-
guest说:
Java实现监听 tibco queue
解决方案：
-
利用JMS API
JMS API是一个Java API，可以用来监听Tibco Queue。它提供了一系列接口，可以让开发者轻松地创建、发布和接收消息，以及管理消息队列。 -
使用Tibco EMS
Tibco EMS是Tibco提供的一种企业消息服务，可以提供一种跨平台的消息传递服务，它可以让开发者以编程方式监听Tibco Queue上的消息。要使用Tibco EMS，需要先安装Tibco EMS Server，然后使用Tibco EMS Java API连接到Tibco EMS Server，最后再使用Tibco EMS Java API来监听Tibco Queue上的消息。
-
-
likefu说:
帮忙写一篇中国龙的由来
中国龙可以追溯到几千年前，它是中国文化中的象征，被认为是民族自信的象征。它象征着力量，威严，祥瑞，智慧和慈悲。
传说中国龙最初源自神话中的一位叫做“西王母”的女神，她拥有一条龙宝宝，该龙宝宝可以以超常的速度穿梭于云端，并帮助女神进行水利工程。从此，龙被认为是水的象征。
在古代，中国龙也被认为是帝王的象征，因为它是中国古代神话中唯一拥有五种能力（飞行、游泳、攻击、变形和变色）的动物。被赋予了神秘力量的龙也被认为是天地的守护神，可以把人们引向正义。
随着时间的流逝，中国龙的形象在不同的作品中得到了传承，它现在已经成为中国文化的重要组成部分，象征着中国文化的历史和传统。
-
guest说:
如何安装exsi
- 准备安装ESXi所需的硬件：
-
一台支持ESXi的服务器系统，它具有至少一个处理器，支持虚拟化，并具有足够的内存和硬盘空间。
-
至少一块CD-ROM或USB驱动器，用于安装ESXi。
-
一个以太网网卡，用于连接ESXi服务器到网络。
- 下载VMware ESXi安装ISO文件：
从VMware官网下载ESXi安装ISO文件，比如VMware-VMvisor-Installer-6.7.0-8169922.x86_64.iso。
- 将安装ISO文件刻录到一张CD-ROM或刻录到一个USB闪存盘：
使用光盘刻录软件将安装ISO文件刻录到一张CD-ROM，或使用一个USB闪存盘刻录安装ISO文件。
- 将CD-ROM或USB闪存盘插入服务器：
将CD-ROM或USB闪存盘插入服务器并启动服务器，选择从CD-ROM或USB启动。
- 安装VMware ESXi：
从CD-ROM或USB闪存盘启动服务器后，你就可以开始安装ESXi了。只需按照安装程序提示的步骤完成安装即可。
-
dsyj11说:
年终总结
2018年，是一个发生了诸多变化的一年，也是一个让我学会更多、成长许多的一年。
从一开始，我便以积极的心态投入到了新的工作中，从薄弱的基础慢慢的掌握了新的技能，熟悉了新的工作环境，感受到了新的工作压力，也在不断的提升自己的能力，努力提高自己的工作状态，为了能够更好的完成自己的工作，我不断地学习，努力把自己做到更好。
同时，我也不断地提升自己的专业技能，学习使用新的软件，深入了解新的技术，从而提高自己的工作能力。
在这一年里，我也一直努力保持正能量，积极面对一切，在困难的时候，我会加倍努力，永不放弃，坚持到最后。
总之，2018是一个不断学习、不断成长的一年，也是一个让我受益匪浅的一年，在新的一年里，我将继续努力，不断提升自己，为自己的未来创造更多的机会。
-
senooo说:
Write an example of Recursive Flow Classification algorithm using python
def recursiveFlowClassification(inputList):
# Base case
if len(inputList) == 1:
return inputList[0]# Recursion step else: # Divide the input list into two halves midpoint = len(inputList)//2 leftList = inputList[:midpoint] rightList = inputList[midpoint:] # Recursively call the function for each list leftClassification = recursiveFlowClassification(leftList) rightClassification = recursiveFlowClassification(rightList) # Compare the two classifications and return the one with the highest score if leftClassification > rightClassification: return leftClassification else: return rightClassification
