场景应用

一、适用场景 1.解耦 2.最终一致性 3.广播 4.错峰与流控(秒杀业务用于流量削峰场景) 秒杀场景 二、核心组件，关键点(交换器、队列、绑定) AMPQ消息路由必要三部分：交换器、队列、绑定。 Java核心组件：ConnectionFactory、Connection、Channel、Delivery、DeliverCallback、CancelCallback 队列 1. 建立连接 ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory(); factory.setHost("127.0.0.1"); factory.setPort(5672); factory.setUsername("admin"); factory.setPassword("admin"); Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); 2. 声明队列 如果在同一条信道上订阅了另一个队列，那就不能再声明队列，必须先取消订阅。 Queue.DeclareOk queueDeclare(String queue, boolean durable, boolean exclusive, boolean autoDelete,

1.铁路安全人工智能检测<一是对运行状态下列车、货物、人员的安全监测；二是对铁路各项基础设施的安全监测；三是对铁路运行环境的安全监测。铁路人工智能安全检测的市场规模可达千亿元级。> 2.指纹识别<一是安全支付；二是应用切换；三是智能锁> 单说智能锁，相关公司品牌便涉及10来个： https://www.zhihu.com/question/53120614 安全支付可以和人脸识别交叉验证 应用切换还涉及压力识别等 <疑问:为什么芯片总是和识别算法挂钩，似乎做芯片的都在做识别> 3.笔迹识别<刑侦、银行、司法、考古、文案> 4.布匹、纺织业、化纤丝瑕疵检测 5.钞票识别<银行系统> 6.医疗 7.视频[防抖、去噪、增强等] 8.VR:从<生活大爆炸>、<头号玩家>、<黑客帝国>等影视作品都有他的身影，如今这个世界，曾经的科幻都成为了现实，如果VR技术成熟普及，势必是生活方式的一种颠覆【标星**********】 9.三维重建：医学治疗、文物保护、游戏开发、工业设计、航天航海等 10.国星宇航：专注于提供短周期、低成本、一站式的微小卫星整体解决方案，将卫星应用到更多的商业领域（？？难道真的会出现卫星买卖，三体的预言吗） 11.3C数码外观检测 来源： CSDN 作者： yyywww666 链接： https://blog.csdn.net/yyywww666/article

//场景一：可以修改对象的值let o = { name: 'xiaoming', price: 190 } let d = new Proxy(o,{ get (target,key){ if(key === 'price'){ return target[key] + 20 }else{ return target[key] } } }) console.log(d.price,d.name) //场景二：不修改其代理的值,只读 let o = { name: 'xiaoming', price : 190 } let d = new Proxy(o,{ get (target,key) { return target[key] }, set (target, key, value) { return false } }) d.price = 300 console.log(d.price,d.name) //es5实现只读,缺点：客户和程序员都不能修改 for(let [key] of Object.entries(o)) { Object.defineProperty(o,key,{ writable: false }) } o.price = 300 console.log(d.price,d.name) //场景三：不破坏数据接口，符合校验规则 1 let o = {

QGraphicsScene添加文本 要想将元素添加到场景中，首先你必须构建一个 QGraphicsScene图形场景，然后通过调用addItem()将元素添加到你构建的QGraphicsScene图形场景中。QGraphicsScene图形场景还有很多相当便利的方法，如：addEllipse(), addLine(), addPath(), addPixmap(), addPolygon(), addRect(),addText()等。所有添加的元素都具有他的尺寸和相对于场景的坐标系，元素初始化位置为所在场景中的（0,0）。 然后，使用QGraphicsView图形窗口来加载QGraphicsScene图形场景，就可以看到你在场景中添加的元素啦。当场景变化时，（例如，当一个元素移动或变换）QGraphicsScene图形场景发出的changed()信号。如果要删除场景中的某个元素用removeItem()。 import sys from PyQt5 . QtGui import QFont from PyQt5 . QtWidgets import QApplication , QWidget , QLabel , QHBoxLayout , QGraphicsScene , QGraphicsView class sceneDemo ( QWidget ) : def _

