RocketMQ学习系列第4页

深入了解RocketMQ消息中间件：架构、特性和应用场景

深入了解RocketMQ消息中间件：架构、特性和应用场景引言在当今的软件开发和系统架构中，消息中间件扮演着至关重要的角色。

一休哥助手·2024-02-09 11:42

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

Rust 格式化输出

操作符循环打印前言Rust学习系列-本文根据教程学习Rust的格式化输出，包括fmt::Debug，fmt::Display等。一、format!宏在Rust中，可以使用format!

TE-茶叶蛋·2024-02-09 09:57

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

Kubernetes有状态应用管理——PetSet

目录贴：Kubernetes学习系列1、介绍在Kubernetes中，大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。

zyydd_·2024-02-09 06:39

消息中间件之RocketMQ源码分析(八)

RocketMQ中的消息过滤RocketMQ设计了消息过滤，来解决大量无意义流量的传输:即对于客户端不需要的消息，Broker就不会传输给客户端，以免浪费宽带，RocketMQ4.2.0支持Tag过滤、

coffee_babe·2024-02-09 02:36

RocketMQ下载安装及基本使用

目录消息队列的作用消息队列的优势应用解耦异步提速削峰填谷RocketMQ介绍RocketMQ特点RocketMQ安装下载(4.9.5版本)RocketMQ启动可视化管理服务RocketMQ实现基本消息收发消息队列的作用队列是一种

山鸟与鱼！·2024-02-09 01:37

RocketMq源码篇-消息偏移持久化

一、发起持久化消息偏移的持久化是消费者客户端的行为，在client启动的时候会设定定时任务，默认间隔5sMQClientInstance#startScheduledTask//持久化所有的消费者offsetthis.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){try{MQC

sky_5395·2024-02-08 23:09

C++基础入门（七）—— 指针

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。

大彤小忆·2024-02-08 15:27

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周

NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记

林间得鹿·2024-02-08 09:21

RocketMQ（二）

目录六：SpringBoot中整合Rocket的事务消息七：SpringCloudStream整合RocketMQ八：RocketMQ的核心概念1.消息模型2.消息生产者3.消息消费者4.主题(Topic

etcEriksen·2024-02-08 07:47

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回

飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：

飞影铠甲·2024-02-08 06:31

rocketmq源码调试

github上下载源码rocketmq源码：https://github.com/apache/rocketmq.git更改namesrv和broker的配置路径namesrv启动类NamesrvStartup

齐云先生·2024-02-08 05:49

消息队列使用的四种场景介绍

使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。二、消息队列应用场景以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。

Bin哥厉害7·2024-02-08 03:19

ChatGPT学习大纲

2月份左右开始使用ChatGPT时，就被它强大的理解能力和应答效果所折服，这期间一直在断断续续的学习和使用，也没形成一个完整的学习过程，最近刚好有空，就寻思着好好再学习总结一下，故写出了ChatGPT学习系列的文章

冷暖从容·2024-02-07 19:34

roketmq启动异常sendDefaultImpl call timeout； nested exception is org.apache.rocketmq.remoting.exception

前言：mq发送消息异常，最最简单的方式就是用telnet端口是否通畅。这个前面一篇rabbitMq有介绍。当然还有一种情况mq被墙了，或者物理隔绝了需要映射的情况也有。如果你设计时将mq部署在数据库服务器，不排除某些未知端口被限制了导致消息发不出去。如果检查各项配置后还是没有排查出问题直接部署一套到运用服务。抱拳：现在将一些常规的检查方法介绍一下，不当之处大家一笑而过。当然有高手兄能够指点一下，感

童龙辉·2024-02-07 17:20

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。

MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入

tricking紫枫·2024-02-07 15:54

Failed to start RocketMQ push consumer

参考地址：电脑死机后，项目启动报错——rocketmq相关

一只努力的程序猿·2024-02-07 08:13

RocketMQ消息发送的设计

前言在前面所介绍的RocketMQ的文章中，介绍了RocketMQ的消息发送方式有3种：同步、异步和单向。

NullzzZ·2024-02-07 07:53

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关

naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模

飞影铠甲·2024-02-07 06:28

RocketMQ源码分析（四）消息的发送

消息发送的主要步骤为：验证消息，查找路由，消息发送（包含异常机制处理）我们以DefaultMQProducer#send为切入口：以下代码为验证消息publicSendResultsend(Messagemsg)throwsMQClientException,RemotingException,MQBrokerException,InterruptedException{//校验消息（主要是长度是

甘_·2024-02-07 04:01

深度解析kafka broker网络模型运行原理

原创不易，转载请注明出处文章目录前言1.kafka网络模型运行原理2.对比一下RocketMQ的网络模型总结前言本文将介绍下kafkabroker端的网络模型，会从宏观角度介绍下kafkabroker网络模型是啥样子的

$码出未来·2024-02-07 02:59

RocketMQ启动报错解决：Using the DefNew young collector with the CMS collector is deprecated and will likely

启动nameserver报错了，如下[root@localhost~]#mqnamesrvJavaHotSpot(TM)64-BitServerVMwarning:UsingtheDefNewyoungcollectorwiththeCMScollectorisdeprecatedandwilllikelyberemovedinafuturereleaseJavaHotSpot(TM)64-Bit

fyihdg·2024-02-06 19:00

深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等

深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数

cnjs1994·2024-02-06 17:52

RocketMQ-Producer

rocketmq发送端的设计1、需要考虑什么？

丑人林宗己·2024-02-06 17:27

SpringBoot 集成 atomikos 实现分布式事务

例如rocketMQ.本文是介绍的一种基于XA事

jsl小时光·2024-02-06 15:08

rocketMQ集群部署

rocketMQ集群部署rocketMQ安装包下载wgethttps://github.com/alibaba/RocketMQ/archive/v3.5.8.tar.gz//注：到github下载为未编译的包

