Вопросы по теме 'spring-integration'
Spring интеграция XMPP и Google Cloud Messaging
Я использую модуль xmpp для весенней интеграции, чтобы написать собственную реализацию стороннего сервера, подключающегося к облачным службам GCM, как в Сервер подключений к облаку GCM (XMPP) .
Пока я успешно подключился к серверу GCM, однако,...
04.04.2024
@Router в Spring Интеграция с аннотациями (запрос / ответ)
Не могли бы вы привести какой-либо пример маршрутизации сообщений в Spring Integration? Фильтр по сообщению полезной нагрузки, заголовку или чему-то вроде следующего:
<int:payload-type-router input-channel="routingChannel">
<int:mapping...
08.04.2024
Формат timeField совокупного счетчика Spring XD
Я получаю поток журналов HTTP-запросов с удаленного сервера и хочу создать совокупный счетчик для наблюдения за трафиком. Я получаю строку JSON, содержащую поле «отметка времени» в формате SQL:
{"timestamp": "2015-08-12 23:21:13", ...}
У...
10.04.2024
проблема с выводом адаптера входящего канала jpa
@Bean
public JpaPollingChannelAdapter reimStgResponseJpaInboundAdapter() {
return Jpa
.inboundAdapter(entityManager)
.nativeQuery(responseQueryString)
//.expectSingleResult(true)
.get();
}
@Bean...
23.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..