息堆积现象。
在publisher服务中的SpringAmqpTest类中添加一个测试方法:
/*** workQueue* 向队列中不停发送消息,模拟消息堆积。*/
@Test
public void testWorkQueue() throws InterruptedException {// 队列名称String queueName = "simple.queue";// 消息String message = "hello, message_";for (int i = 0; i < 50; i++) {// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(queueName, message + i);Thread.sleep(20);}
}
3.2.2.消息接收
要模拟多个消费者绑定同一个队列,我们在consumer服务的SpringRabbitListener中添加2个新的方法:
@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue1(String msg) throws InterruptedException {System.out.println("消费者1接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(20);
}@RabbitListener(queues = "simple.queue")
public void listenWorkQueue2(String msg) throws InterruptedException {System.err.println("消费者2........接收到消息:【" + msg + "】" + LocalTime.now());Thread.sleep(200);
}
注意到这个消费者sleep了1000秒,模拟任务耗时。
3.2.3.测试
启动ConsumerApplication后,在执行publisher服务中刚刚编写的发送测试方法testWorkQueue。
可以看到消费者1很快完成了自己的25条消息。消费者2却在缓慢的处理自己的25条消息。
也就是说消息是平均分配给每个消费者,并没有考虑到消费者的处理能力。这样显然是有问题的。
3.2.4.能者多劳
在spring中有一个简单的配置,可以解决这个问题。我们修改consumer服务的application.yml文件,添加配置:
spring:rabbitmq:listener:simple:prefetch: 1 # 每次只能获取一条消息,处理完成才能获取下一个消息
3.2.5.总结
Work模型的使用:
- 多个消费者绑定到一个队列,同一条消息只会被一个消费者处理
- 通过设置prefetch来控制消费者预取的消息数量
3.3.发布/订阅
发布订阅的模型如图:

可以看到,在订阅模型中,多了一个exchange角色,而且过程略有变化:
- Publisher:生产者,也就是要发送消息的程序,但是不再发送到队列中,而是发给X(交换机)
- Exchange:交换机,图中的X。一方面,接收生产者发送的消息。另一方面,知道如何处理消息,例如递交给某个特别队列、递交给所有队列、或是将消息丢弃。到底如何操作,取决于Exchange的类型。Exchange有以下3种类型:
- Fanout:广播,将消息交给所有绑定到交换机的队列
- Direct:定向,把消息交给符合指定routing key 的队列
- Topic:通配符,把消息交给符合routing pattern(路由模式) 的队列
- Consumer:消费者,与以前一样,订阅队列,没有变化
- Queue:消息队列也与以前一样,接收消息、缓存消息。
Exchange(交换机)只负责转发消息,不具备存储消息的能力,因此如果没有任何队列与Exchange绑定,或者没有符合路由规则的队列,那么消息会丢失!
3.4.Fanout
Fanout,英文翻译是扇出,我觉得在MQ中叫广播更合适。

在广播模式下,消息发送流程是这样的:
- 1) 可以有多个队列
- 2) 每个队列都要绑定到Exchange(交换机)
- 3) 生产者发送的消息,只能发送到交换机,交换机来决定要发给哪个队列,生产者无法决定
- 4) 交换机把消息发送给绑定过的所有队列
- 5) 订阅队列的消费者都能拿到消息
我们的计划是这样的:
- 创建一个交换机 itcast.fanout,类型是Fanout
- 创建两个队列fanout.queue1和fanout.queue2,绑定到交换机itcast.fanout

3.4.1.声明队列和交换机
Spring提供了一个接口Exchange,来表示所有不同类型的交换机:

在consumer中创建一个类,声明队列和交换机:
package cn.itcast.mq.config;import org.springframework.amqp.core.Binding;
import org.springframework.amqp.core.BindingBuilder;
import org.springframework.amqp.core.FanoutExchange;
import org.springframework.amqp.core.Queue;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;@Configuration
public class FanoutConfig {/*** 声明交换机* @return Fanout类型交换机*/@Beanpublic FanoutExchange fanoutExchange(){return new FanoutExchange("itcast.fanout");}/*** 第1个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue1(){return new Queue("fanout.queue1");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue1(Queue fanoutQueue1, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue1).to(fanoutExchange);}/*** 第2个队列*/@Beanpublic Queue fanoutQueue2(){return new Queue("fanout.queue2");}/*** 绑定队列和交换机*/@Beanpublic Binding bindingQueue2(Queue fanoutQueue2, FanoutExchange fanoutExchange){return BindingBuilder.bind(fanoutQueue2).to(fanoutExchange);}
}
3.4.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testFanoutExchange() {// 队列名称String exchangeName = "itcast.fanout";// 消息String message = "hello, everyone!";rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "", message);
}
3.4.3.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加两个方法,作为消费者:
@RabbitListener(queues = "fanout.queue1")
public void listenFanoutQueue1(String msg) {System.out.println("消费者1接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(queues = "fanout.queue2")
public void listenFanoutQueue2(String msg) {System.out.println("消费者2接收到Fanout消息:【" + msg + "】");
}
3.4.4.总结
交换机的作用是什么?
- 接收publisher发送的消息
- 将消息按照规则路由到与之绑定的队列
- 不能缓存消息,路由失败,消息丢失
- FanoutExchange的会将消息路由到每个绑定的队列
声明队列、交换机、绑定关系的Bean是什么?
- Queue
- FanoutExchange
- Binding
3.5.Direct
在Fanout模式中,一条消息,会被所有订阅的队列都消费。但是,在某些场景下,我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。

在Direct模型下:
- 队列与交换机的绑定,不能是任意绑定了,而是要指定一个
RoutingKey(路由key) - 消息的发送方在 向 Exchange发送消息时,也必须指定消息的
RoutingKey。 - Exchange不再把消息交给每一个绑定的队列,而是根据消息的
Routing Key进行判断,只有队列的Routingkey与消息的Routing key完全一致,才会接收到消息
案例需求如下:
-
利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听direct.queue1和direct.queue2
-
在publisher中编写测试方法,向itcast. direct发送消息

3.5.1.基于注解声明队列和交换机
基于@Bean的方式声明队列和交换机比较麻烦,Spring还提供了基于注解方式来声明。
在consumer的SpringRabbitListener中添加两个消费者,同时基于注解来声明队列和交换机:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "blue"}
))
public void listenDirectQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue1的消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "direct.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.direct", type = ExchangeTypes.DIRECT),key = {"red", "yellow"}
))
public void listenDirectQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到direct.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
3.5.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
@Test
public void testSendDirectExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.direct";// 消息String message = "红色警报!日本乱排核废水,导致海洋生物变异,惊现哥斯拉!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "red", message);
}
3.5.3.总结
描述下Direct交换机与Fanout交换机的差异?
- Fanout交换机将消息路由给每一个与之绑定的队列
- Direct交换机根据RoutingKey判断路由给哪个队列
- 如果多个队列具有相同的RoutingKey,则与Fanout功能类似
基于@RabbitListener注解声明队列和交换机有哪些常见注解?
- @Queue
- @Exchange
3.6.Topic
3.6.1.说明
Topic类型的Exchange与Direct相比,都是可以根据RoutingKey把消息路由到不同的队列。只不过Topic类型Exchange可以让队列在绑定Routing key 的时候使用通配符!
Routingkey 一般都是有一个或多个单词组成,多个单词之间以”.”分割,例如: item.insert
通配符规则:
#:匹配一个或多个词
*:匹配不多不少恰好1个词
举例:
item.#:能够匹配item.spu.insert 或者 item.spu
item.*:只能匹配item.spu
图示:

解释:
- Queue1:绑定的是
china.#,因此凡是以china.开头的routing key都会被匹配到。包括china.news和china.weather - Queue2:绑定的是
#.news,因此凡是以.news结尾的routing key都会被匹配。包括china.news和japan.news
案例需求:
实现思路如下:
-
并利用@RabbitListener声明Exchange、Queue、RoutingKey
-
在consumer服务中,编写两个消费者方法,分别监听topic.queue1和topic.queue2
-
在publisher中编写测试方法,向itcast. topic发送消息

3.6.2.消息发送
在publisher服务的SpringAmqpTest类中添加测试方法:
/*** topicExchange*/
@Test
public void testSendTopicExchange() {// 交换机名称String exchangeName = "itcast.topic";// 消息String message = "喜报!孙悟空大战哥斯拉,胜!";// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend(exchangeName, "china.news", message);
}
3.6.3.消息接收
在consumer服务的SpringRabbitListener中添加方法:
@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue1"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "china.#"
))
public void listenTopicQueue1(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue1的消息:【" + msg + "】");
}@RabbitListener(bindings = @QueueBinding(value = @Queue(name = "topic.queue2"),exchange = @Exchange(name = "itcast.topic", type = ExchangeTypes.TOPIC),key = "#.news"
))
public void listenTopicQueue2(String msg){System.out.println("消费者接收到topic.queue2的消息:【" + msg + "】");
}
3.6.4.总结
描述下Direct交换机与Topic交换机的差异?
- Topic交换机接收的消息RoutingKey必须是多个单词,以
**.**分割 - Topic交换机与队列绑定时的bindingKey可以指定通配符
#:代表0个或多个词*:代表1个词
3.7.消息转换器
之前说过,Spring会把你发送的消息序列化为字节发送给MQ,接收消息的时候,还会把字节反序列化为Java对象。

