淘先锋技术网

首页 1 2 3 4 5 6 7
  • 《Python神经网络编程》自己动手编写一个神经网络

    最近在看一些经典的论文,想要动手复现其中的代码,无奈自己水平过于低,总感觉对于神经网络的理解不够深入,于是想补一下相关的知识。 便找到了《Python神经网络编程》这本书,若稍微有些基础看起来很快,看完之后给我的感觉是对于神经网络的基本知识、神经网络背后的核心思想有了更深的理解,及时记录下来,方便自己学习。 首先附上这本书的PDF与相关资源 链接:

  • Java 网络程序设计 笔记

    1. java.net的api分类     处理url     处理主机名称和IP地址     处理tcp通信协议

  • Flink1.17.1消费kafka3.5中的数据出现问题Failed to get metadata for topics [flink].

    问题呈现 Failed to get metadata for topics [flink]. at org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.subscriber.KafkaSubscriberUtils.getTopicMetadata(KafkaSubscriberUtils.java:47) at org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.subscriber.TopicListSubs

  • 【Elasticsearch教程8】Mapping字段类型之keyword

    (1378条消息) Elasticsearch

  • 深度学习入门笔记--神经网络

    深度学习入门--神经网络 一、感知机二、激活函数

  • 云计算实训总结_云计算实习报告.doc

    云计算实习报告 云计算实习报告 篇一: 关于云计算的认识学习报告 学院: 计算机科学与信息学院 专业: 网络工程 姓名: 学号: 实习性质: 认识实习 班级: 实习地点: 指导教师: 成绩: 一、实习目的 这是学生了解一般网络建设的步骤,规划与实施等相关技术,使学生对网络 的建设有一个初步的认识,为后续课程学习打下一个基本的概念。 研究云计算有非常重要的意义: 一是节约资源,减少成本,这是云计算

  • Kafka中offset的相关操作

    1 关于offset offset用于记录消息消费的进度,主要有以下几种, Current offset,用于记录消费者已经接收到(不一定有完成消费)的消息序号,保证同一个消息不会被重复消费,可以我们通过kafka-consumer-groups.sh查询,这也是我们测试或者实际环境需要调整的offset Committed offset,用于记录消费者已经确认消费消息的序号,消费者可以通过设置enable.auto.commit为true来定期(auto.com

  • Kafka参数优化

    producer compression.type 生产者设置的消息压缩格式,可配置的值有none、 gzip、 lz4、snappy,通过该参数可以提高生产者吞吐量。 batch.size 当要往同一个分区发送多条数据时,将多个消息打包在一起发送,减少请求交互。该参数要根据实际情况进行合理配置;如果设置过大,则可能需要等待较长的时间才能凑够足够大的数据,导致数据的延迟较大。 buffer.memory

  • [实战-04] 监控kafka一分钟没数据就报警

    场景 ,正常来说几秒钟就会有数据过来,为了监控上游数据接口是不是有问题,可通过监控kafa数据在指定时间内是否有数据产生,没有数据则进行告警。本代码是伪代码,读者可自行修改成自己想要 的。 逻辑分析 技术应用 借助状态ValueState 和定时器,这要求必须是process方法,且必须是keyByStream. 逻辑分析 -第一条数据到来的时候,将当前processTime存储到状态中。并注册定时器 后续数据

  • C++ bitset

    bitset 高端压位卡常题必备的stl bitset存储二进制数位,值只有0和1 bitset像bool类型的数组一样,但是有空间优化-bitset中的元素一个只占一bit,想当于char元素的8分之一 bitset的一个特性:整型和布尔型都能转换成bitset bitset的大小再定义时就要给定。如果要不确定大小的bitset-----vector< bool> bitset定义及初始化

  • Kafka工作原理-数据写入、ACK、查询、消费原理

    为什么需要消息队列   周末无聊刷着手机,某宝网APP突然蹦出来一条消息“为了回馈老客户,女朋友买一送一,活动仅限今天!”。买一送一还有这种好事,那我可不能错过!忍不住立马点了去。于是选了两个最新款,下单、支付一气呵成!满足的躺在床上,想着马上有女朋友了,竟然幸福的失眠了……   第二天正常上着班

  • Linux安装Kafka(包括单机版和集群版)

    环境 linux版本:centos7.9 kafka版本:3.5.1 jdk版本:jdk1.8,kafka是scala语言开发的,该语言依赖JVM运行环境 ZooKeeper版本:3.8.2,用于选举partition 下载 下载地址:

  • 安装kafka的efak时web界面没有显示kafka集群信息( ERROR - Get broker jmx info from ids has error,msg is java.lang.)

