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L_pyu
人工智能pytorch分类
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小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
彬彬侠
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- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
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1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于GoogLeNet完成CAFIR10分类
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本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet,本文我们使用该网络模型解决一个实际问题,也就是使用它完成CAFIR10分类,其实就这些任务而言,我们只要搭建好模型,然后把数据喂进去就行了,其它的地方都是一样的,就是网络模型不一样。代码
- 【Python】multiprocessing 模块:多进程并行计算
彬彬侠
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Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算,可以充分利用多核CPU进行任务加速,突破PythonGIL(全局解释器锁)的限制,提高程序执行效率。1.为什么使用multiprocessing?Python默认的threading模块使用线程进行并发,但由于GIL(全局解释器锁)的存在,多线程无法真正实现CPU级别的并行计算,适用于
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- flutter 解决 iPhone X 等刘海屏手机导航栏/底部黑线遮挡布局的方法
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FlutterSafeArea导航栏/底部黑线遮挡刘海屏iPhoneXTabBar背景
在上一节(改变TabBar背景颜色的方法)中有发现的一个问题:在iPhoneX等刘海屏手机中,会出现页面被导航栏或者底部黑线遮挡的问题:解决办法有两种:使用以下代码获取手机状态栏和底部黑线的高度,然后设置Widget的Padding或者Margin://获取状态栏高度(上边距)finaldoubletopPadding=MediaQuery.of(context).padding.top;//获取
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
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引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- A800架构设计与实战
智能计算研究中心
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内容概要《A800架构设计与实战》围绕新一代计算架构的技术演进与工程落地展开系统性论述。全书以分布式运算优化原理为切入点,通过对核心模块的层级化拆解,深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。为强化理论与实践的结合,书中引入智能制造与云渲染两大典型场景的完整案例,覆盖从需求分析、架构设计到性能调优的全生命周期。技术维度实现路径应用价值架构设计核心模块拆分与重组降低系统耦合度分
- 《今日AI-人工智能-编程日报》
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1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型,开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称,首款通用型AI智能体Manus已问世,能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链,并在虚拟环境中灵活调用工具,标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮,DeepSeek模型已被整合到OWL项目中,并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
- Git:Git高级特性:钩子与自定义脚本_2024-07-17_20-40-39.Tex
chenjj4003
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- 1章5节:大模型术语解读与从生成到推理的演进
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在人工智能的浩瀚宇宙中,大模型正以前所未有的速度演进,推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型,再到行业模型,人工智能的边界不断拓展,为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语,探讨其内涵、应用及发展趋势,并回顾大模型从生成到推理的演进历程,解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络,把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
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大量研究表明,人类大脑并不擅长同时处理多项任务。在多任务处理时,大脑需要频繁切换注意力,每次切换都会消耗时间和精力,这种现象被称为“切换成本”(SwitchingCost)。心理学家Rubinstein、Meyer和Evans在2001年的研究中指出,任务切换会导致思维停顿,延长完成任务的时间。他们发现,在处理复杂任务时,效率可能下降高达40%。此外,Cowen(2001)的研究进一步指出,人类的
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目录从零到一:Transformer模型的原理与实战之旅1.Transformer原理简介1.1什么是Transformer?1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战:构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战:完整示例与输出结果3.1完整推理代码3.2代码解析4.原理与代码的结合4.1自注意力机制的实
