开集识别闭集识别​训练集中的类别和测试集中的类别是一致的，最常见的就是使用公开数据集进行训练，所有数据集中的图像的类别都是已知的，没有未知种类的图像。传统的机器学习的算法在这些任务上已经取得了比较好的效果。（训练集和测试集的类别是一致的）开集识别描述开集识别是一个在现实世界中最常见的问题，但是这个问题只有你在真正实施项目的时候才会遇到，使用公开数据集是不会遇到这个问题的。所谓的开集识别白话说就是在一个开放的数据集中进行识别，更为准确的说就是：测试集中含有训练集中没有的类别，而在使用测试集进行测试的时候，输入一张不属于训练集中已知类别的图像，由于Softmax的输出特性，模型有可能会将其以较高的

文章目录01.Kafka复制1.kafka副本的分类2.副本同步3.首选首领02.kafka副本信息03.kafka中ISR、AR和OSR代表什么？04.kafka中ISR的伸缩指什么？05.什么情况下一个broker会从ISR中踢出去？06.kafka副本和ISR扮演什么角色？07.kafka副本长时间不在ISR中，意味着什么？08.kafkafollower副本如何和leader副本同步？09.kafka如何实现主从同步？10.Kafka控制器的选举？11.Kafka控制器负责分区的首领选举12.kafka有哪些地方需要选举，这些地方的选举策略有哪些？13.kafkaPartitionLe

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kafka中AR、ISR、OSR以及HW、LEO的关系Kafka为分区引入了多副本（Replica）机制，通过增加副本数量可以提升容灾能力。同一分区的不同副本中保存的是相同的消息（在同一时刻，副本之间并非完全一样）副本之间是“一主多从”的关系，其中leader副本负处理读写请求，follower副本只负责与leader副本的消息同步。副本处于不同的broker，当leader副本出现故障时，从follower副本中重新选举新的leader本对外提供服务。Kafka通过多副本机制实现了故障的自动转移，当Kafka集群中某个broker失效时仍然能保证服务可用AR、ISR、OSR在Kafka中，生