Topic是ROS里一种异步通信的模型，一般是节点间分工明确，有的只负责发送，有的只负责接收处理。 对于绝大多数的机器人应用场景，比如传感器数据收发，速度控制指令的收发，Topic模型是最适合的通信方式。 为了讲明白topic通信的编程思路，我们首先来看 topic_demo 中的代码,这个程序是一个消息收发的例子：自定义一个类型为gps的消息（包括位置x，y和工作状态state信息），一个node以一定频率发布模拟的 创建package cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg topic_demo roscpp rospy std_msgs 2.创建GPS信息 cd topic_demo 见 topic_demo/src/talker.cpp #include<ros/ros.h> #include<topic_demo/gps.h>//自定义msg产生的头文件 int main(int
COMPONENTS)声明编译本包所需要其他ros包 add_executable声明编译本包生成的可执行文件 target_link_libraries链接可执行文件和依赖库 Package.xml 发布一个topic july_talker"); ros::NodeHandle n; ros::Publisher july_pub = n.advertise<std_msgs::String>("/july_topic 订阅一个topic #include"ros/ros.h" #include"std_msgs/String.h" void julyCallback(const std_msgs::String::ConstPtr init(argc,argv,"july_listener"); ros::NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("/july_topic ",10); ros::Publisher july_pub_new = n.advertise<july_msg::JulyMsg>("/july_topic_new",10); ros
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后来发现从网易财经可以下载股票和指数的历史数据。 print(col_info) return [index_data,col_info] 运行get_index_history_byNetease(‘sh000001’) 就能够得到上证指数所有的历史数据
在topic接收方，有一个比较重要的概念，就是回调(CallBack),回调就是预先给 gps_info 话题传来的消息准备一个回调函数，你事先定义好回调函数的操作，本例中是计算到原点的距离。 Listener.cpp #include <ros/ros.h> #include <topic_demo/gps.h> #include <std_msgs/Float32.h> void gpsCallback (const topic_demo::gps::ConstPtr &msg) { std_msgs::Float32 distance; //计算离原点(0,0)的距离 //建议使用ROS原生的float NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("gps_info", 1, gpsCallback); //设置回调函数gpsCallback //三个参数：1.监听topic add_executable(talker src/talker.cpp) #生成可执行文件talker add_dependencies(talker topic_demo_generate_messages_cpp
本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic，查看topic列表、分区、副本详情，删除topic，测试topic发送与消费，算是最基础的操作了，当然，不同版本其实指令是有所差异的，本文只针对 1、创建一个名为test-topic的topic，该topic有3个分区，每个分区分配3个副本——. replication-factor 3 创建成功时，会提示： Created topic test-topic.2、查看kafka集群已有topic列表——. 4、删除topic——. Topic test-topic is marked for deletion.Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线，以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据，适合搭配均线数据进行选股和分析。
Defining the Probabilistic Topic Network 这种快速增长是伟大的，但是要成功地完成我们的使命，Quora中的绝对知识不足以能迅速地转变为新的领域。 Schematization ofthe link-creation process in the probabilistic topic network. The weight of the link is the probability that a question tagged withthe pointing topic is also tagged with the topic to which it points.
Zabbix监控运行一段时间以后，会留下大量的历史监控数据，Zabbix数据库一直在增大；可能会造成系统性能下降，查看历史数据室查询速度缓慢。 Zabbix里面最大的表就是history和history_uint两个表，而且zabbix里面的时间是使用的时间戳方式记录，所以可以根据时间戳来删除历史数据 一、关闭zabbix、http服务 pkill -9 zabbix service httpd stop 二、清理zabbix历史数据 1、查看数据库目录文件 [root@zabbix-server zabbix]# cd
package com.shi.topic; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.TimeoutException; import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery; import com.shi.util.RabbitMqUtils; /** * 通配符模式 - topic :29 */ public class TopicTest { //交换机名称 private final static String EXCHANGE_NAME = "exchange_topic _1"; private final static String QUEUE_2 ="queue_topic_2"; /** * 生产者 - 路由模式 * KEY_1 ="a" "); //3 消息内容 String message = " 施爷 通配符模式 topic 向你发送了一条消息
看起来，这个Routing模式已经算灵活的了，但是，这还不够，我们还有更加多样灵活的Topic模式。 Topic模式 ? return words.toString(); } } channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, BuiltinExchangeType.TOPIC );这里指定的Exchagne模式为Topic模式 通过String routingKey = getRouting(argv)；实现在Program arguments中填写routing key参数 程序运行完，可以在RabbitMQ管理应用中看到名为“topic_logs”的Exchange。 这就是Topic模式，到此为止，几大主要RabbitMQ模式已经讲完了。你是否对于RabbitMQ有了一个基本的了解了？
Hints of the Topic Hierarchy 为我们的网络确定的最简单的度量之一是每个节点的indegree。这只是指向节点的链接的权重的总和。 The probabilitythat a randomly selected topic has outdegree k. the topic with the largest total outdegree in the topic network Add the topic, and its subtree , to the subtree of each topic it links to with weight WA→B/∑xWA→x Remove the topic from the topic network Goto 2 until only N topics are left ?
