之前的文章中,介绍了如何将RabbitMQ以WCF方式进行发布.今天就介绍一下我们产品中如何使用RabbitMQ的!          在Discuz!NT企业版中,提供了对HTTP错误日志的记录功能,这一点对企业版非常重要,另外存储错误日志使用了MongoDB,理由很简单,MongoDB的添加操作飞快,即使数量过亿之后插入速度依旧不减.          在开始正文之前,先说明一下本文的代码分析顺序,即:程序入口==>RabbitMQ客户端===>RabbitMQ服务端.好了,闲话少说,开始…

这个系列目前计划写四篇,分别是配置,示例,WCF发布,实战.当然不排除加餐情况.  介绍: rabbitMQ是一个在AMQP协议标准基础上完整的,可服用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议.采用 Erlang 实现的工业级的消息队列(MQ)服务器. RabbitMQ的官方站:http://www.rabbitmq.com/          AMQP(高级消息队列协议) 是一个异步消息传递所使用的应用层协议规范,作为线路层协议,而不是API(例如JMS),A…

在上一篇文章中,介绍了在window环境下安装erlang,rabbitmq-server,以免配置用户,权限,虚拟机等内容.         今天将会介绍如果使用rabbitmq进行简单的消息入队,出队操作,因为本文演示的环境要用到上文中配置的环境,所以要运行本文sample,请先按上一篇中完成相应环境配置.         首先,我们下载官方的.net客户端软件,链接:http://www.rabbitmq.com/dotnet.html         下载并安装之后,将安装目录下的这两个…

在之前的两篇文章中,主要介绍了RabbitMQ环境配置,简单示例的编写.今天将会介绍如何使用WCF将RabbitMQ列队以服务的方式进行发布.          注:因为RabbitMQ的官方.net客户端中包括了WCF的SAMPLE代码演示,很适合初学者,所以我就偷了个懒,直接对照它的SAMPLE来说明了,算是借花献佛吧,呵呵. 首先我们下载相应源码(基于.NET 3.0),本文主要对该源码包中的代码进行讲解,链接如下:        Binary, compiled for .NET 3.0…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

LinearGradient 线性渐变渲染器 LinearGradient中文翻译过来就是线性渐变的意思.线性渐变通俗来讲就是给起点设置一个颜色值如#faf84d,终点设置一个颜色值如#CC423C,然后在一个区域内绘图,这个图像的颜色将呈现非常美妙的效果,颜色会从起点颜色到终点颜色过渡.给一张图,大家直观感受一下  我们看LinearGradient的API,发现它只有两个构造方法,非常简单. LinearGradient (float x0, float y0, float x1, floa…

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…

原有模型 1.下载fasrer-rcnn源代码并安装 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 1)  经常断的话,可以采取两步: git clone https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2)  到py-faster-rcnn中,继续下载caffe-faster-rcnn,采取后台跑: git submodule update --in…

下拉刷新 实现下拉刷新目前能想到的有两种方式 1. 调用系统的API,系统有提供下拉刷新的API接口 当然,你可以直接在全局变量app.json的window里面配置上面这个属性,这样整个项目都允许下拉刷新了,因为系统默认是不具备下拉刷新功能的  2. 监听scroll-view,自定义下拉刷新,还记得scroll-view里面有一个bindscrolltoupper属性吗?忘记请自行回顾上一篇微信小程序实战篇-电商(二)当滚动到顶部/左边,会触发 scrolltoupper 事件,所以我们可以…

FaceNet---Tensorflow下的下的实战篇 @WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.FaceNet算法简介 二.FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2  下载文件:FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据 三.遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错 3.2 非法指令 (核心已转储) 3.3 找不到路径 3.4 模型版本…