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算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
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Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- 云原生周刊:基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件
云计算
开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器,旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型(LLM)、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API,支持在CPU和GPU上运行,并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统,能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外,它内置了模型代理,优化了键值缓存利用率,从而显著提升系
- AI 之路——数据分析(1)Pandas小结与框架整理
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目录1.写在前面1.1AI之路:1.2工具/技能:2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路:数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能:Python、NumPy、Pandas、Matplotl
- 2025 年最值得收听的 AI 播客推荐!助你轻松掌握人工智能前沿动态!
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如今,几乎每个人都被告知需要提升技能,而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能(AI)。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习,但除此之外,你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而,学习并不意味着时刻都要埋头苦读!有时候,你需要给大脑一个喘息的机会,同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客,就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客!1.Th
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
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机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
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文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇,清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会
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机器学习人工智能
随着Manus出圈,OpenManus、OWL迅速开源,OpenAI推出智能体开发工具,全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习?大模型如何自我进化?新型强化学习技术如何赋能智能体?围绕这些关键问题,由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
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代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
- 深入解析:大型机器学习模型的基本概念与特点
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大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
烂蜻蜓
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引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
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随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
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一直用优化器解决问题,但是没有对它进行一个系统的总结。。不对,系统的总结进行过,只是时过境迁,早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD,只是学着学着就忘记了。后来呢,接触到网上介绍的几种常用的优化器,看着原理挺给力,可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》,它从最基本的原理出发,给了我一点灵感。(1)几种常用的优化器,详情见这里链接34(2)二、以为自己遇见了大海老师说,
- PyTorch 和 Python关系
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1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具,主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用:Python编程语言:Python是一种高级编程语言,以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具,如NumPy、pan
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引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
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Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】
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本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天:时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比:MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM结合LSTM-Attention模型实现TeacherForcing技术与应用Prophet基准模型对比多步预测的滚动验证方法综合实战:股票价格预测1.时间序列预测概述时间序列预测是机器学习中的一个
- Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip
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最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 大模型相关知识学习随记
m0_65156252
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2024/3/151,概念解释:通义千问,是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互,也融入了多模态的知识理解,且有文案创作能力,能够续写小说,编写邮件等。2,多模态大模型:多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习技术,其核心思想是将不同媒体数据(如文本、图像、音频和视频等)进行融合,通过学习不同模态之间的关联,实现
- DeepSeek在供热行业中的应用
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目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理(NLP)2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
- Anaconda与VS Code
wei099
最近在学习机器学习和计算机视觉,使用GoogleColab来运行网上的示例代码。考虑到网页上写代码效率太低,没有代码补全功能,没有函数提示,不利于对代码的了解,于是还是决定折腾一下在自己的Windows本上安装工作环境。想要学习机器学习的技能,不可避免要具备熟练使用Python编程的能力。Anaconda是Python软件包管理器,可以大大减少使用者安装各种包的麻烦,提高工作效率。我先后安装了An
- 适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南
金外飞176
信息分享机器学习linux人工智能
适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南在机器学习领域,选择一个合适的Linux发行版至关重要。它不仅影响开发效率,还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈,Ubuntu脱颖而出,成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。一、推荐Ubuntu的理由1.用户友好的界面和强大的社区支持Ubuntu提供了直观的图形用户界面,对于初次接触Linux的
- 使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南
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使用Python进行火焰检测与识别:从基础理论到高级实现的全面指南火灾是一种常见而危险的自然灾害,在工业、家庭和公共场所中,实时检测火焰并做出响应是保障安全的重要手段。随着计算机视觉技术的发展,使用图像处理和机器学习的方法进行火焰检测已经成为可能。Python作为一种功能强大且广泛使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,能够有效地实现火焰检测和识别。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python进行火
- [每日一学]数据分析与可视化:anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点,使用哪款比较好用
拼命绽放
python开发语言
anaconda、.jupyter·jupyter的基本使用,开发环境与pythoncharm有什么区别?在数据分析和可视化使用中有什么区别?哪个在数据分析和可视化上更占优势?如果用pythoncharm如何去实现数据分析与可视化有影响吗?一、Anaconda是一个开源的Python发行版本,集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具,例如JupyterNotebook、Spyder、
- 差分革命:清华微软携手,用物理智慧重塑Transformer“慧眼”
YINWA AI
人工智能科技AI人工智能科技ai
当物理学遇上AI,一场精准捕捉的变革悄然上演想象一下,在信息的汪洋大海中,寻找一根至关重要的“针”,难度无异于“大海捞针”。然而,随着诺贝尔物理学奖的光芒照耀到“机器学习之父”GeoffreyHinton的肩头,另一场跨界融合也在悄然进行——微软与清华大学的科研团队携手,将物理学的智慧融入AI,推出DifferentialTransformer(DIFFTransformer),让Transfor
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示:通过神经元激活模式的组合,指数级提升表达能力数学本质:f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数