activemq配置

时间: 2023-11-22 22:05:58 浏览: 52
要配置ActiveMQ,你需要修改两个主要的配置文件:jetty.xml和activemq.xml。 1. 首先,你需要修改jetty.xml文件。该文件位于/usr/local/activemq/conf/目录下。你可以使用任何文本编辑器打开这个文件。在该文件中,你可以修改ActiveMQ的访问端口。具体来说,你可以搜索并找到与端口相关的配置项,并将其修改为你想要的端口号。修改完成后,保存并关闭文件。 2. 其次,你还需要修改activemq.xml文件。该文件也位于/usr/local/activemq/conf/目录下。同样,你可以使用文本编辑器打开这个文件。在该文件中,你可以配置ActiveMQ的服务端连接方式。具体来说,你可以搜索并找到与连接方式相关的配置项,并将其修改为你想要的配置信息。修改完成后,保存并关闭文件。 3. 在配置完成后,你可以使用浏览器访问ActiveMQ的管理应用。URL地址为:http://安装activemq的主机ip:8161/admin/。输入用户名admin和密码admin进行登录。 请注意,由于ActiveMQ使用的是jetty提供的HTTP服务,启动可能需要一些时间。所以在访问和测试之前,建议等待一段时间以确保服务已成功启动。 通过以上步骤,你就可以成功配置ActiveMQ了。
相关问题

ActiveMQ配置wss

以下是配置ActiveMQ使用wss的步骤: 1. 修改ActiveMQ的配置文件activemq.xml,可以使用vim命令打开该文件: ```shell vim activemq.xml ``` 2. 在activemq.xml文件中找到`<transportConnectors>`标签,添加以下内容: ```xml <transportConnector name="wss" uri="wss://0.0.0.0:6165?maximumConnections=1000&amp;wireFormat.maxFrameSize=104857600"/> ``` 其中,`wss://0.0.0.0:6165`是wss的监听地址和端口号,可以根据需要进行修改。 3. 保存并退出activemq.xml文件。 4. 重启ActiveMQ服务,确保配置生效。 请注意,如果你的ActiveMQ部署在阿里云的ECS上,还需要在安全组中打开6165端口,以允许外部访问。

springboot整合activemq配置

要配置Spring Boot整合ActiveMQ,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 添加ActiveMQ依赖: 在你的项目中的pom.xml文件中,添加以下依赖项: ``` <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId> </dependency> ``` 2. 配置ActiveMQ连接信息: 在你的application.properties或application.yml文件中,添加以下配置: ``` spring.activemq.broker-url=tcp://localhost:61616 spring.activemq.user=admin spring.activemq.password=admin ``` 这里,你需要设置ActiveMQ的通信地址,以及账户名和密码。 3. 配置队列或主题模式: 默认情况下,ActiveMQ提供的是队列模式。如果你想使用主题模式,可以添加以下配置: ``` spring.jms.pub-sub-domain=true ``` 4. 启动ActiveMQ服务器: 你需要启动ActiveMQ服务器来进行消息的发送和接收。可以通过在浏览器中访问http://localhost:8161,使用管理员账户名和密码(admin/admin)登录ActiveMQ管理界面来启动服务器。 这样,你就可以在Spring Boot项目中成功配置和使用ActiveMQ了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [java springboot整合activemq工程](https://download.csdn.net/download/weixin_47315082/88136003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Springboot整合ActiveMQ](https://blog.csdn.net/weixin_45698637/article/details/123443728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [《SpringBoot篇》25.SpringBoot整合ActiveMQ](https://blog.csdn.net/weixin_47343544/article/details/128164353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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