    项目场景: 明显看出集群正常启动 问题描述 但是登录web界面没有显示kafka集群信息,查了查日志。报错信息为

  • kafka的rebalance机制

    一、Reblance是什么         Reblance就像他的名称一样,意思是再平衡,平衡什么?平衡消费者和分区之间的对应关系。本质上来讲,Reblance是一种协议,规定了一个Consumer Group下所有Consumer如何达成一致,来分配订阅Topic的每个分区,尽量让每个消费者分配到相对均匀的分区,使Consumer的资源都能得到充分利用,防止有些Consumer比较忙,有的Consumer比较闲。 二、Reblance触发的时

  • Kafka使用的是什么存储机制?Kafka的副本机制是怎样的?Kafka如何处理消费者的消费速度慢于生产者的情况?Kafka的分区和分区副本是如何工作的?

    1、Kafka使用的是什么存储机制? Kafka使用了一种持久化的存储机制,将消息以日志的形式存储在磁盘上。这种存储机制被称为日志(Log)。每个主题(Topic)在Kafka中都有一个或多个分区(Partition),每个分区都有一个对应的日志文件。消息被追加到日志文件的末尾,并且每个消息在日志文件中都有一个唯一的偏移量(Offset)标识。这种存储机制具有高吞吐量、持久化、可扩展等特点,使得Kafka能够高效地处理大量的消息数据。 2、Kafka的副本机制是怎样的?

  • 5.3Pci虚拟化

              5.3.1 虚拟pci控制器 (1) 初始化 pc_init1 ==> i440fx_init(&i440fx_state,&piix3_devfn, &isa_bus, gsi,.....); ==> i440fx_common_init gsi为全局中断qemu_irq. isa_bus为pc isa_bus设备对象; 下面是该函数的流程分析: a)  dev =qdev_creat

  • UVA 10635 - Prince and Princess (LCS转成LIS DP)

    这题因为长度为n*n,n最大为250,所以会O(N^2)的LCS(最长公共子序列)算法会超时。所采用的方法是将LCS问题转成LIS(最长递增子序列),不过有个前提,是集合里的数字要没有重复的,这题符合这个要求,比如两个集合A与B,A={1,7,5,4,8,3,9},B={1,4,3,5,6,2,8,9},对A里的数字进行编号,变成了{1,2,3,4,5,6,7},然后B也对应的变成了B={1,4,6,3,0,0,5,7},0可以不要,因为0代表在A中没出现过,不可能在最长公共子序列里的,所以只留下了{1,4,6,3,5,7},就变成了找最长递增子序列的问题了,然后LIS算法有两种,一种

  • Kafka原理之消费者

    一、消费模式 1、pull(拉)模式(kafka采用这种方式) consumer采用从broker中主动拉取数据。 存在问题:如果kafka中没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空数据 2、push(推)模式 由broker决定消息发送频率,很难适应所有消费者的消费速率。

  • kafka kraft 生产环境搭建

    单机模式 kafka.yml version: "3.3" kafka: image: 'bitnami/kafka:3.4' hostname: 'kafka' container_name: kafka user: root ports: - '9092:9092' - '9093:9093' - '9094:9094' environment: - KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=ka

  • eclipse安装反编译插件

    一、安装 1.help -- Eclipse Marketplace... 2.输入 Decompiler 搜索并安装此插件

  • SpringBoot——集成Kafka详解

    这里写目录标题 SpringBoot集成Kafka1、构建项目

  • 网易一面:单节点2000Wtps,Kafka怎么做的?

    说在前面 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如网易、有赞、希音、百度、网易、滴滴的面试资格,遇到一几个很重要的面试题: 问题1:单节点2000Wtps,Kafka高性能原理是什么? 问题2:做过Kafka 进行性能压测吗?单个节点的极限处理能力是多少?是怎么做到的? 注意,单个节点的极限处理能力接近每秒 2000万 条消息,吞吐量达到每秒 600MB 那 K

  • Kafka——__consumer_offsets详解

    __consumer_offsets详解 一般情况下,当集群中第一次有消费者消费消息时会自动创建主题consumer offsets,不过它的副本因子还受offsets..topic.replication.factor参数的约束,这个参数的默认值为3(下载安装的包中此值可能为l),分区数可以通过offsets.topic.num.partitions参数设置,默认为50。客户端提交消费位移是使用OffsetCommitRequest请求实现的,Offset

