在RocketMQ中，延时消息可以通过指定消息的延时级别来实现。RocketMQ提供了多个级别的延时消息，例如：1s、5s、10s、30s、1m、2m、3m、4m、5m等。

以下是一个使用RocketMQ发送延时消息的Java示例代码：

import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
 
public class DelayProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建生产者
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("delay_producer_group");
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 设置NameServer地址
        producer.start(); // 启动生产者
 
        // 创建消息，指定Topic，Tag和消息体
        Message message = new Message("TopicTest", "TagA", "Hello, RocketMQ".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
 
        // 设置延时级别，例如延时10s
        message.setDelayTimeLevel(3); // 级别为3代表10s延时
 
        // 发送消息
        producer.send(message);
 
        // 关闭生产者
        producer.shutdown();
    }
}

在这个例子中，我们设置了消息的延时级别为3，这将会使得消息被延迟发送，延时时间等于该级别的预设时间，例如10秒。你需要根据实际情况选择合适的延时级别。

import numpy as np
import networkx as nx
 
def traffic_assignment(G, alpha, beta, epsilon, max_iter=1000):
    """
    使用Frank Wolfe算法求解交通分配问题。
    参数:
    - G: NetworkX图，代表城市交通网络。
    - alpha, beta, epsilon: 正则化参数。
    - max_iter: 最大迭代次数。
    返回:
    - flow_matrix: ndarray，代表最优流量矩阵。
    """
    n = len(G)  # 节点数
    flow_matrix = np.zeros((n, n))  # 初始化流矩阵
    residual_matrix = np.array(G.adjacency())  # 初始化残差矩阵
 
    for _ in range(max_iter):
        # 1. 计算新的流
        # (此处省略计算新流的代码)
 
        # 2. 更新残差矩阵
        # (此处省略更新残差矩阵的代码)
 
        # 检查收敛
        if np.all(residual_matrix < epsilon):
            break
 
    return flow_matrix
 
# 示例使用：
# 创建一个简单的图
G = nx.DiGraph()
G.add_edge(1, 2, capacity=10)
G.add_edge(2, 3, capacity=15)
G.add_edge(3, 1, capacity=20)
 
# 调用traffic_assignment函数
alpha = 1
beta = 1
epsilon = 0.0001
flow_matrix = traffic_assignment(G, alpha, beta, epsilon)
 
# 输出流矩阵
print(flow_matrix)

这个代码示例提供了一个简化版本的交通分配函数，它使用Frank Wolfe算法迭代求解最优流问题。示例中省略了具体的流计算和残差矩阵更新细节，因为这些细节通常依赖于特定的算法。代码提供了如何使用NetworkX创建图以及如何调用traffic\_assignment函数的例子。

% 假设已经定义了无人机类UAV，并且有相应的方法实现编队控制
 
% 初始化三个无人机实例
uav1 = UAV();
uav2 = UAV();
uav3 = UAV();
 
% 设置无人机间的相对位置和速度
% 假设uav1为领航者，uav2和uav3为两个跟随者
uav1.setPosition([0, 0, 0]);
uav1.setVelocity([0, 0, 0]);
uav2.setPosition([10, 0, 0]);
uav2.setVelocity([10, 0, 0]);
uav3.setPosition([20, 0, 0]);
uav3.setVelocity([20, 0, 0]);
 
% 设置编队间距和速度偏好
leadDistance = 5;
leadSpeed = 10;
 
% 模拟无人机在环境中的飞行
for t = 1:100
    % 领航者决策
    uav1.update();
    
    % 跟随者决策
    uav2.setPosition(uav2.getPosition() + uav2.getVelocity() * dt);
    uav3.setPosition(uav3.getPosition() + uav3.getVelocity() * dt);
    
    % 根据领航者的位置调整跟随者的位置和速度
    uav2.setVelocity((uav1.getPosition() - uav2.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    uav3.setVelocity((uav1.getPosition() - uav3.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    
    % 更新无人机状态
    uav2.update();
    uav3.update();
end
 
% 注意：以上代码只是一个简化的示例，实际应用中需要根据无人机类的具体实现细节来调整

这个代码示例展示了如何初始化三个无人机实例并设置它们的位置和速度，然后通过一个循环来模拟无人机在环境中的飞行。在每个时间步长中，领航者会根据其内部逻辑更新位置，而两个跟随者则会根据领航者的位置来调整自己的速度，并随时间更新状态。这个简化的例子教导如何使用Matlab来模拟分布式编队控制的行为。

以下是使用粒子群算法求解分布式能源调度问题的Matlab代码示例：

function pso_scheduling
    % 初始化粒子群参数
    nParticles = 30; % 粒子数量
    nVariables = 24; % 解的维度（假设每小时一个时间区间）
    lb = 0; % 变量的下界
    ub = 1; % 变量的上界
    c1 = 2; % 个体学习因子
    c2 = 2; % 社会学习因子
    w = 0.9; % 惯性权重
    w_max = 0.99; % 惯性权重的最大值
    v_max = 1; % 速度的最大值
    nIterations = 100; % 迭代次数
 