戏剧·2024-02-06 14:04

kafka基本概念

文章目录前言为什么需要KafkaKafka的优势Kafka应用场景Kafka消费模式Kafka的基础架构前言我们小猿在学习到kafka这门技术的时候，相信大家已经学习过其它消息队列中间件，例如RabbitMq、RocketMq

欲无缘·2024-02-06 07:58

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

喜乐00·2024-02-06 07:22

机器学习系列——（十一）回归

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型，对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念：假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

飞影铠甲·2024-02-06 07:50

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

RocketMQ和Kafka的区别，以及如何保证消息不丢失和重复消费

消息队列RocketMQ和Kafka的区别性能（单台）语言多语言支持客户端优缺点RocketMQ十万级javajava模型简单、接口易用，在阿里有大规模应用文档少，支持的语言少Kafka百万级服务端scala

Marciaguoguo·2024-02-06 04:38

RocketMQ：消息存储

通常来说我们对分布式队列有高可靠性的要求，所以数据要进行持久化存储。消息生产者发送消息到MQ。MQ收到消息，将消息进行持久化，即在存储系统中新增一条记录。返回ACK确认消息给生产者。然后MQ推送消息给对应的消费者，等待消费者返回ACK。如果消息消费者在指定时间内成功返回ACK，那么MQ认为消息消费成功，在存储系统中删除消息，即执行第6步；如果MQ在指定时间内没有收到ACK，则认为消息消费失败，会尝

Anbang713·2024-02-06 04:24

深度学习系列55：深度学习加速技术概述

总体有两个方向：模型优化/框架优化1.模型优化1.1量化最常见的量化方法为线性量化，权重从float32量化为int8，将输入数据映射在[-128,127]的范围内。在nvdiagpu，x86、arm和部分AI芯片平台上，均支持8bit的计算。当然还有简单的二值化。对比从nvdiagpu到x86平台，1bit计算分别有5到128倍的理论性能提升。此外还有对数量化，一种比较特殊的量化方法。两个同底的

IE06·2024-02-06 02:24

深度学习系列57: 清华大模型MiniCPM上手

MiniCPM是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量1.上手对比测试mps比cpu大概快了9倍左右。也可以在modelspore上测试：

IE06·2024-02-06 02:53

Rust 数据类型使用注意点

文章目录前言一、Rust的数据类型基本数据类型：复合数据类型：二、使用注意点整型溢出总结前言Rust学习系列，学习rust的数据类型。

TE-茶叶蛋·2024-02-06 00:48

Rust-获取随机数练习案例

文章目录前言一、取官网示例猜数字游戏玩一玩cargocheckTOML文件二、完整代码总结前言Rust学习系列-获取随机数练习案例，基于cargo进行案例练习，过程中会使用cargocheck；cargorun

TE-茶叶蛋·2024-02-06 00:47

2.RocketMQ集群搭建与消息发送样例

1.RocketMQ集群搭建1.1各角色介绍mqGroup.png角色NameServer:Broker的管理者。Broker自己去上报NameServer自己的存在Broker：消息的存储者。

lambdaCC·2024-02-06 00:58

Docker Compose 部署 RocketMQ

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、DockerCompose部署RocketMQ二、部署步骤1.

MarchAwake·2024-02-05 23:51

消息中间件之RocketMQ源码分析(五)

消费进度保存机制消费者启动时会同时启动位点管理器，RocketMQ设计了远程位点管理和本地位点管理两种位点管理方式.集群消费时，位点由客户端提交给Broker保存.广播消费时，位点保存在消费者本地磁盘上

coffee_babe·2024-02-05 20:57

RocketMQ消息队列（一）—— 基本概念和消息类型

RocketMQ是一个来自阿里巴巴的分布式消息中间件，于2012年开源，并在2017年正式成为Apache顶级项目。

断剑zou天涯·2024-02-05 18:05

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第三周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第三周）本周主要考察基础计算的掌握以及if语句的基本使用，一定要注意特定函数的特定要求，以及定义函数的头文件文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第三周）一、本系列教程的使用方法二

cloudier.·2024-02-05 16:39

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第二周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第2周）本周主要考察scanf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第2周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、已知正方形边长，求面积2、已知长方形长和宽，求面积

cloudier.·2024-02-05 16:09

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第一周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）注：本教程为2023年后半学期的经验分享（即最新内容）

C语言学习系列课程之练习专项（第一周）本周主要考察数据类型、转义字符等基础概念的掌握和printf函数的使用文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第一周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、在屏幕上显示

cloudier.·2024-02-05 16:08

上海海事大学C语言程序设计上机实验代码参考【第四周实验】（非本校同学可以作为C语言练习题和进度参考）

C语言学习系列课程之练习专项（第四周）本周没有什么难点内容，只是新学了几个函数文章目录C语言学习系列课程之练习专项（第四周）一、本系列教程的使用方法二、习题部分1、若运行时从键盘输入小写字母a，写出输出结果

cloudier.·2024-02-05 16:36

SpringCloud-消息驱动(Stream、生产者、消费者)

SpringCloud消息驱动StreamSpringCloudStream，的诞生是为了解决各种消息中间件之间的兼容性问题，学习过消息中间件的同学都知道现在市面上流行的消息中间件有ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ

JolyouLu·2024-02-05 12:30

深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字

1.openai-whisper这应该是最快的使用方式了。安装pipinstall-Uopenai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：第一种方式，使用命令行：whisperjapanese.wav--languageJapanese--modelmedium另一种方式，使用python调用：importwhispermodel=whisper.load_mode

IE06·2024-02-05 11:40

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