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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：

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

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

(1378条消息) Elasticsearch

深度学习入门--神经网络 一、感知机二、激活函数

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

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

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

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

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

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

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：

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

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

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？

          5.3.1 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

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

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。

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

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

这里写目录标题 SpringBoot集成Kafka1、构建项目

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

__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

 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

目录 再均衡原理1、第一阶段(FIND_COORDINATOR)

循环神经网络 序列数据序列数据

文章目录 joinnested 嵌套

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

目录 一、场景 1.1、场景应用环境

目录 Kafka Streams1、概述

目录 三、神经网络

        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

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

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

文章目录 ElasticSearch核心概念索引（index）

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

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 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

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

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

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

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创建springboot项目配置pom.xml <dependency>

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。

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

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

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

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  

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