  • Kafka08——kafka的事务

     Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上,生产和消费可以跨分区和会话,要么全部成功,要么全部失败。  为了实现跨分区跨会话的事务,需要引入一个全局唯一的 Transaction ID,并将 Producer 获得的PID 和 Transaction ID 绑定。这样当 Producer 重启后就可以通过正在进行的 Transaction ID 获得原来的 PID。  为了管理 Transaction,Kafka 引入了一个新的组件:Transaction Coordinator。Prod

  • Kafka——再均衡原理详解

    目录 再均衡原理1、第一阶段(FIND_COORDINATOR)

  • 神经网络与深度学习笔记(六)循环神经网络

    循环神经网络 序列数据序列数据

  • elasticsearch(二)-字段属性设置

    文章目录 joinnested 嵌套

  • Kafka 消息发送和消费流程

    发送消息 流程如下: Producer 端直接将消息发送到 Broker 中的 Leader 分区中Broker 对应的 Leader 分区收到消息会先写入 Page Cache,定时刷盘进行持久化(顺序写入磁盘)Follower 分区拉取 Leader 分区的消息,并保持与 Leader 分区数据一致,待消息拉取完毕后需要给 Leader 分区回复 ACK 确认消息Leader 分区与 Follower 分区同步完数据,并收到所有 ISR 中的 Replica 副本的 ACK 后,Lead

  • Kafka 消费者“group_name”组正在永远重新平衡

    目录 一、场景 1.1、场景应用环境

  • Kafka——Streams流处理示例

    目录 Kafka Streams1、概述

  • 神经网络基础学习笔记(二)神经网络

    目录 三、神经网络

  • Elasticsearch字段类型

            每个字段都有一个字段数据类型或字段类型。此类型指示字段包含的数据类型(如strings或boolean)及其预期用途。例如,可以将strings索引到text和keyword字段。但是,text字段值将被分析以进行全文搜索,而keyword字符串则保留原样以进行过滤和排序。         字段类型按家庭分组。同一家庭中的类型支持相同的搜索功能,但可能具有不同的空间使用或性能特征。         目前,唯一的类型家庭是keyword,它由keyword、constant_keyword和通配符(wildcard)字段类型组成。其他类型家庭只

  • Python深度学习(神经网络入门)--学习笔记(四)

    3.1 神经网络剖析 训练神经网络主要围绕以下四个方面:层,多个层组合成网络(或模型);输入数据和相应的目标;损失函数,即用于学习的反馈信号;优化器,决定学习过程如何进行。多个层链接在一起组成了网络,将输入数据映射为预测值。然后损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度。优化器使用这个损失值来更新网络的权重。 3.1.1 层:深度学习的基础组件 层是一个数据处理模块,将一个或多个输入

  • ElasticSearch(1)

    为什么要用ES 当我们访问购物网站的时候,我们能随意输入关键字就能查询出相关的内容,然是这些随意的数据不可能是根据数据库的字段查询的,他们都是通过es来实现的,es是全文检索服务,它是一个基于Lucene的全文检索服务器,例如北京天安门-----Lucene切分词:北京 天安门 等等词元,当我们检索到这些词元的时候都可以检索到北京天安门。 什么是ES es是基于lucene的全文检测服务器,对外提供restful接口 原理与应用

  • 2.3(ElasticSearch)http操作和分词器

    文章目录 ElasticSearch核心概念索引(index)

  • caffe,deeplab,对Interp(差值)层的理解

    更详细的参数解释查阅interp_layer.cpp。 prototxt中的用法: layer{ bottom:"input" top:"output" name:"interp_layer" type:"Interp" interp_param{ shrink_factor:4 zoom_factor:3 pad_beg:0 pad_end:0 } interp_layer.cpp相关片段

  • memcached在windows下的安装和启动

    1.下载memcached的二进制文件,放入指定目录下,本例子放在d盘下的memcached目录下 2.使用cmd命令进入memcached目录,开启memcached的服务,使用命令如下:-m为所占用内存多少M,-p表示以什么端口启动,-vvv表示监听错误信息和读写过程 3.确保windows开启telnet服务:

  • 服务器文件同步本站,服务器文件同步

    服务器文件同步 内容精选 换一换 使用IEF时,您的边缘节点时间需要与UTC标准时间保持一致,否则会导致边缘节

  • Transformer结合BERT代码的理解

    Self-attention部分: Batch Norm针对不同样本的同一通道的特征进行归一化(在NLP中表示,不同句子的同一位置的词的特征),要求样本通道的数量基本相同(在NLP中,也就是同一批样本中,句子长度大致一样)。 Layer Norm针对同一样本的不同通道做归一化(在NLP表示,同一个句子的不同词的特征),只针对一个样本。 从上面的区别可以看出,Batch Norm针对整个批次的样本,需要反映出整个批次的分布,所以需要批次的数量比较大。Layer Norm只针对一个样本,与批次的大小无关。 Batch Norm通常应用