只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题:
- 数据体积过大
- 有安全漏洞
- 可读性差
我们来测试一下。
3.7.1.测试默认转换器
我们修改消息发送的代码,发送一个Map对象:
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息Map<String,Object> msg = new HashMap<>();msg.put("name", "Jack");msg.put("age", 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}
停止consumer服务
发送消息后查看控制台:

3.7.2.配置JSON转换器
显然,JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖:
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>
配置消息转换器。
在启动类中添加一个Bean即可:
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}
还会把字节反序列化为Java对象。
[外链图片转存中…(img-3qscSmHo-1699967566495)]
只不过,默认情况下Spring采用的序列化方式是JDK序列化。众所周知,JDK序列化存在下列问题:
- 数据体积过大
- 有安全漏洞
- 可读性差
我们来测试一下。
3.7.1.测试默认转换器
我们修改消息发送的代码,发送一个Map对象:
@Test
public void testSendMap() throws InterruptedException {// 准备消息Map<String,Object> msg = new HashMap<>();msg.put("name", "Jack");msg.put("age", 21);// 发送消息rabbitTemplate.convertAndSend("simple.queue","", msg);
}
停止consumer服务
发送消息后查看控制台:
[外链图片转存中…(img-kvXdWKmF-1699967566496)]
3.7.2.配置JSON转换器
显然,JDK序列化方式并不合适。我们希望消息体的体积更小、可读性更高,因此可以使用JSON方式来做序列化和反序列化。
在publisher和consumer两个服务中都引入依赖:
<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId><artifactId>jackson-dataformat-xml</artifactId><version>2.9.10</version>
</dependency>
配置消息转换器。
在启动类中添加一个Bean即可:
@Bean
public MessageConverter jsonMessageConverter(){return new Jackson2JsonMessageConverter();
}
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中级软件设计师 第五部分 三十六. 下午题变动题型参考答案例题一 如何保持数据流图平衡例题二 结构化语言例题三 关系模式例题四 用例关系内涵例题五 观察者模式 三十七:下午题第四题往年算法部分参考答案 读前须知: 【软考篇】中级软件设计师 学前须知 …...
论文阅读——RetNet
transformer的问题:计算量大,占用内存大,不好部署。 所以大家在找能解决办法,既能和transformer表现一样好,又能在推理阶段计算复杂度很低。 这些方法大概分类三类:一是代替transformer非线性注意力机制的…...
调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查
在对接支付宝API的时候,遇到了一些问题,记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...
DIY|Mac 搭建 ESP-IDF 开发环境及编译小智 AI
前一阵子在百度 AI 开发者大会上,看到基于小智 AI DIY 玩具的演示,感觉有点意思,想着自己也来试试。 如果只是想烧录现成的固件,乐鑫官方除了提供了 Windows 版本的 Flash 下载工具 之外,还提供了基于网页版的 ESP LA…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
回溯算法学习
一、电话号码的字母组合 import java.util.ArrayList; import java.util.List;import javax.management.loading.PrivateClassLoader;public class letterCombinations {private static final String[] KEYPAD {"", //0"", //1"abc", //2"…...
从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践
作者:吴岐诗,杭银消费金融大数据应用开发工程师 本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocks Summit Asia 2024的分享 引言:融合数据湖与数仓的创新之路 在数字金融时代,数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金…...
人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...
关于easyexcel动态下拉选问题处理
前些日子突然碰到一个问题,说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选,于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案,并没有找到合适的方案,没办法只能自己动手并分享出来,针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...
Python 训练营打卡 Day 47
注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...
结构化文件管理实战:实现目录自动创建与归类
手动操作容易因疲劳或疏忽导致命名错误、路径混乱等问题,进而引发后续程序异常。使用工具进行标准化操作,能有效降低出错概率。 需要快速整理大量文件的技术用户而言,这款工具提供了一种轻便高效的解决方案。程序体积仅有 156KB,…...
