一、常用库选择

1. EasyNetQ（推荐快速开发）

- 特点：封装了底层API，提供简洁的API和异步支持

- 安装：Install-Package EasyNetQ

- 示例：

using var bus = RabbitHutch.CreateBus("host=localhost");

SpringBoot与RabbitMQ深度实践：四大核心场景高效解耦方案

在现代分布式系统中，**消息队列（MQ）**是系统解耦、削峰填谷和异步处理的关键组件。
本文将基于 Spring Boot + RabbitMQ，实现四大核心场景，并结合生产级优化实践，帮助你快速掌握从入门到实战的完整方案。

作者：lazasha

来源：
https://blog.csdn.net/lazasha/article/details/86739783

目录

• CAP原则
• Rocket mq实现思路
• Rabbit mq实现思路
• 需要考虑的问题
• 后记

在当今的分布式系统架构中，消息中间件扮演着至关重要的角色。RabbitMQ 作为一款广泛使用的开源消息代理，因其可靠性、灵活性和高性能而备受青睐。特别是在互联网软件开发领域，对于涉及订单处理、库存管理、支付通知等核心业务场景时，确保消息的可靠传输成为了系统稳定性的关键。其中，Spring Boot 3 框架为整合 RabbitMQ 提供了便捷的方式，然而，如何在这一整合过程中保证消息 100% 不丢失，是每一位开发者都必须面对的挑战。

消息确认

当生产者投递消息到消费者broker会立即从内存中将消息删除，在这种情况下，杀掉一个消费者将会丢失消息。

为了确认消息不会丢失，rabbitmq支持message acknowledgments。一个ACK的响应会从消费端返回，告诉rabbitmq一个特定的

消息已被接收。

当rabbitmq空闲时会处理它，将它删除。

如果一个消费者挂掉（channel被关闭、connection被关闭或者TCP 连接被关闭）而没有发送ACK，那么rabbitmq会让这个消息重

从经典的BM25，到现代的各类Embedding技术（稀疏、密集、多向量），再到提升最终效果的Reranker。目标是帮你理解它们的工作原理和适用场景，为你构建高效RAG系统提供清晰的指引。

einsum方法解析

Einsum 是爱因斯坦在研究广义相对论时，需要处理大量求和运算，为了简化这种繁复的运算，提出了求和约定，推动了张量分析的发展，具有重要意义！einsum 在Pytorch、TensorFlow、numpy中一个十分优雅的方法。Einsum 可以计算向量、矩阵、张量运算，包括计算 transposes、sum、column/row sum、Matrix-Vector Multiplication、Matrix-Matrix Multiplication。如果利用得当，sinsum绝对是你科研路上的一把利器，可完全代替其他的矩阵计算方法。

榨干硬件性能：C++缓存与内存优化深度指南

在软件性能优化领域，开发者往往将目光聚焦于算法的改进和时间复杂度的降低。然而，在现代计算机体系结构中，一个经常被忽视却至关重要的性能瓶颈，潜藏在CPU与主内存之间——我们称之为“内存墙”（Memory Wall）。CPU的运行速度以惊人的步调增长，但内存访问速度的提升却相对缓慢。这种速度差异意味着，即使拥有最快的CPU，如果它总是在等待数据从内存中加载，其强大的计算能力也无法得到充分发挥。

以下是一份面向初学者的C++标准模板库（STL）系统入门教程，结合核心组件与实战案例：

一、STL基础概念

STL（Standard Template Library）是C++标准库的核心组成部分，基于泛型编程思想，提供容器、算法、迭代器三大核心模块。其特点：

o 高效性：容器与算法经过性能优化

为什么要学习Excel？首先，Excel是一个好用的工具，并不会因为你会Python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决实际的业务问题，其次，Excel因为其简单易用，而受到人们的青睐。一般学习数据分析，都是以了解Excel函数为基础，以Excel函数的学习为基础，对于后续SQL、Python、DAX函数有很好的帮助，对于概念性的东西加深理解。