# 基于amqp实现的golang消息队列 MaxQ 2017-07-01 张培培 饿了么－基础框架组 ## 内容 1. 队列 2. IPC消息队列 3. AMQP协议 4. MaxQ架构模型 5. MaxQ相关特性 6. 使用场景和案例 ### 1. 队列  跟消息队列相比，有哪些共性？ • 生产者消费者 • 通信方式 • 存储方式 • 堆积能力 消息可靠性 • 生产消费关系 • Pull/Push ### 2. IPC消息队列  跟消息队列相比，有哪些共性？ ###

## PHP CHINA PHP基本语法 PHPCHINA! HAPPY PHPING PHPCHINA.COM —条件、循环、函数 杨亮 ## 程序的基本结构 程序 运算（+ - x / & | ! ..） 输入 逻辑（条件、循环、递归） 输出 辅助（变量、数组、函数） 小测验 用你熟悉的程序找出 1~1000中的所有质数 ## 我们直接看代码好了 '; } echo " 21 ".$distance." 22 ".($distance / 10)." 23 24 } ## 数组与循环 $prices = array('Tires' => 100, 'Oil' => 10, 'Spark') 4 foreach ($prices

## 现代编程思想 队列：可变数据结构实现 Hongbo Zhang ## 队列 - 我们曾经介绍过队列这个数据结构 - 先进先出 ☐ 利用两个堆栈进行实现 - 我们利用可变数据结构进行实现 - 基于数组的循环队列 ☐ 单向链表 ## 队列 • 我们实现以下函数（以整数队列为例） 1. struct Queue { ... } 2. 3. fn make() -> self，为了方便起见，我们将本身作为返回值传回 1. make().push(1).push(2).push(3).pop().pop().length() // 1 ## 循环队列 - 我们可以利用一个数组来代表队列 - 数组是一个连续的存储空间，每一个字段均可被修改 ☐ 数组被分配后长度不变 1. let a: Array[Int] = Array::make(5, 0) 2 3. a[1] = 2 4. println(a) // [1, 2, 0, 0, 0] - 我们记录当前的开始和结束，每当添加新的元素的时候，结束向后移一位。如果超出数组长度，则绕回开头 ## 循环队列 make() End  Start

/a/69da5498250981292ccdaaa8c183efbf/p11_2.jpg) - 可变变量需要小心处理 ## 循环 ## - 利用变量，我们可以定义循环 1. <定义变量及初始值> 2. while <针对变量判断是否继续循环>, <对变量进行迭代> { 3. <需要重复执行的命令> 4.} • 例如，我们可以反复执行n次输出操作 = 0 2. while i < 2, i = i + 1 { 3. println("Output") 4. } // 重复输出2次 ## 循环 • 我们进入循环时 ☐ 判断是否满足继续循环的条件 ☐ 执行命令 ○ 对变量进行迭代 ○ 重复以上过程 • 例如 1. let mut i = 0 // <-- 此时 i 等于 0 2. while i println("Output") // <-- 0 < 2，因此继续执行，输出第一次 4. } // <-- 此时，我们执行 $ i = i + 2 $ ## 循环 • 我们进入循环时 ☐ 判断是否满足继续循环的条件 ○ 执行命令 ○ 对变量进行迭代 ○ 重复以上过程 例如 1. // 此时 i 等于 1 2. while i < 2, i = i + 1 { //

本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。 000的话，那么这里的每个向量都是10,000维的。 ## 循环神经网络解决的问题 ## • 卷积神经网络或全连接网络的局限性 · 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播 $$ a^{<0>}=0 $$ $$ a^{(0)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(1)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(2)}\xrightarrow{RNN-cell}a^{(3)}\xrightar

基础服务 支撑系统 消息PaaS平台 ## 存储和中间件 账号/认证 接入管理 基础API 事件输出 逻辑回调 UI DB 淘友关系 打点输出 消息形态 消息队列 消息业务逻辑层 群/群成员 基础监控 单聊 群聊 消息号 分布式缓存 数据模型层 定义模型 关注关系 全链路 消息 收件箱 会话 Redis 会话视图 消息模型 客户端 ## 电商消息核心技术和挑战 ## 电商消息多端同步设计 同步技术核心要求： 1. 客户端和服务端消息最终一致 2，不一致后增量补偿机制 3. 端侧维护syncId 消息IM 消息队列 sync可靠同步 补偿机制 在线推送 在线通道 同步/补偿机制 通道不持久化消息 消息SDK 补偿：客户端冷启动、后台切换到前台以及syncId不连续请求服务器 网络SDK 分页拉取 按业务多端同步 群活动推送 营销推送 群成员关系 syncId序列号 消息SaaS Agoo离线通道 发送消息 单聊 分发模块 号关注关系 RDB缓存队列 消息发送 客户端 持久化消息 消息队列 单聊关系 消息队列 推送消息 ACK 追加写入 消息表 更新 会话视图表 收件箱表 增量补偿根据同步位点获取 sync\_inbox表 客户端SyncSDK