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Java实现监听 tibco queue
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写一篇董事长奖励基金的申请
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guest说:
Java实现监听 tibco queue
监听 Tibco queue 可以使用 Tibco EMS Java API 来实现。Tibco EMS Java API 是 Tibco 的一种消息传递技术，它提供了一个可以在 Java 应用程序中使用的事件驱动的消息传递框架。Tibco EMS Java API 支持消息传递，收发消息，消息确认，消息订阅等一系列服务。
使用 Tibco EMS Java API 监听 Tibco queue 的实现步骤如下：
1、创建 Tibco EMS 的连接，设置连接属性，并启动连接。
2、创建一个 Tibco queue，并将其绑定到 Tibco EMS 连接上。
3、创建一个 Tibco EMS 消息监听器（MessageListener），用于处理收到的消息，并将其绑定到 Tibco queue 上。
4、接收和处理消息，并完成消息处理后调用相应的接口确认消息处理完成。
5、关闭 Tibco EMS 连接。
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likefu说:
帮忙写一篇中国龙的由来
中国龙，又称“传说中的龙”，是中国古老传说中的神话怪物，是中国文化的象征，被誉为“国父”。
中国龙的起源可以追溯到中国最古老的文字汉字，它是一种古老的象征，古代中国人将它视为一种神秘的力量，象征着权力、繁荣和富足。
据传，中国龙最早出现在古代中国的神话传说中，它们被认为拥有神奇的力量，可控制天气、驾驭风云，它们的形象也被视为一种奇迹，象征着智慧和力量。
中国龙在中国文化中占据着重要的地位，它们被视为至高无上、圣洁无瑕的象征，被誉为“国父”。
中国龙也被用作各种文化活动的象征，如端午节、春节等，这些文化活动称为“龙舞”，象征着对美好未来的祝福。
总之，中国龙对中国文化具有深远的影响，它象征着智慧、力量及对美好未来的向往。
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guest说:
有没有可以可以边阅读边做md笔记，最后导出到anki的安卓APP？
目前没有这样的安卓APP，但是可以使用一些网页应用来实现这一功能。例如，可以使用Notion（https://www.notion.so/）来创建MD笔记，然后使用AnkiConnect（https://ankiweb.net/shared/info/2055492159）来将这些笔记导出到Anki中。
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dsyj11说:
年终总结
一、2018年工作总结
个人在2018年取得了很大的进步，在工作中完成了多项重大任务。
1、完成了多个项目的开发，并取得了良好的效果。主要项目有：项目A，项目B，项目C等。
2、参与了多个部门的改革与改进，为公司的发展做出了积极的贡献。
3、为公司拓展了新的客户，同时也提高了客户的满意度，为公司带来了更多的利润。
4、积极参加了团队活动，积极发挥团队合作精神，提升了部门整体工作效率。
二、2019年工作计划
1、积极学习新技术，提升自身的专业技能。
2、继续完善优化公司内部的流程，有效提高工作效率。
3、拓展新的市场，为公司带来更多的利润。
4、持续改进每一项工作，为公司发展做出更多的贡献。
总之，2019年我将继续努力，做出更大的贡献，为公司发展发挥更积极的作用。
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p51y1hhd说:
中国制造业整体节奏放缓原因
中国制造业整体节奏放缓的原因有以下几点：
一、国内需求减弱。由于经济增速放缓，消费者信心低迷，投资增长放缓，这使得国内需求减弱，制造业整体节奏也放缓。
二、国际市场供应过剩。由于全球经济增长放缓，国际市场供应过剩，导致国内外市场竞争激烈，价格压力大，利润空间缩小，制造业企业受到严重冲击，制造业整体节奏也放缓。
三、生产能力过剩。由于过去几年投资过度，大量生产能力建设，导致生产能力过剩，市场竞争激烈，导致制造业价格压力大，利润空间缩小，制造业企业受到严重冲击，制造业整体节奏也放缓。
四、流动性紧张。由于经济增速放缓，投资增速减缓，资金面趋紧，流动性紧张，制造业企业资金短缺，经营活动不能正常开展，制造业整体节奏也放缓。
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senooo说:
Write an example of Recursive Flow Classification algorithm using python
def recursive_flow_classification(data):
Base case
if len(data) == 1:
return data[0]Recursive case
mid = int(len(data)/2)
left = recursive_flow_classification(data[:mid])
right = recursive_flow_classification(data[mid:])Merge
if left < right:
return left
else:
return rightExample
data = [1, 5, 6, 4, 9, 3]
print(recursive_flow_classification(data)) # Output: 1