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边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式计算范式,它将数据处理和存储功能从传统的集中式云端转移到靠近数据源的网络边缘设备(如路由器、网关、本地服务器或终端设备)。边缘计算的目标是减少数据传输延迟、降低带宽压力,并提高系统的实时性和可靠性。边缘计算的核心概念靠近数据源边缘计算将计算资源部署在靠近数据生成的地方,而不是将所有数据发送到远程云端处理。分布式架构边缘计算采用分布式架构,将计算任务
- 深入解析:构建高效单页应用(SPA)的最佳实践与示例
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#Vue单页应用SPAVue.js前端
文章目录前言一、单页应用(SPA)的介绍二、单页应用(SPA)的优势三、构建单页应用(SPA)的基本步骤四、使用Vue.js构建一个简易的单页应用(SPA):任务管理器结语前言随着互联网技术的发展,用户对于网页应用的交互性和响应速度提出了更高的要求。传统的多页面应用(MPA)在每次用户交互时需要重新加载整个页面,这不仅增加了服务器的负担,也降低了用户体验。而单页应用(SinglePageAppli
- 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别
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嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
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小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
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
- 软考高级架构师/分析师论文【论基于架构的软件设计方法/ABSD】
saikey0379
架构软考高级论文系统架构设计师系统分析师计算机软件资格考试ABSD
一、摘要 2020年4月,某互联网公司开始了基础架构管理平台项目的实施,该项目主要为基础架构团队提供基础设施、中间件、负载均衡、任务管理等功能,我作为该项目的架构师,主要负责架构设计、架构评估等工作。本文以该项目为例,主要论述基于架构的软件设计方法在该项目中的具体应用与实现效果。在架构需求阶段,通过访谈、原型、JRP等方式获得了系统需求,并在标识构件后完成了需求评审。在架构设计阶段,对架构进行了
- WPF学习笔记04-控件Control_Part1
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之前我们已经学习过WPF布局了,这节我们开始简单介绍下控件。熟悉Winform的应该对控件并不陌生。WPF和Winform的渲染也是不一样的一个是基于DirectX一个是基于GDI+。在WPF中,打交道最多的控件无非就那么几种。1)布局控件。之前介绍过的,可以容纳多个控件或嵌套其他布局控件,用于在UI上组织和排列控件。比如StackPanel、Grid等控件都属于此类控件,他们都拥有共同父类---
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随着2025第七届亚洲消费电子技术贸易展(赛逸展)“展位即门票”机制的推出,科技创新奖的申报工作也正式拉开帷幕。截至目前,已有数十家企业提交了申报材料,涵盖人工智能、物联网、智能硬件等多个热门领域。据了解,CESAsia2025科技创新奖旨在表彰在科技研发和产品创新方面取得卓越成就的企业。此次申报面向所有预订展位的参展企业,评审过程将由行业专家、院士,协会,学者和媒体代表共同参与,确保评选结果的公
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在过去,不会PS却想要制作一张拿得出手的海报,那简直是一项艰巨无比的任务。但新增使用AI绘画功能,稍等一会就能生成1-4张设计感不错的成品营销海报。只需输入一句需求,即可轻松完成。下面小编就来给大家分享3款这种神奇的AI设计工具。一、牛学长图片修复工具在众多AI生图工具中,牛学长图片修复工具凭借其强大的AI技术和用户友好的界面设计脱颖而出。该工具的AI图片生成功能,不仅支持一键生成高质量图像,还特
- 一文搞懂MCU和SoC的核心差异:从架构到应用场景全解析
Electron-er
单片机架构嵌入式硬件
目录引言一、从“芯片大脑”看本质:架构设计的哲学差异1.MCU:单一任务的执行专家2.SoC:系统级集成的超级平台二、实战对比:六大维度拆解差异1.性能指标对比2.开发模式对比三、选型指南:如何选择MCU或SoC?1.选择MCU的场景2.选择SoC的场景四、技术演进:MCU与SoC的融合趋势1.MCU的进化方向2.SoC的突破方向五、开发者避坑指南结语标签:MCUvsSOC、嵌入式系统、芯片选型、
- python笔记:进程和线程—分布式进程
zyckhuntoria
pythonfoundation
一、分布式进程Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信。由于managers模块封装很好,不必了解网络通信的细节,就可以很容易地编写分布式多进程程序。二、举例实
- SpringBoot项目集成分布式任务调度平台XXL-JOB
樱花语
分布式开发SpringBootXXL-JOB
一、概述XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。二、特性1、简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手;2、动态:支持动态修改任务状态、启动/停止任务,以及终止运行中任务,即时生效;3、调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”自研调度组件并支持集群部
- python任务调度平台 界面_分布式任务调度平台XXL-JOB
weixin_39572764
python任务调度平台界面
以前带我的人说过,最好的学习就是看官方文档,个人也有4个T的学习视频,但是会发现讲的都是入门,有的也比较浅。官方文档比较官方,也比较权威,打开xxl-job的官网,写的贼详细,有些人喜欢收博客,不喜欢看官网,因此就直接复制过来了,过段时间会参考文档,自己来一遍。一、简介1.1概述XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司
- Python 进程与线程-分布式进程
赔罪
分布式python开发语言
目录分布式进程小结分布式进程在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程,其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者,将任务分布到其他多个进程中,依靠网络通信。
- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- 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