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RabbitMQ之延迟队列(手把手教你学习延迟队列)

文章目录一、延迟队列概念二、延迟队列使用场景三、RabbitMQ中的TTL1、队列设置TTL2、消息设置TTL3、两者的区别四、整合springboot1、添加依赖2、修改配置文件3、添加Swagger配置类五、队列TTL1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码4、消息消费者代码六、延时队列优化1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码七、Rabbitmq插件实现延迟队列1、安装延时队列插件2、代码架构图3、配置文件类代码4、消息生产者代码5、消息消费者代码总结一、延迟队列概念延时队列,队列内部是有序的,最重要的特性就体现在它的延时属性上,延时队列中的元素是希望在指定时间到了

大数据毕设分享 深度学习车型检测算法(源码分享)

文章目录0简介1车型数据集及训练2车型检测识别3实现效果最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习车型检测算法(源码分享)项目运行效果:毕业设计深度学习车型检测算法项目获取:https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1车型数据集及训练**YOLOv5模型简介**本文借助YOLOv5实现对不同大小车辆的类型进行识别,YOLOv5的调用、训练和预测都十分方便,并且它为不同的设备需求和不同的应用场景提供了大小和参数数量不同的网络。YOLOv5模型是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它是YOLO系列的一个延伸,能够很好

一、Go基础知识入门

1、go语言介绍 2、go开发环境搭建2.1、go的安装go下载地址:Allreleases-TheGoProgrammingLanguage,windows选择下载go1.20.2.windows-amd64.msi文件。双击go1.20.2.windows-amd64.msi,点击"Next",然后勾选同意,再点击"Next"。选择Go的安装位置,这里我选择了"D:\0-software\0-develop\10-GO\1-go1.20.2"。再点击"Next"。点击"Install"进行安装。然后点击"Finish"就安装完成了。 2.2、go的环境变量配置 此电脑->右键"属性"->"

LLM推理入门指南①:文本生成的初始化与解码阶段

随着生成式AI的火热发展,高企的语言大模型(LLM)推理性能和成本成为阻碍其大规模应用的关键挑战。LLM推理是指使用仅解码器Transformer模型生成词元,而大多数挑战及其相关的解决方法都来自这种特定的架构和用例。本系列文章将深入探讨LLM推理的不同层面及其挑战,同时,其中提供的有价值见解也适用于Transformer编码器模型的推理。通过本系列内容的学习,希望帮助读者了解与LLM推理密切相关的术语,比如键-值(KV)缓存、内存带宽限制(memory-bandwidthbound)等,以便理解推理优化(量化、融合kernel、模型架构修改等)和配置(批处理大小、使用哪种GPU等)所涉及的各

大数据小白初探HDFS从零到入门(一)

目录1.前言2.大数据的诞生3.发展趋势及应用4.离线计算和实时计算5.大数据的特性1.前言    前两天把Hbase的初级入门知识整理了下,在文章中提到了“HDFS”这个大数据的基础,有同事小伙伴想要了解下这方面的知识,今天我把之前整理的内容也给同事讲了下,顺便我把他又整理了下放了出来给大家,希望对大数据概念这块一知半解的小伙伴,能够对大数据整体这块有一个清晰的认识,好了废话不多说,进入正题。2.大数据的诞生   对于大数据这块的概念,有很多官方的定义,不过理解上来说,每个人都有不通的理解,我就先说下我的理解,说这个之前我们先说下之前的情况,在大数据诞生之前,我们是如何处理各种情况的,按照场

首次攻克「图基础模型」三大难题!港大开源OpenGraph:零样本学习适配多种下游任务

图学习(GraphLearning)技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习,在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)基于迭代的消息传递机制,能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系,在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常,这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来,一些工作提出图模型的预训练-微调(Pre-trainingandFine-tuning)模式,使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练,再在少量标注数据上进行微调,以对抗监督信号不足

提升生成式零样本学习能力,视觉增强动态语义原型方法入选CVPR 2024

虽然我从来没见过你,但是我有可能「认识」你——这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。为了达到这个目的,在传统的图像识别任务中,人们在带有不同类别标签的大量图像样本上训练算法模型,让模型获得对这些图像的识别能力。而在零样本学习(ZSL)任务中,人们希望模型能够举一反三,识别在训练阶段没有见过图像样本的类别。生成式零样本学习(GZSL)是实现零样本学习的一种有效方法。在生成式零样本学习中,首先需要训练一个生成器来合成未见类的视觉特征,这个生成过程是以前面提到的属性标签等语义描述为条件驱动的。有了生成的视觉特征作为样本,就可以像训练传统的分类器一样,训练出可以识别未见类的分类模型。生成器的

快速入门Shelve:Python数据存储利器

Shelve是Python标准库中的一个模块,用于实现简单的数据持久化。它允许你将Python对象以键值对的形式保存到文件中,然后可以随时从文件中恢复这些对象。Shelve模块的使用非常方便,适用于需要存储和检索数据的各种应用场景。本文将详细介绍Shelve模块的功能和用法,并提供丰富的示例代码,帮助你更好地理解如何使用它。1.什么是Shelve模块Shelve模块是Python标准库中的一部分,提供了一种简单的方式来将Python对象持久化到磁盘上。Shelve使用了Python的pickle模块,可以序列化和反序列化Python对象,将它们保存到磁盘文件中。这些文件可以被随时重新打开,并从

写给Android开发者的HarmonyOS入门指南

指引前言准备及注意让我们从HelloWorld开始DevEcoStudio创建项目项目结构项目架构及与Android对比生命周期布局界面跳转Pages跳转UIAbility跳转总结前言自2023华为开发者大会之后,HarmonyOS后续版本将不再支持Android应用的说法愈演愈烈,虽然网络上有很多相关的新闻,但大多都是基于HarmonyOSNEXT开发者预览版不支持Android应用安装做的推测,目前未见华为官方正式发布说明。也有人说目前的鸿蒙开发工具DevEcoStudio里面都没有集成AndroidSDK,但这也只能说明原生的鸿蒙应用无法安装在Android系统上,这个说法尚未定论。但是

微信小程序小白易入门基础教程1

微信小程序基本结构页面配置页面配置app.json中的部分配置,也支持对单个页面进行配置,可以在页面对应的.json文件来对本页面的表现进行配置。页面中配置项在当前页面会覆盖app.json中相同的配置项(样式相关的配置项属于app.json中的window属性,但这里不需要额外指定window字段),具体的取值和含义可参考全局配置文档中说明。文件内容为一个JSON对象,有以下属性:配置项属性类型默认值描述最低版本navigationBarBackgroundColorHexColor#000000导航栏背景颜色,如#000000navigationBarTextStylestringwhit