一、概述 生产环境中，有一个topic的数据量非常大。这些数据不是非常重要，需要定期清理。 要求：默认保持24小时，某些topic 需要保留2小时或者6小时 ? 二、清除方式 主要有3个： 1. topic 比如： log.retention.hours=3 表示保留3个小时 单个topic 针对单个topic策略，需要使用脚本kafka-configs.sh 此脚本不需要重启kafka就会生效 名 输出： Configs for topic 'test' are 这个表示为策略为空 删除topic数据 如果需要删除topic所有数据，使用命令 bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper zookeeper-1.default.svc.cluster.local:2181 这个命令，请谨慎执行!!! kafka是采用轮询的方式，轮询到这个topic时,删除10秒钟前的数据。
这两天做了一个调用新浪股票接口获取实时以及历史股票数据的应用，因为新浪没有公开关于其接口的官方文档，所以通过各种百度差了很多关于新浪股票接口的使用，不过大家基本都是转载或者直接复制，对于实时数据的获取讲的很详细，但是缺少获取历史数据的方法 关于实时数据的获取大家可以看这篇博客： 实时股票数据接口 经过不懈的努力终于再这篇博文中找到了关于新浪股票历史数据的获取方式 腾讯股票接口、和讯网股票接口、新浪股票接口、雪球股票数据、网易股票数据 收盘价、成交量： 获取的数据会有很多，然后根据自己需要进行解析，我需要的是每天的收盘价，股市是每个工作日下午3点收盘，所以我只需要找到每天的下午三点时刻的数据进行过滤即可： 1、新建一个历史数据对象类 ：和上一个区别就是，这里包含的是所有的历史数据：参数包括股票名字、代码、现在的价格、历史数据： public class HistoryModels { public String name; HTTP请求json数据，我这里用的Volley请求的： 其中将时间点未15:00:00的数据过滤出来，组合乘List之后在全部赋值组合成一个HistoryModels存放股票信息以及股票的所有历史数据
本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic，查看topic列表、分区、副本详情，删除topic，测试topic发送与消费，算是最基础的操作了，当然，不同版本其实指令是有所差异的，本文只针对 1、创建一个名为test-topic的topic，该topic有3个分区，每个分区分配3个副本—— . replication-factor 3 创建成功时，会提示：Created topic test-topic. 2、查看kafka集群已有topic列表—— . 4、删除topic—— . Topic test-topic is marked for deletion.
闲了的时候还是要学一点金融知识，先不说金融懂多少，但是通过金融的目的来编程其实也还行。总之美好的一天不要浑浑噩噩的度过。我觉得都是值得回忆的美好岁月。我们都知...
","clientRequestId":1231231231} Traceback (most recent call last): File "cmq_sample_topic.py", line 47, in <module> publish_message() File "cmq_sample_topic.py", line 35, in publish_message my_topic.publish_message(msg) File "/root/test/cmq_sdk/sdk/simple_demo/.. /cmq/topic.py", line 103, in publish_message msgId = self.cmq_client.publish_message(params) File 解决办法 登录控制台 : http://IP/cmq-manager/access 移除topic的access, 并重新添加即可 2021-01-22_125313.png
但是下载下来之后好像是一分钟图的，妈蛋其实我想要1小时图的EURUSD历史数据。 福汇官方有个历史数据下载器软件（初阶免费），登录自己的福汇账号，把这个软件加入到购物车，结算，然后就能下载了。
RabbitMQ Topic（通配符）工作模式 上文我们介绍了它的路由工作模式，接下来介绍一个通配符的模式。 *（星号）可以正好代替一个词。 ("topic") 通配符的方式 // HEADERS("headers") // 3:durable是否持久化 // 4：autoDelete:是否自动删除 channel.exchangeDeclare(exchangeName, BuiltinExchangeType.TOPIC,true,false,false,null); // 6：创建队列 String queueName = "test_topic_queue"; String queueName01 = "test_topic_queue01"; "; String queueName01 = "test_topic_queue01"; // 发送消息 //5创建队列 // queueDeclare
要获取全部基金历史数据分两步； 第一步：获取所有上市的基金代码 问题1：你连上人家服务器然后才能获取所有基金呀，你总不能从空气中直接拿吧！ 通过查阅相关资料，找到了东方财富的api，如代码所示。 第二步：通过基金代码获取该基金的历史数据 import requests from bs4 import BeautifulSoup from prettytable import * def get_url 当然您还可以将数据存储到数据库中，这样您获取历史数据的时候只需要获取前一天的数据或者当天数据即可然后做增量存储。当然如果不能从数据中发现什么规律用于真正的开疆拓土那将变得毫无意义。
1.Topic创建的方式 Topic的创建分为自动创建和通过命令行创建两种。通过broker配置参数autoCreateTopicEnable设置。 sh bin/mqadmin updateTopic -c DefaultCluster -n localhost:9876 -t threezto-test -r 12 -w 12 2.客户端发起Topic defaultMQAdminExt.createAndUpdateTopicConfig(addr, topicConfig); System.out.printf("create topic %n", addr); } 3.Broker处理Topic创建 Broker处理请求 1.更改本地topic配置缓存topicConfigTable 2.将缓存topicConfigTable配置信息写入磁盘 = null) { LOG.info("update topic config, old:[{}] new:[{}]", old, topicConfig); } else {
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