最近比较忙,有些关于EMQ的使用问题,没有时间记录了,趁这个周末抽点时间,将最近遇到的,觉得比较有价值的一个问题,分享给大家吧. 这里是针对前面的一篇博客,做的一个深入研究,关于订阅系统总线判断设备上线还是下线的补充研究.基于报文内容进行分析连接的细分信息,有一定的帮助. 1. 正常的连接 应用服务能够订阅到来自$SYS/brokers/+/clients/+/connected主题的数据.如下:这里能看到设备连接到那个EMQX节点,且知道设备端的配置信息,例如用户名,是否cleansessio

IE.FF.Safari.OP不同浏览器兼容报告 1         浏览器内核简介 Trident IE浏览器(GreenBrowser绿色浏览器, 遨游浏览器....都是IE) Geckos FireFox Presto Opera Webkit Safari.Chrome 浏览器最重要或者说核心的部分是“Rendering Engine”,可大概译为“解释引擎”,不过我们一般习惯将之称为“浏览器内核”.负责对网页语法的解释(如HTML.JavaScript)并渲染(显示)网页. 所以,通常

实体类: import java.io.Serializable; import javax.persistence.Entity; /** * * @Version : 1.0 * @Author : li_hao * @Description : Android的消息体 * @Date : 2017年11月9日 下午4:26:45 */ @Entity public class AndroidMessage implements Serializable{ private static fi

使用队列# 上一章节中我们开发了自动生成 Slug 功能,但是因为我们的需要实时请求百度翻译接口,这将会是一个系统性能隐患. 一般情况下,网络请求会存在各种不确定性,如果请求 API 出现超时情况,或者发生不可预知的错误,我们的用户将无法发帖. 生成 Slug 只是一个 优化 功能,并非是发帖的 必要 功能,我们希望无论生成 Slug 的结果如何,用户都能顺利的发帖,并且完全察觉不到延迟. 利用队列系统可以做到这点.队列允许你异步执行消耗时间的任务,比如请求一个 API 并等待返回的结果.这样可

前言 相当不错的 Javascript 编程风格规范,建议大家采用此规范编写 Javascript.原文链接: http://dojotoolkit.org/developer/StyleGuide . 翻译(Translated by):i.feelinglucky{at}gmail.com from http://www.gracecode.com ,转载请注明出处.作者和翻译者,谢谢配合. 本文地址: http://code.google.com/p/grace/wiki/DojoStyl

6 小时 Python 入门 以下操作均在 Windows 环境下进行操作,先说明一下哈 一.安装 Python 1.官网下载 Python 进入官网(https://www.python.org),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2.安装 Python 安装时注意下图勾选部分一定要勾选: 二.安装代码编辑器 PyCharm 1.官网下载 PyCharm 进入官网(https://www.jetbrains.com/pycharm),点击 Downloads,选择要下载的版本: 2

Python标准异常topic AssertionError                            断言语句 (assert)                                  失败 AttributeError                            尝试访问未知的对象属性 EOFError                                   用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError     

转载自wentingtu 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生:David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证: J. Chang and D. Blei. Relational Topic Models for Document Ne

Topic Model 标签(空格分隔): 机器学习 \(\Gamma\)函数 \(\Gamma\)函数可以看做是阶乘在实数域上的推广,即: \(\Gamma(x) = \int_{0}^{+\infty} t^{x-1}e^{-t}dt = (x-1)!\) 性质:\(\frac{\Gamma(x)}{\Gamma(x-1)} = x-1\) Beta分布 Beta分布的概率密度:\[f(x) = \begin{cases} \frac{1}{B(\alpha, \beta)}x^{\alph

ARM的MDK编译__attribute__介绍:http://infocenter.arm.com/help/index.jsp?topic=/com.arm.doc.dui0348bc/Ciafccai.html  比如实现flash特定布局,在ISP和IAP中使用: 1.变量定义或声明const unsigned char IAP[] __attribute__((section("flash.updatable"), used)) 2.链接文件设置:LR_ROM_UPDATE

