1.常见消息中间件大PK说到消息中间件，估计大伙多多少少都能讲出来一些，ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等等各种以及JMS、AMQP等各种协议，然而这些消息中间件各自都有什么特点，我们在开发中又该选择哪种呢？1.1AMQP简介MessageQueue的需求由来已久，80年代最早在金融交易中，高盛等公司采用Teknekron公司的产品，当时的MessageQueue软件叫做：theinformationbus（TIB）。TIB被电信和通讯公司采用，路透社收购了Teknekron公司。之后，IBM开发了MQSeries，微软开发了MicrosoftMessageQu

目录一、Kafka事务性消息1.1介绍Kafka事务性消息1.2事务性消息的应用场景1.3Kafka事务性消息的优势二、Kafka事务性消息的使用2.1配置Kafka以支持事务性消息生产者配置消费者配置2.2生产者：发送事务性消息创建Kafka生产者开始事务发送消息提交或中止事务2.3消费者：处理事务性消息创建Kafka消费者订阅主题处理消息提交位移三、事务性消息的最佳实践3.1保障消息的一次交付3.1.1生产者幂等性3.1.2消费者去重3.2事务性消息的监控和故障排查3.2.1监控工具3.2.2故障排查3.3事务性消息的性能考量3.3.1性能调整3.3.2吞吐量优化四、示例：生产和消费Kaf

本文是在ChatGPT协助下完成，提高了写作速度和效率。1.趋势模型1.1.趋势模型概述当我们谈论Prophet中的趋势模型时，我们可以将其理解为描述时间序列数据中整体趋势的一种方式。趋势模型可以告诉我们数据随着时间的推移是如何变化的，是增长、减少还是保持稳定。在Prophet中，有两种常见的趋势模型形式：线性趋势模型：线性趋势模型假设数据的增长或减少是以恒定的速率发生的，即数据以直线的形式随着时间线性变化。这种模型适用于那些呈现出持续性增长或减少趋势的数据。例如，一个产品的销售量随着时间的增加而线性增长。逻辑回归增长模型：逻辑回归增长模型假设数据的增长或减少是以一种饱和的方式发生的，即在某个

我们在提交Spark应用时，一般都会指定executor数量，但我们的任务中有大的任务、也会有小的任务。这时候，我们在处理ETL的时候，会有几种选择，例如：分配一个比较大的资源，例如：请求较多的executor，然后在这之上运行作业。另外一种，为了让ETL运行彼此隔离，每个应用都会分配资源。Spark应用中真正执行task的组件是Executor，可以通过spark.executor.instances指定Spark应用的Executor的数量。在运行过程中，无论Executor上是否有task在执行，都会被一直占有直到此Spark应用结束。在Spark集群中的一个常见场景是，随着业务的不断发

前言本人是小白一枚，目前还在学习当中，文章内容仅供大家参考（部分内容和图片摘自其他文章，侵删！），若有问题欢迎大家指出！一、基础知识1.感知机 感知机是1957年，由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。 上图是感知机的基本模型，可以看到，整个过程就是把输入内容与对应权重相乘再相加，最后用激活函数得出最后结果。图中，{x1...xn}为输入内容，{w1...wn}为对应权重，w0可以理解为偏置。2.多层感知机（MLP） 多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）也叫人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），有感知机推广而来，除

🏡 博客首页：派大星⛳️ 欢迎关注 ❤️ 点赞 🎒 收藏 ✏️ 留言🎢 本文由派大星原创编撰🚧 系列专栏：Docker—云原生🎈 本系列记录容器化技术的初次探险与深入思考历程，如有描述有误的地方还望诸佬不吝赐教详解Docker如何启动、终止、导入导出容器等操作前言：什么是容器启动容器①新建并启动②启动已终止容器守护态运行终止容器导出和导入容器①导出容器②导入容器快照删除容器🔔🔔🔔Ending🔔🔔🔔🔔🔔🔔Ending🔔🔔🔔🔔🔔🔔Ending🔔🔔🔔前言：什么是容器​       容器（Container）作为Docker的核心组件之一，是独立运行的一个或一组应用，以及它们的运行态环境。对应的，虚拟

Bert+LSTM+CRF命名实体识别从0开始解析源代码。理解原代码的逻辑，具体了解为什么使用预训练的bert，bert有什么作用，网络的搭建是怎么样的，训练过程是怎么训练的，输出是什么调试运行源代码NER目标NER是namedentityrecognized的简写，对人名、地名、机构名、日期时间、专有名词等进行识别。结果输出标注方法采用细粒度标注，就是对于每一个词都给一个标签，其中连续的词可能是一个标签，与原始数据集的结构不同，需要对数据进行处理，转化成对应的细粒度标注形式。数据集形式修改形式：{ "text":"浙商银行企业信贷部叶老桂博士则从另一个角度对五道门槛进行了解读。叶老桂认为，对

该命令用于删除Docker系统中未使用的数据1.介绍官网描述：删除所有未使用的容器、网络、映像（包括悬挂的和未引用的），以及卷（可选）。名词解释：未使用的容器：所有已停止的容器将被删除。未使用的镜像：只有悬挂的镜像（未被任何容器引用）将被删除，除非使用了-a或--all参数。未使用的网络：所有未被容器使用的自定义网络将被删除。未使用的卷（如果使用--volumes或-v选项）：所有未被容器引用的卷将被删除。相关参数：-a,--all：删除未被任何容器引用的所有镜像，而不仅仅是悬挂的镜像。–filter：根据提供的条件过滤要删除的内容。–force,-f：跳过确认步骤，直接执行删除，不加的话在执

目录一.vue-router（前端路由）有两种模式，hash模式和history模式二、路由模式解析三、两种模式的区别1、hash模式 2、history路由（3）popstate实现history路由拦截，监听页面返回事件一.vue-router（前端路由）有两种模式，hash模式和history模式1.hash就是指url后面的#号以及后面的字符，history没有带#，外观上比hash模式好看些2.原理的区别（原理）3.hash能兼容到IE8，history只能兼容到IE10；4.由于hash值变化不会导致浏览器向服务器发出请求，而且hash改变会触发hashchange事件（hashc

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路，在学习一种的时候先不要考虑另一种，更容易接受算法基本思想，了解了算法原理推导过程之后再比较两者不同之处那么更容易理解了❀策略执行PolicyGradient算法是学习策略概率密度函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，它表示当前状态sss下执行动作aaa的概率，策略执行的时候根据π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)抽样一个动作aaa，这里容易混淆的地方是，抽样得到的动作a