- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
赛先生.AI
PyTorchpytorch
PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- PyTorch实现CIFAR-10分类代码
曹勖之
PyTorch学习之路深度学习pytorch
这篇是PyTorch学习之路第七篇,用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码(书上的代码有好多冗余)目录完整代码(还未训练)完整代码(已训练,直接载入模型)下面实例数据集位于:C:\Users\22130\Learning_Pytorch\dataset完整代码(还未训练)importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsas
- PyTorch学习笔记之基础函数篇(四)
熊猫Devin
深度学习之PyTorchpytorch学习笔记
文章目录2.8torch.logspace函数讲解2.9torch.ones函数2.10torch.rand函数2.11torch.randn函数2.12torch.zeros函数2.8torch.logspace函数讲解torch.logspace函数在PyTorch中用于生成一个在对数尺度上均匀分布的张量(tensor)。这意味着张量中的元素是按照对数间隔排列的,而不是线性间隔。这对于创建在数
- 深入浅出PyTorch学习网址
今天是学习的一天
人工智能
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- Pytorch学习准备_Pycharm及Jupyter使用
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pythonpycharm
已经创建环境pytorch01,可参考http://t.csdnimg.cn/KwJvh一.pytorch环境查看打开AnacondaPrompt进入pytorch01环境condaactivatepytorch01列出这个环境下的工具包piplist二.Pycharm打开,创建新项目2.1选择“现有指示器"(笔者使用此法未成功,使用的是2.2)找到你自己的pytorch位置笔者如图可以看到解释器
- Pytorch学习01_加载数据初认识
写点什么呢
pytorch学习人工智能pythonpycharmpipipython
一.Dataset新建py文件fromtorch.utils.dataimportDataset可以按住”Ctrl“,鼠标左键点击Dataset,可以打开Dataset的定义及其内部函数二.编写引用cv2模块终端运行pipinstallopencv-python然后就可以引用cv2模块importcv2引用ImagefromPILimportImage数据集链接https://pan.baidu.
- Pytorch学习02_TensorBoard使用01
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pythonpycharm
更换编辑器找到自己的Anaconda安装路径下envs\pytorch01中的oython.exe,pytorch01是笔者自己创建的pytorch环境名选择好后,点击确定点击“应用”,再点击“确定”在pytorch环境下安装tensorboardpipinstallpytorch安装结束writer.add_scalar("y=x",i,i)运行如下内容fromtorch.utils.tenso
- Pytorch学习03_TensorBoard使用02
写点什么呢
学习记录pytorch学习人工智能pycharmpython
Opencv读取图片,获得numpy型数据类型复制图片的相对路径目前这种type不适用,考虑用numpy类型安装opencv,在pytorch环境下pipinstallopencv-python导入numpyimportnumpyasnp将PIL类型的img转换为NumPy数组img_array=np.array(img)HWC三通道H:高度W:宽度C:通道fromtorch.utils.tens
- 【pytorch学习】关于torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d
你好,我老婆不吃香菜
pytorch深度学习
两者之间的区别与联系首先给出结论,torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d两者本质上是一样的。具体可以参考torch.nn.MaxPool2d的源代码,核心源代码如下所示:from..importfunctionalasFclassMaxPool2d(_MaxPoolNd):kernel_size:_size_2_tstride:_size
- Pytorch学习记录-GEC语法纠错
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
- PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
心安成长
PyTorchpythonpytorchwindows
AI时代,我们不仅要学习Python,同时机器学习,深度学习利器也要逐步掌握,再次开始Pytorch学习教程记录。PyTorch是一个流行的开源深度学习框架,它可以用于构建、训练和部署各种机器学习和深度学习模型。PyTorch可以用于以下领域:计算机视觉:图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。自然语言处理:机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理:语音识别、语音合成、说话人识别等。生
- Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq(模型训练)
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
- Python-Pytorch学习记录
yt_0618
学习
目录1.python-pycharm下载安装2.VSCode下载安装3.MATLAB下载安装4.pytorch一条龙下载安装环境配置1.python-pycharm下载安装pycharm从安装到全副武装,学起来才嗖嗖的快,图片超多,因为过度详细!_pycharm下载和环境配置-CSDN博客https://chuanchuan.blog.csdn.net/article/details/119934
- pytorch学习笔记(2)--Tensor
ToToBe
pytorch笔记1024程序员节
系列文章pytorch学习笔记(1)–QUICKSTARTpytorch学习笔记(2)–Tensorpytorch学习笔记(3)–数据集与数据导入pytorch学习笔记(4)–创建模型(BuildModel)pytorch学习笔记(5)–Autograd文章目录系列文章Tensor(张量)1.初始化张量2.张量的属性3.张量的操作1.类似numpy的索引和切片2.拼接3.算数操作4.单元素张量5.
