消息队列 rabbitmq 学习

news2024/11/19 23:21:08

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。

MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。RabbitMQ可以,多个程序同时使用RabbitMQ ,但是必须队列名称不一样。采用erlang语言,属于爱立信公司开发的。

术语(Jargon)

  • P(Producing):制造和发送信息的一方。
  • Queue:消息队列。
  • C(Consuming):接收消息的一方。

1. 安装

Ubuntu 上安装

  1. 添加源、新增公钥(不加会有警告)、更新源,安装:rabbitmq-server
echo 'deb http://www.rabbitmq.com/debian/ testing main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rabbitmq.list

wget -O- https://www.rabbitmq.com/rabbitmq-release-signing-key.asc | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

sudo apt-get install rabbitmq-server
  1. 安装完成后还要配置下:
# 在 rabbitmq 中添加用户
hj@hj:~$ sudo rabbitmqctl add_user username password
Creating user "hj"      # 这为设置成功后的提示,同下

# 将用户设置为管理员(只有管理员才能远程登录)
hj@hj:~$ sudo rabbitmqctl set_user_tags username administrator
Setting tags for user "hj" to [administrator]

# 为用户设置读写权限
hj@hj:~$  sudo rabbitmqctl set_permissions -p / username ".*" ".*" ".*"
Setting permissions for user "username" in vhost "/"


Windows 上安装

  1. 安装 pika
pip3 install -i http://pypi.douban.com/simple/ pika --trusted-host pypi.douban.com
  1. RabbitMQ 是建立在 Erlang OTP 平台上,所有需要下载 Erlang 和 RabbitMQ,官网上下载安装 ErlangRabbitMQ

    • Erlang:http://www.erlang.org/downloads
    • RabbitMQ:https://www.rabbitmq.com/install-windows.html
  2. 将 Erlang 添加到系统环境变量中

新建一个 ERLANG_HOME,值为 ERlang 的安装路径(有些安装时会自动添加):

将 ERLANG_HOME 添加到 path 中(这里以 win10 平台为例,其他平台可能会不一样):

打开 CMD 以管理员身份证运行,输入 erl 检查 ERlang 是否安装成功:

C:\Windows\system32>erl
Eshell V10.3  (abort with ^G)       # 版本
1>      # 标识符
  1. rabbitmq 需要开启后台管理插件 rabbitmq management

2. 队列通信

2.1 简单示例

下面我们来使用 RabbitMQ 来实现一个简单的消息收发:

  • 发送端:一台 Windows 机器
  • 接收端:一台 Ubuntu 虚拟机

消息不能直接发送到队列,而是需要经过 exchange 转发器转发,只有与转发器绑定了的队列,才能收到消息。在这里我们假设不经过 exchange 转发:

  1. 发送端:
import pika

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.xxx', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

# 声明queue
channel.queue_declare(queue='hello')

# n RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.
# 消息不能直接发送到队列,而是需要经过 exchange 转发器转发,只有与转发器绑定了的队列,才能收到消息
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello',
                      body=b'Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

首先需要输入上面第一章中已经注册的 rabbitmq 账户,然后再连接远程端。

其次再声明了一个队列 queue,名称为 hello,在这里 exchange 为空,发送的内容 body 必须是 bytes 类型。

  1. 接收端:

接收端也必须指定队列名称:

import pika
import time


credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

channel.queue_declare(queue='hello')


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    time.sleep(20)
    print(" [x] msg process done %r" % body)


channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)


print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

运行结果如下:

2.2 消息持久化

我们已经知道即使消费者死亡,消息(队列)也不会丢失(在禁用 no_ack=True的前提下,现在是 auto_ack=True)

但是如果 RabbitMQ 服务器停止,我们的任务一样会丢失,当 RabbitMQ 退出或奔溃时,将会忘记队列和消息,除非我们告诉它不要这样,那么我们就要将队列和消息标记为持久。

  1. 确保 RabbitMQ 永远不会丢失我们的队列,需要设置 durable=True
# 发送端,即消息制造者
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
  1. 将消息标记为持久性:
# 发送端,即消息制造者
properties=pika.BasicProperties(
    delivery_mode=2,  # make message persistent   使消息持久
)