    % 初始化粒子群
    particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub);
    velocity = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
    pBest = particle;
    gBest = particle(1, :);
 
    % 迭代优化
    for iter = 1:nIterations
        for i = 1:nParticles
            % 计算适应度
            fitness = calculate_fitness(particle(i, :));
            % 更新个体最优
            if fitness < calculate_fitness(pBest(i, :))
                pBest(i, :) = particle(i, :);
            end
            % 更新全局最优
            if fitness < calculate_fitness(gBest)
                gBest = pBest(i, :);
            end
            % 更新速度和位置
            velocity(i, :) = w * velocity(i, :) + c1 * rand * (pBest(i, :) - particle(i, :)) + c2 * rand * (gBest - particle(i, :));
            velocity(i, :) = max(min(velocity(i, :), v_max), -v_max);
            particle(i, :) = max(min(particle(i, :) + velocity(i, :), ub), lb);
        end
        w = w_max - (w_max - 0.9) * (iter / nIterations); % 更新惯性权重
    end
 
    % 输出结果
    disp('最优解：');
    disp(gBest);
    disp('最优适应度：');
    disp(calculate_fitness(gBest));
end
 
function particle = initializeparticle(nParticles, nVariables, lb, ub)
    particle = rand(nParticles, nVariables).*(ub-lb) + lb;
end
 
function fitness = calculate_fitness(solution)
    % 此处应该是能源调度模型的适应度计算函数
    % 示例：fitness = sum(solution); % 假设适应度是解向量的和
    fitness = 0; % 替换为实际的适应度计算
end

在这个示例中，我们定义了粒子群算法的初始化参数，包括粒子数量、变量维度、变量的边界等。然后初始化了粒子和速度向量，并开始迭代优化过程。在每次迭代中，我们更新每个粒子的速度和位置，如果发现个体最优，则更新个体最优解；如果发现全局最优，则更新全局最优解。最后迭代结束后，输出最优解和适应度。

请注意，示例中的calculate_fitness函数需要替换为实际的能源调度模型的适应度计算函数。这个函数应该接受一个解向量作为输入，并返回该解的适应度值。

这个代码示例提供了粒子群优化算

这个问题看起来是要求学习者在2个月内掌握7个核心知识点，包括分布式系统、JVM、Java基础、算法和并发编程。由于这个问题的范围非常广，我将提供一个针对并发编程的简化解决方案。

在Java中，并发编程通常涉及到Thread类和并发工具类如Future, Callable, Executor, ExecutorService等。以下是一个简单的线程池的使用示例：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
 
public class ConcurrentProgrammingExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个固定大小的线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4);
 
        // 提交任务
        Future<Integer> futureResult = executorService.submit(new Task());
 
        // 执行其他任务或者处理结果
        // ...
 
        // 获取结果
        Integer result = futureResult.get(); // 这将会阻塞直到任务完成
 
        System.out.println("Result: " + result);
 
        // 关闭线程池
        executorService.shutdown();
    }
 
    static class Task implements Callable<Integer> {
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            // 执行耗时的计算或者IO操作
            Thread.sleep(1000); // 模拟耗时操作
            return 123; // 返回结果
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个ExecutorService，用它来执行一个Callable任务。Future对象用于获取异步执行的结果。在实际学习中，你需要深入理解线程安全、死锁、线程池的配置和管理、以及如何处理并发中的异常。

在2个月内掌握这些内容需要大量的实践和理解，并且要有良好的自我学习能力。你可以从Java并发工具类开始，然后逐步深入到线程安全、锁、原子操作、同步工具等高级主题。

记住，实践是最重要的，所以你应该尽可能多地编写并发程序，并在实践中遇到和解决常见的并发问题。同时，阅读JDK文档和其他专家文章也是非常有帮助的。

由于原始代码较长，以下仅展示部分核心函数和路由设置，以及数据库连接的核心代码。

// 导入Express框架
const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
// 导入数据库操作模块
const db = require('./db');
 
// 导入协同过滤算法模块
const cofi = require('./cofi');
 
// 设置JSON格式的请求体解析
app.use(express.json());
 
// 设置路由处理用户登录
app.post('/login', async (req, res) => {
  const { username, password } = req.body;
  // 验证用户名和密码
  if (username === 'admin' && password === 'admin') {
    res.status(200).send('登录成功');
  } else {
    res.status(401).send('用户名或密码错误');
  }
});
 
// 设置路由处理食谱推荐
app.get('/recommend', async (req, res) => {
  try {
    const userId = req.query.userId;
    const recipes = await cofi.getRecommendations(userId);
    res.status(200).json(recipes);
  } catch (error) {
    res.status(500).send('服务器错误');
  }
});
 
// 启动服务器
app.listen(port, () => {
  console.log(`服务器运行在 http://localhost:${port}`);
});

在这个示例中，我们创建了一个简单的Express应用程序，设置了JSON格式的请求体解析，并定义了用户登录和食谱推荐的路由。在登录路由中，我们简单地验证用户名和密码，并返回相应的响应。在推荐路由中，我们使用了cofi模块中的getRecommendations函数来获取食谱推荐，并将结果以JSON格式返回。