- PyTorch学习笔记(三):softmax回归
FriendshipT
PyTorch学习笔记pytorch回归深度学习softmax
PyTorch学习笔记(三):softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision获取数据集读取小批量PyTorch从零开始实现softmax获取和读取数据初始化模型参数实现softmax运算定义模型定义损失函数定义优化算法计算分类准确率训练模型预测小结PyTorch模块实现
- PyTorch学习:加载模型和参数
TravelingLight77
DLPytorchpytorch深度学习神经网络
1.直接加载模型和参数加载别人训练好的模型:#保存和加载整个模型torch.save(model_object,'resnet.pth')model=torch.load('resnet.pth')2.分别加载网络的结构和参数#将my_resnet模型储存为my_resnet.pthtorch.save(my_resnet.state_dict(),"my_resnet.pth")#加载resne
- PyTorch学习笔记1
zt_d918
训练过程importtorch#batch_size,input_dimension,hidden_dimension,output_dimensionN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#模拟一个训练集x=torch.randn(N,D_in)y=torch.randn(N,D_out)#模型定义有多种方式,这里不提model#loss函数定义loss_fn=torch.n
- 第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)+ pytorch学习(Resnet代码实现)
@默然
笔记pytorch学习人工智能python深度学习机器学习
第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习(ResNet代码实现)2.1数据集2.2文件结构2.3下载
- 第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)+ pytorch学习
@默然
笔记学习pytorch深度学习人工智能python
第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法,其训
- 第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+ pytorch学习
@默然
笔记pytorch学习
第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
- Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-Pytorch可视化使用tensorboardX在很早很早以前(至少一个半月),我做过几节关于tensorboard的学习记录。https://www.jianshu.com/p/23205a7921cdhttps://www.jianshu.com/p/6235c1ecde67https://www.jianshu.com/p/2b24454b0629https://ww
- PyTorch学习---2.自动求梯度
与世无争小菜鸡
自动求梯度首先给大家介绍几个基本概念:方向导数:是一个数;反映的是f(x,y)在P0点沿方向v的变化率。偏导数:是多个数(每元有一个);是指多元函数沿坐标轴方向的方向导数,因此二元函数就有两个偏导数。偏导函数:是一个函数;是一个关于点的偏导数的函数。梯度:是一个向量;每个元素为函数对一元变量的偏导数;它既有大小(其大小为最大方向导数),也有方向。摘自《方向导数与梯度》梯度从本质上来说也是导数的一种
- pytorch学习路径
诗人藏夜里
微信公众号:诗人藏夜里参考了黄海广老师的[pytorch快速入门资料](https://zhuanlan.zhihu.com/p/87263048),并结合自身从0到1的学习经历,写下此pytorch入门路径本路径适合人群:深度学习初学者,深度学习框架初学者**欢迎拥抱最美DL框架**#1.[莫烦pytorch系列教程](https://morvanzhou.github.io/tutorials
- 小土堆pytorch学习笔记004
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记机器学习深度学习
目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、神经网络-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid函数)6、神经网络-线性层(1)代码7、网络搭建-小实战(1)完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址:pytorch里的nnimporttorchfromtor
- 小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理
柠檬不萌只是酸i
深度学习人工智能深度学习机器学习pytorchpython
目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子:结果展示:1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro
- 小土堆pytorch学习笔记005 | 完结,✿✿ヽ(°▽°)ノ✿
柠檬不萌只是酸i
深度学习学习笔记pytorch机器学习深度学习
目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢?3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子:5、模型训练保存+读取(1)保存(2)读取6、完整的模型训练:(1)代码【model文件】:【主文件】:(2)运行截图:(3)绘图展示:(4)添加训练正确率的完整代码:(5)总结!!!:(6)使用GPU训练7、完整模型验证(1)代码(2)运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间
- 小土堆pytorch学习笔记002
柠檬不萌只是酸i
深度学习pytorch学习笔记
目录1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:(2)显示图片:2、Transform的使用3、常见的Transforms(1)#ToTensor()(2)#Normalize()(3)#Resize()(4)#Compose()4、总结:1、TensorBoard的使用(1)显示坐标:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnu
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续2)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p30:1.均方差(MeanSquaredError,MSE):(1)注意区分MSE和L2范数:L2范数要开根号,而MSE不需要开根号。用torch.norm函数求MSE的时候不要忘记加上pow(2)。求导:pytorch实现自动求导:第一种方法:torch.autograd.grad()设置w需要求导有两种方法:(1)在创建w之后,用来设置w需要求导。(2)在创建w的时候,用w=torch.te
- 【pytorch】pytorch学习笔记(续1)
小白冲鸭
pytorch学习笔记
p22:1.加减乘除:(1)add(a,b):等同于a+b。(2)sub(a,b):等同于a-b。(3)mul(a,b):等同于a*b。(4)div(a,b):等同于a/b。a//b表示整除。2.tensor的矩阵式相乘:matmul注意区分:(1)*:表示相同位置的元素相乘;(2).matmul:表示矩阵相乘。对于(2)矩阵的相乘,有三种方式:(1)torch.mm:只适用于二维的tensor,
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分