WINAPI 变量(2861个)   这是从 c:\Program Files\Windows Kits\8.1\Include\um\WinUser.h 这个文件 中提取的 CTRL+F 查看变量所对应的值       1.    #define WINVER  0x0500      /* version 5.0 */ 2.    #define RT_CURSOR           MAKEINTRESOURCE(1) 3.    #define RT_BITMAP           

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

If you don't explicitly initialize a global variable, the compiler initializes it to 0. Object instance data (fields) are also initialized to 0. On the Wiin32 platform, the contents of a local variable are undefined until a value is assigned to them.

node express 在开发环境和生产环境运行的代码是不一样的, 通常是先配置好的,在开发环境运行一套代码,在生产环境运行另一套代码, 开发环境 development, 生产环境production console.log(app.get('env'));默认输出development 在生产环境时保证app.get('env')输出 production 这样就能运行不同的代码了 关键是怎么在生产环境中,使app.get('env')输出 production , 两种手动方法: 第一种

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可.转载保留声明头部与原文链接https://luzeshu.com/blog/nodesource7 本博客同步在https://cnodejs.org/topic/571618c7e84805cd5410ea26 本博客同步在http://www.cnblogs.com/papertree/p/5405202.html 在上篇博客讲到,网络io通过封装io观察者(uv__io_t),添加到loop->watcher_queue队列.在2.2节

关于对ThreadLocal变量的理解,我今天查看一下午的博客,自己也写了demo来测试来看自己的理解到底是不是那么回事.从看到博客引出不解,到仔细查看ThreadLocal源码(JDK1.8),我觉得我很有必要记录下来我这大半天的收获,今天我研究的最多的就是这两篇文章说理解.我在这里暂称为A文章和B文章.以下是两篇博文地址,我是在看完A文章后,很有疑问,特别是在A文章后的各位网页的评论中,更加坚定我要弄清楚ThreadLocal到底是怎么一回事.A文章:http://blog.csdn.net

转载于: 转:基于LDA的Topic Model变形 最近有想用LDA理论的变形来解决问题,调研中.... 基于LDA的Topic Model变形 基于LDA的Topic Model变形最近几年来,随着LDA的产生和发展,涌现出了一批搞Topic Model的牛人.我主要关注了下面这位大牛和他的学生: David M. BleiLDA的创始者,04年博士毕业.一篇关于Topic Model的博士论文充分体现其精深的数学概率功底:而其自己实现的LDA又可体现其不俗的编程能力.说人无用,有论文为证:

与Topic相关的代码主要位于nsqd/nsqd.go, nsqd/topic.go中. Topic的获取 Topic通过GetTopic函数获取 GetTopic函数用于获取topic对象,首先先尝试从topicMap表中获取,如果指定的topic存在,则直接返回topic对象. 当topic不存在时需要新建一个topic,加入到topicMap中, 如果启用了nsqlookupd则需要从lookupd中获取该topic的所有channel,在去除#ephemeral结尾的临时channel后

回到目录 环境 环境,对于开发来说就是部署的一种场景,你可以是调试场景,测试场景,生产场景,当然还可以有很多其它的场景,只要你的项目需要就可以自定义,微软帮我们定义了三种标准的环境变量,下面来说一下． 默认定义三种场景 Development 开发环境 appsetting.Development.json Staging 测试环境 appsetting.Staging.json Production 生产环境 appsetting.Production.json 注意的一点 如果没有设置环境变

topic模式跟direct差不多,只是把type改一下就行. direct是把固定的routing_key跟queue绑定,topic是把模糊的routing_key跟queue绑定 原理图: 发布者: ''' 发布者publisher ''' import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.chann

参考:http://hllvm.group.iteye.com/group/topic/37682 http://blog.csdn.net/javakuroro/article/details/6817520 http://blog.csdn.net/qq1623267754/article/details/36190715 ======================================================================= 首先来说,普通的静态变量赋