请注意，这个示例假设db和cofi模块已经实现了数据库操作和协同过滤算法的相关功能。在实际应用中，你需要根据自己的数据库和算法实现来填充这些模块。

// 导入数据库操作模块
const db = require('../db/index');
 
// 用户注册
exports.reg = (username, password, nickname, callback) => {
  // 使用预处理语句防止SQL注入
  const regSql = 'INSERT INTO blog_user (username, password, nickname) VALUES (?, ?, ?)';
  db.query(regSql, [username, md5(password), nickname], (err, result) => {
    if (err) {
      callback(err, null);
    } else {
      callback(null, result);
    }
  });
};
 
// 用户登录
exports.login = (username, password, callback) => {
  // 使用预处理语句防止SQL注入
  const loginSql = 'SELECT * FROM blog_user WHERE username = ?';
  db.query(loginSql, [username], (err, result) => {
    if (err) {
      callback(err, null);
    } else {
      if (result.length === 1 && md5(password) === result[0].password) {
        callback(null, result[0]);
      } else {
        callback(null, null);
      }
    }
  });
};
 
// 用户信息更新
exports.update = (user, callback) => {
  // 清理HTML标签防止XSS攻击
  user.nickname = xss(user.nickname);
  const updateSql = 'UPDATE blog_user SET nickname = ? WHERE id = ?';
  db.query(updateSql, [user.nickname, user.id], (err, result) => {
    if (err) {
      callback(err, null);
    } else {
      callback(null, result);
    }
  });
};
 
// 导入MD5加密模块
const crypto = require('crypto');
 
// 自定义md5加密函数
function md5(content) {
  let md5 = crypto.createHash('md5');
  return md5.update(content).digest('hex');
}
 
// 导入用于清理HTML标签的模块
const xss = require('xss');

在这个代码实例中，我们使用了预处理语句来防止SQL注入，同时对用户输入的数据进行了MD5加密。对于用户提交的内容，我们使用了xss模块来清理可能存在的HTML标签，防止XSS攻击。这些安全措施显著提高了应用程序的安全性。

class PhoneNumber {
    constructor(number) {
        this.number = number;
    }
 
    getAreaCode() {
        return this.number.slice(0, 3);
    }
 
    getExchangeCode() {
        return this.number.slice(3, 6);
    }
 
    getExtension() {
        return this.number.slice(6, 10);
    }
 
    toString() {
        return `(${this.getAreaCode()}) ${this.getExchangeCode()}-${this.getExtension()}`;
    }
}
 
// 使用示例
const phoneNumber = new PhoneNumber("1234567890");
console.log(phoneNumber.toString()); // (123) 456-7890

这段代码定义了一个PhoneNumber类，它接收一串数字作为电话号码，并提供了几个方法来获取区域码、交换码和分机号。toString方法则将这些信息格式化为常见的电话号码字符串表示形式。使用示例展示了如何创建PhoneNumber对象并输出格式化后的电话号码。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
 
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data['count'].values.reshape(-1, 1))
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=['count_scaled'])
 
# 训练ARIMA模型
def train_arima(data, p, d, q):
    model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
    model_fit = model.fit()
    return model_fit
 
# 使用Prophet模型
def train_prophet(data):
    model = Prophet()
    data['y'] = data['count_scaled']
    model.fit(data[['ds', 'y']])
    return model
 
# 预测
def predict(model, steps_ahead):
    future = model.make_future_dataframe(periods=steps_ahead)
    forecast = model.predict(future)
    return scaler.inverse_transform(forecast['yhat'].values)
 
# 选择合适的ARIMA参数
p, d, q = 0, 1, 1  # 示例参数
model_arima = train_arima(data_scaled, p, d, q)
forecast_arima = predict(model_arima, 30)  # 预测30天
 
# 使用Prophet模型进行预测
model_prophet = train_prophet(data_scaled)
forecast_prophet = predict(model_prophet, 30)  # 预测30天
 
# 计算MSE
mse_arima = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_arima)
mse_prophet = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_prophet)
 
# 输出结果
print(f"ARIMA MSE: {mse_arima}")
print(f"Prophet MSE: {mse_prophet}")

这段代码展示了如何使用ARIMA和Prophet模型进行时间序列预测，并计算预测的平均平方误差（MSE）。这是一个实用的教学示例，可以帮助开发者理解如何在实际应用中应用时间序列分析方法。

由于原始代码较为复杂且涉及到API调用和数据分析，我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化的Python示例，展示如何使用requests库获取B站短视频推荐列表，并使用pandas进行简单的数据分析。

import requests
import pandas as pd
 
# B站短视频推荐API
api_url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/dynamic/region?callback=jQuery17209588205064242753_1615625286966&jsonp=jsonp&callback_type=ajax&_=1615625286967'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(api_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    # 提取视频推荐列表
    videos = data['data']['archives']
 
    # 将视频数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(videos)
 
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：实际应用中可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。

这个代码示例展示了如何获取B站的短视频推荐列表，并使用pandas将数据转换为DataFrame格式，以便进一步分析。实际应用中，你可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。