设置好之后,发送端先发送一条消息,接收端先不要启动。使用以下命令关闭启动 rabbitmq 服务,观察队列和消息会不会真正丢失:

# 若命令运行失败,可以尝试使用 管理员模式 sudo
# 启动rabbitmq
service rabbitmq-server start

# 停止rabbitmq 
service rabbitmq-server stop 

# 重启rabbitmq
service rabbitmq-server restart 

# 查看当前活动的队列 
rabbitmqctl list_queues

2.3 公平分发

所谓公平分发即一个生产者,多个消费者,类似于负载均衡。

下面我将设置一个发送端,两个接收端:

  1. 发送端:
import pika
import time
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

# 声明queue
channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)


message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "Hello World! %s" % time.time()

channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='task_queue',
                      body=bytes(message, encoding='utf-8'),
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent   使消息持久
                      )

                      )
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()
  1. 接收端:
import pika
import time

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)    # b'Hello World! 1557373639.5839057'
    time.sleep(20)
    print(" [x] Done")
    print("method.delivery_tag", method.delivery_tag)   # 1
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


channel.basic_consume(on_message_callback=callback, queue='task_queue')

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

另外一个接收端代码一致,在此省略,运行结果如下:

2.4 根据实际情况分发消息

事实上服务器之间接收、处理消息的能力是不一样的,受网络、配置等因素影响,因此公平分发消息就会导致以下问题出现:

  • 配置高、网络好的服务器处理消息能力强、快
  • 配置一般、网络不好的服务器有可能就会积压很多未处理的消息

为此我们可以在接收端设置 prefetch_count=1,如果前面还有消息未处理,就告诉发送端不要给我发消息,直至处理完毕前一条消息为止:

channel.basic_qos(prefetch_count=1)     # 如果前面有消息没处理完,就不要给我再发消息

3. 订阅(广播)

上面的例子基本上都是一对一发送和接收消息,如果想要将消息发送到所有队列(queue)中,那么就需要用到广播了,而实现广播的一个重要参数就是 exchange—— 消息转发器。

exchange 在定义时是有类型的,只有符合条件的才能接收消息,大致可分为以下几类:

  • fanout(全民广播):凡是绑定 exchange 的队列都可以接收到消息
  • direct(组播):以组为单位接收消息,如:发送到某个组,那么这个组里的所有队列都能接收,routingKey 为关键字/组名
  • topic(根据特征收发消息):所有符合 routingKey 绑定的队列都可以接收消息

3.1 fanout 方式

所有绑定 exchange 的 queue 都能接收到消息。

应用场景:视频直播

  1. 发送端:
import pika
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

# 指定 exchange 类型、名字
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"

channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='',
                      body=bytes(message, encoding='utf-8'))

print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()
  1. 接收端:
import pika

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道


channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

# 不指定queue名字, rabbit会随机分配一个名字,exclusive=True会在使用此queue的消费者断开后,自动将queue删除
# 最新源代码需要执行 queue,如果为 '',则 if empty string, the broker will create a unique queue name
            
result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# result = <METHOD(['channel_number=1', 'frame_type=1', "method=<Queue.DeclareOk(['consumer_count=0', 'message_count=0', 'queue=amq.gen-hRrQ-pwaT9u-32CcIokCxA'])>"])>

# queue_name = amq.gen-hRrQ-pwaT9u-32CcIokCxA


channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)


channel.basic_consume(on_message_callback=callback, queue=queue_name)

channel.start_consuming()

打开两个终端,分别运行:

python3 fanout_send.py t1
python3 fanout_send.py t2

运行结果如下:

3.2 direct 方式

RabbitMQ 还可以根据关键字发送接收消息,队列绑定关键字,发送端根据关键字发送到 exchange,exchange 再根据关键字判断发给哪个队列。

  1. 发送端:
import pika
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')

# python3 direct_send.py info
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'  # 严重程度,级别, info

message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'      # Hello World!

channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=bytes(message, encoding='utf-8'))
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))  # [x] Sent 'info' : 'Hello World!'
connection.close()
  1. 接收端:
import pika
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')

result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

# python3 direct_recv.py info warning error
# python3 direct_recv.py info
# python3 direct_recv.py error

severities = sys.argv[1:]       # ['direct_recv.py', 'info', 'warning', 'error']、['direct_recv.py', 'error']、['direct_recv.py', 'info']

if not severities:
    sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
    sys.exit(1)

# 循环绑定关键字
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs', queue=queue_name, routing_key=severity)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))


channel.basic_consume(on_message_callback=callback, queue=queue_name)

channel.start_consuming()

接收端执行打开三个终端,分别执行:

python3 direct_recv.py info warning error
python3 direct_recv.py info
python3 direct_recv.py error

然后循环关键字,绑定队列(queue),发送端执行相应关键字,接收端这边就能根据关键字接收消息。

运行结果如下:

3.3 topic 方式

  1. 发送端:
import pika
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道


channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', exchange_type='topic')

routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'

channel.basic_publish(exchange='topic_logs', routing_key=routing_key, body=bytes(message, encoding='utf-8'))
print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()
  1. 接收端:
import pika
import sys

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道


channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', exchange_type='topic')

result = channel.queue_declare('', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

binding_keys = sys.argv[1:]
if not binding_keys:
    sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
    sys.exit(1)

for binding_key in binding_keys:
    channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=binding_key)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))


channel.basic_consume(on_message_callback=callback, queue=queue_name)

channel.start_consuming()

接收端开启四个终端,发送端开启一个:

# 接收端
python3 topic_recv.py *.django.*    # 消息两端可以是任意,中间只要是 django 即可
python3 topic_recv.py #         # 可以接收任意消息
python3 topic_recv.py mysql.*   # 以 mysql 开头,结尾可以是任意
python3 topic_recv.py mysql.error.*     # mysql.error 开头,结尾任意

# 发送端
python3 topic_send.py mysql.error.info
python3 topic_send.py ss.django.123
python3 topic_send.py mysql.error err happend
python3 topic_send.py python.error test

运行结果如下:

总结

  • # 号能匹配任意消息,相当于广播
  • * 号也可以匹配任意,但是必须和其他一起使用

4. RPC(Remote Procedure Call)双向传输

上面收发消息都是单向的,即一个发一个接收,接收的不能够发送。而 RPC 是双向的,既能够发送也能接收。

应用场景:RPC 服务功能

  1. 发送端:
import pika
import uuid


class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):

        credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
            '192.168.21.128', credentials=credentials))

        channel = self.connection.channel()  # 建立 rabbit 协议通道

        self.channel = self.connection.channel()

        result = self.channel.queue_declare('', exclusive=True)
        self.callback_queue = result.method.queue

        self.channel.basic_consume(on_message_callback=self.on_response,
                                   queue=self.callback_queue,
                                   auto_ack=True)  #准备接受命令结果

    def on_response(self, ch, method, props, body):
        """"callback方法"""
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body

    def call(self, n):
        self.response = None
        self.corr_id = str(uuid.uuid4()) #唯一标识符
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                       reply_to=self.callback_queue,
                                       correlation_id=self.corr_id,
                                   ),
                                   body=str(n))

        count = 0
        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events() #检查队列里有没有新消息,但不会阻塞
            count += 1
            print("check...", count)

        return int(self.response)


fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(5)
print(" [.] Got %r" % response)
  1. 接收端:
import pika
import time

credentials = pika.PlainCredentials('username', 'password')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    '192.168.21.128', credentials=credentials))

channel = connection.channel()      # 建立 rabbit 协议通道

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')


def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)


def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)
    response = fib(n)

    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id=props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)


channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(on_message_callback=on_request, queue='rpc_queue')

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

运行结果如下:

5. 参考:

  • RabbitMQ基本概念(二):windows下安装
  • ubuntu下使用apt-get一步步安装rabbitmq
  • Ubuntu上安装和使用RabbitMQ
  • RabbitMQ在Ubuntu 16.04下的安装与配置
  • RabbitMQ 入门
  • Python并发编程-RabbitMQ消息队列
  • windows下 安装 rabbitMQ 及操作常用命令

6. 常用命令

#创建用户
rabbitmqctl add_user rabbitadmin 123456
rabbitmqctl set_user_tags rabbitadmin administrator

# 给用户授权
rabbitmqctl set_permissions -p / rabbitadmin ".*" ".*" ".*"

# 开启插件管理页面
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

rabbitmq-server start 	# 启动服务
rabbitmq-server stop	 # 关闭服务
rabbitmq-server restart	 # 重启服务
rabbitmq-server status 	# 查看服务状态

ps -ef|grep rabbitmq	# 查看端口
rabbitmqctl list_queues		# 查看队列消息
./rabbitmqctl list_users	#	查看用户列表命令
rabbitmqctl  delete_user  Username		# 删除用户命令
whereis rabbitmq	#查看rabbitmq安装目录

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目录 引言 相关分享 引言 凭借更大的灵活性和增强的自定义功能&#xff0c;最新版本的 Oracle Primavera P6 Professional 的界面比早期版本有了巨大改进。对于有经验的伙伴来说&#xff0c;它仍然是熟悉的领域&#xff0c;几乎所有预期的功能都显示在前面。该界面可以更好地…

【汇编】三、寄存器(一只 Assember 的成长史)

嗨~你好呀&#xff01; 我是一名初二学生&#xff0c;热爱计算机&#xff0c;码龄两年。最近开始学习汇编&#xff0c;希望通过 Blog 的形式记录下自己的学习过程&#xff0c;也和更多人分享。 上篇系列文章链接&#xff1a;【汇编】二、预备知识&#xff08;一只 Assember 的…

Spring Boot结合IDEA自带Maven插件快速切换profile | Spring Cloud 10

一、前言 IDEA是目前 Java 开发者中使用最多的开发工具&#xff0c;它有着简约的设计风格&#xff0c;强大的集成工具&#xff0c;便利的快捷键。 在项目项目整个开发运维周期中&#xff0c;我们的的项目往往需要根据不同的环境&#xff0c;使用不同的文件配置。 比如以下部…

机器学习:Transformer

Transformer sequence-to-sequence(seq2seq) 很大语音没有文本&#xff0c;7000种中超半数没有文字。 遇到的问题&#xff1a; 遇到问题时候可以先不管它&#xff0c;先出一个baseline看看效果&#xff0c;后续再进行提升。 tts&#xff1a; 文本转语音&#xff0c;语音合成…

【图神经网络】李宏毅

GNN 引入 假如要预测一个人是否是凶手。可以通过每个角色的特征训练出一个分类器。 有没有我们忽略的信息&#xff0c;或者我们可以利用但没有完全利用的信息。就是角色的关系。 这些角色关系可以让我们在做分类的时候获得一些额外的信息&#xff0c;可以帮助我们做更好的mode…

C++ 断言

文章目录前言assertstatic_assert前言 断言(Assertion)是一种常用的编程手段&#xff0c;用于排除程序中不应该出现的逻辑错误。它是一种很好的Debug工具。其作用是判断表达式是否为真。C提供了assert和static_assert来进行断言。在C库中也有断言&#xff0c;其中断言与C的相同…

java @Autowired @Resource @Inject 三个注解的区别

javax.annotation.Resourcejdk 内置的&#xff0c;JSR-250 中的注解。依赖注入通过 org.springframework.context.annotation.CommonAnnotationBeanPostProcessor 来处理。org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired org.springframework.beans.factory.annotati…

汇编系列01-汇编语言简介

每天进步一点点&#xff0c;不要浮躁&#xff0c;沉下心来。 什么是汇编语言 我们知道CPU是经过精心设计的电路组成的&#xff0c;里面有很多微小的门电路&#xff0c;门电路是通过输入电平控制的&#xff0c;电平分为高低&#xff0c;我们用1表示高电平&#xff0c;0表示低电…