加载顺序 bootstrap(.yml 或者 properties) 由父ApplicationContext加载，比application(.yml 或者 properties)优先加载 bootstrap(.yml 或者 properties) 里面的属性不能被覆盖 原理 Spring是有上下文一说的，也叫Application Context，Application Context又是有父子关系的，所以必须要理解ApplicationContext是什么。SpringCloud启动时，会先创建一个Bootstrap Context，然后创建一个Application Context，Bootstrap Context是Application Context的父上下文，Bootstrap负责从外部源加载配置并解析，这两个上下文共用一个从外部获取的Environment。Bootstrap配置具有较高的优先级，不会被本地配置覆盖。Bootstrap典型的应用场景是使用SpringConfig，这个时候你需要把配置信息配在bootstrap里面。Bootstrap属于引导配置，Application属于应用配置。 应用场景 application 自动化配置 bootstrap bootstrap 配置文件中添加连接到配置中心的配置属性来加载外部配置中心的配置信息

LinkedHashMap 通常提供的是遍历顺序符合插入顺序，它的实现是通过为条目(键 值对)维护一个双向链表。注意，通过特定构造函数，我们可以创建反映访问顺序的 实例，所谓的 put、get、compute 等，都算作“访问”。 这种行为适用于一些特定应用场景，例如，我们构建一个空间占用敏感的资源池，希望可 以自动将最不常被访问的对象释放掉，这就可以利用 LinkedHashMap 提供的机制来实 现，参考下面的示例: package LinkedHashMap; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * @author jiangwentao */ public class LinkedHashMapSample { public static void main(String[] args) { LinkedHashMap<String, String> accessOrderedMap = new LinkedHashMap<String, String>(16, 0.75F, true) { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) { // 实现自定义删除策略，否则行为就和普遍

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的，关于ZooKeeper中的Acl可以参考之前写过的一篇文章《 说说Zookeeper中的ACL 》。 2.重要概念 2.1 ZNode 前文已介绍了ZNode,

转：http://blog.csdn.net/xinguan1267/article/details/38422149 ZooKeeper是 Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的

ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper提供的Client API的使用，第三部分介绍一些ZooKeeper典型的应用场景。 ZooKeeper基本原理 1. 数据模型 如上图所示，ZooKeeper数据模型的结构与Unix文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每个ZNode都可以通过其路径唯一标识，比如上图中第三层的第一个ZNode, 它的路径是/app1/c1。在每个ZNode上可存储少量数据(默认是1M, 可以通过配置修改, 通常不建议在ZNode上存储大量的数据)，这个特性非常有用，在后面的典型应用场景中会介绍到。另外，每个ZNode上还存储了其Acl信息，这里需要注意，虽说ZNode的树形结构跟Unix文件系统很类似，但是其Acl与Unix文件系统是完全不同的，每个ZNode的Acl的独立的，子结点不会继承父结点的，关于ZooKeeper中的Acl可以参考之前写过的一篇文章《 说说Zookeeper中的ACL 》。 2.重要概念 2.1 ZNode 前文已介绍了ZNode,

智能营销，系统通过精准分析，能够对客户做出准确的定位和画像，并匹配出最佳的营销策略，将营销融入服务的过程中，最终达到促进购买的目的。 政务领域的应用：例如贵阳12345城市管理自流程系统，该系统通过对市、区、乡镇各级政府部门11大类、700多个小类和近1000个子类的社会服务进行了梳理，通过人工智能大脑替换原有人工派单，将群众的报案准确派发至相应单位，减少人的工作量，提高工作效率，提升政府的治理能力。 智能家居：下班进门人脸识别， 自动开灯，温度调节，命令打开电视，准备咖啡，扫地机器人打扫房间。 智能问答：带有常识的问答 商品推荐：购买过便不再推荐同类商品 我们能期待具有常识的软件能做什么？这是很难去定义的，因为它包含着许许多多的小片段，而所有的一切都很容易单独进行编程。例如，如果你躺在地上大喊“我受伤了”，常识会让我们呼叫急救服务……但有可能，苹果的Siri已经能够做到这一点。 我们有Winograd Schema挑战，但它似乎太注重自然语言处理…我不知道理解语言和常识是否是一回事。例如，许多人是文盲，但他们也有常识。 因此，我在此提供一个“测试”。每年都有新的原创视频游戏问世，其中大多数都没有任何说明。你开始玩的时候要自己看着办，也就是用“常识”。所以我认为，如果有一个软件能够从苹果的AppStore选一个不错的游戏，并在几分钟想出怎么玩（而非玩上上千遍）