消息

LangChain核心组件之Messages在 LangChain 中，消息（Messages）是模型上下文的基本单元。它们代表了模型的输入与输出，既包含实际内容，也携带元数据，用于在与大语言模型（LLM）交互时完整表达对话状态。

MFC中事件与消息有什么关联，区别与联系理解MFC中消息与事件的关系对于Windows GUI编程至关重要，这种机制是MFC框架响应各种用户交互和系统事件的基础。

QT程序如何将事件和消息发送给MFC程序，MFC程序如何接收消息和事件Windows消息是Windows操作系统的一种事件驱动机制。每个窗口都有一个消息队列，当有事件发生时（如用户输入、系统事件等），系统会将消息投递到该队列，然后窗口的消息处理函数会处理这些消息。不同进程之间的窗口可以通过发送消息进行通信。

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【仿RabbitMQ实现消息队列项目】交换机智能路由、队列流量隔离、绑定信息精准定向、消息可靠投递——四模块协同打造低耦合消息系统！我们按照AMQP形式设计的，下面先简单认识下：AMQP（高级消息队列协议）是消息队列的“交通规则”，定义了生产者、交换机、队列、消费者如何协作，确保消息可靠传递，解决异步通信、系统解耦等问题。

WebSocket vs RabbitMQ：聊天室技术选型分析下面是一个可视化对比界面，展示了两种技术的基本实现：对于大多数聊天室应用，推荐使用WebSocket作为主要通信协议，因为：

RabbitMQ用法的6种核心模式全面解析场景：单生产者-单消费者基础通信拓扑结构：Java实现：性能指标：场景：任务分发与负载均衡关键配置：

HL7消息编辑器的使用手册互联网与中间件：工业与物联网：HL7 Assistant 是用于浏览，编辑，验证HL7消息并与HL7应用程序交换数据的生产力工具。 HL7 Assistant的一些主要功能包括：

解读 Flink Source 接口重构后的 KafkaSourceApache Kafka 和 Apache Flink 的结合，为构建实时流处理应用提供了一套强大的解决方案[1]。Kafka 作为高吞吐量、低延迟的分布式消息队列，负责数据的采集、缓冲和分发；而 Flink 则是功能强大的流处理引擎，负责对数据进行实时计算和分析。两者相辅相成，优势互补，共同构成了实时流处理应用的坚实基础。

使用 AutoMQ 和 Tinybird 分析用户网购行为在当前竞争激烈的市场环境中，数据分析已成为企业实现差异化和精准营销的关键。通过分析用户行为数据，企业能够深入了解用户的习惯、偏好和行为模式，从而更精准地定位目标市场，制定个性化营销策略，并提供定制化推荐和服务。

Apache Kafka 中的认证、鉴权原理与应用编辑导读：本篇内容将进一步介绍 Kafka 中的认证、鉴权等概念。AutoMQ 是与 Apache Kafka 100% 完全兼容的新一代 Kafka，可以帮助用户降低 90%以上的 Kafka 成本并且进行极速地自动弹性。作为 Kafka 生态的忠实拥护者，我们也会持续致力于传播 Kafka 技术，欢迎关注我们。

携手AWS，零成本在EKS上体验AutoMQ企业版AutoMQ是一款贯彻云优先理念来设计的 Kafka 替代产品。AutoMQ 创新地对 Apache Kafka 的存储层进行了基于云的重新设计，在 100% 兼容 Kafka 的基础上通过将持久性分离至 EBS 和 S3 带来了 10x 的成本降低以及 100x 的弹性能力提升，并且相比 Apache Kafka 拥有更佳的性能。

如何恢复已删除的 Telegram 消息 [iOS&amp；Android]Telegram 是一款功能强大的消息应用程序，因其易用性、隐私保护和众多炫酷功能而深受用户喜爱。然而，有时我们会不小心删除重要的消息。在这种情况下你应该做什么？

Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案编辑导读： AutoMQ 是一款与 Apache Kafka 100% 完全兼容的新一代 Kafka，可以做到至多 10 倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与 Kafka 的完全兼容性可以与用户已有的 Flink 等大数据基础设施进行轻松整合。Flink 是重要的流处理引擎，与 Kafka 有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产 Kafka 集群迁移到 AutoMQ 时，如何处理好 Flink 的位点来确保整体迁移的平滑过渡。

活动预告｜云原生创新论坛：知乎携手 AutoMQ、OceanBase、快猫星云的实践分享近年来，云原生技术迅猛发展，成为企业数字化转型的关键动力，云原生不仅极大地提升了系统的灵活性和可扩展性，还为企业带来了前所未有的创新机遇。

得物使用AutoMQ构建海量数据处理的新一代可观测性架构得物作为全球领先的潮流网购社区，日益增长的用户和数据带来了巨大的技术挑战。当前，得物的可观测性平台每天生成数PB级Trace数据和数万亿条Span记录，要求平台具备高效的实时处理能力和低成本的数据存储解决方案。

知乎启用AutoMQ替换Kafka，开辟成本优化与运维提效新纪元作者：知乎在线架构组王金龙知乎公司，成立于 2010 年 8 月 10 日，于 2011 年 1 月 26 日正式上线，是中文互联网的高质量问答社区和创作者聚集的原创内容平台。

开源的、基于内存的键值存储数据库redis详细介绍目录一、Redis的概述1、概述2、特点（1）基本特性（2）数据结构（3）运行环境二、Redis的重要作用

监听RabbitMQ，向Elasticsearch 创建索引上一篇通过配置Canal+MQ的数据同步环境，实现了Canal从数据库读取binlog并且将数据写入MQ。

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软件工程知识点总结（3）：需求分析（二）——分析模型建模1 类(Class)、对象(Object)和它们之间的关系是面向对象技术中最基本的元素。类图技术是 OO 方法的核心。类图标加上它们之间的关系就构成了类图。