  • ELK合集持续更新(二十二):Elasticsearch集群的数据备份和迁移

    Elasticsearch集群的数据备份和迁移 – snapshot快照 背景 : docker版的ES7集群 (集群搭建 见文章 ELK合集持续更新(十五):ELK所有部署与集成) 已安装Kibana ES数据备份到HDFS文件系统 (默认 已有现成的HDFS可用) 再从HDFS恢复数据到任一ES7集群 (当前的集群 和跨集群 分别演示) snaps

  • 浪潮服务器2016销售额,Gartner:2016年2季度浪潮服务器蝉联中国市场第一

    根据Gartner公布的最新服务器市场调查数据,2016年第2季度浪潮服务器销售额继续保持中国第一,全球前五,在过去的8个季度中,浪潮有6个季度位居中国第一。

  • xubuntu22.04初体验

    xubuntu22.04终于发布了。立即官网下载iso,拷到ventoy U盘上,启动,选最小安装似乎不起作用(libreoffice等还是给我装上了),选安装third-party-drivers包括显卡,装到ssd第一个盘上。没有uefi分区,grub装不上,在重启的时候由老18.04的grub-update找到而启动。10+分钟装完重启。 重启后立即提示有base升级,安装大小140+M,于是升级,重启。 sudo apt update; sudo apt install {s*s*}{pri*} geany vim git等顺利。mount老系统,e

  • 苹果cms10好看的模板精简宽屏大气苹果CMSv10自适应模板

    苹果cms10好看的模板精简宽屏大气苹果CMSv10自适应模板 苹果cms10好看的模板自适应_苹果cmsv10高端模板_苹果cmsv10简洁模板 苹果CMSv10自适应视频站模板图文丰富提升百度SEO 这是一款带“主题管理系统”的模板,它是可以完全自主配置主题的一套系统,脱离cms主程序独立针对主题界面管理,体积小巧、功能强大、免安装,不对cms二次开发,当前版本具备了50多个模块500多个设置项,默认参数基本满足常用配置不用每个手动修改,也许很多功能并不常用但等你用到的时候才能体会它的精妙,颠覆以往的无管理界面、文件找不到、不会改代码的模板

  • springboot中使用elasticsearch客户端RestClient

    创建springboot项目配置pom.xml <dependency>

  • SpringBoot整合Elasticsearch

    简介  https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch 全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的 接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。 REST API:天然的跨平台。

  • Springboot 中 Elasticsearch 使用

    本文内容参考自: https://gitee.com/macrozheng/mall 如有侵权,请联系作者删除 项目中所使用代码已开源 : https://gitee.com/szwei/elasticsearch 项目中使用依赖版本: 依赖版本spring-boot2.3.1.RELEASEelasticsearch

  • Java操作mysql

    mysql服务器端 首先需要给予java端登录的用户和主机名操作具体数据库的权限。 mysql -u root -p use mysql; select host,user from user; java端用户howie主机192。168.1.114登录,则上面需要看到的host和user对应192.168.1.114和howie存在 创建数据库 create database myDatabase; 创建表

  • SpringBoot集成ElasticSearch

    在SpringBoot集成ElasticSearch 在上一章我们已经学习了ElasticSearch基本使用,现在我们来看看如何在java中使用ElasticSearch。使用前先启动ElasticSearch和ElasticSearch-Head(为了方便我们查看数据),不知道怎么做的可以参考

  • 应用程序arm-linux- 编译命令

    查看已编译文件: arm-linux-objdump -d file 编译: file.c/.s 1---arm-linux-gcc  -c file.c -o file.o        arm-linu-as   file.s -o file.o 2---arm-linux-ld  -Tfile.c=0x30000000 file.o -o test    (链接    确定代码段的起始地址) 3---arm-linux-objcopy   -I   elf32-littlearm  

  • 微星P35 Neo2主板安装centos问题解决!

    新配置了机器,准备用来做web服务器用。 酷睿4核,主板是:微星P35 Neo2 (MS-7345 V1.x),性价比比较高。 起初安装centos5,光驱引导后,安装程序不认光驱。因为该主板是用Marvell 88SE6111芯片接口间接来支持光驱的IDE接口的, 所以linux没法认。 在网上搜索中外若干答案,尝试用各种非光盘方式安装,最后的解决办法是: [b]1.设置主板BIOS[/b]: 第3项:Integrated Peripherals其中的On-Chip ATA Devices中的RAID模式