流程 kafka事务使用的5个API // 1. 初始化事务 void initTransactions(); // 2. 开启事务 void beginTransaction() throws ProducerFencedException; // 3. 在事务内提交已经消费的偏移量(主要用于消费
优化金字塔 应用程序层面 框架层面（Broker层面） JVM层面 操作系统层面 应用程序层面：应当优化业务代码合理使用kafka，合理规划主题，合理规划分区，合理设计数据结构； 框架层面：在不改动源码的情况下，从kafka参数配置入手，结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面：在出现明显缓慢和可
贝壳机器学习平台的计算资源，尤其是 GPU，主要依赖公有云服务，并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源，存储系统需具备高度的灵活性，支持跨区域的数据访问和迁移，同时确保计算任务的连续性和高效性；此外，随着数据量的增长，元数据管理的压力也在逐渐加大。 贝壳机器学习平台团队从去年开始对
前言 作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神
gRPC是一个高性能、通用的开源远程过程调用（RPC）框架，基于底层HTTP/2协议标准和协议层Protobuf序列化协议开发， gRPC 客户端和服务端可以在多种环境中运行和交互。你可以用Java创建一个 gRPC 服务端，用 Go、Python、C# 来创建客户端。本系统文章详细描述了如何创建一...
本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
我们在学线程的时候了解了几种创建线程的方式，比如继承Thread类，实现Runnable接口、Callable接口等，那对于线程池的使用，也需要去创建它，在这里我们提供2种构造线程池的方法： 方法一： 通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建（首选） 这是JDK中最核心的线程池工具类，
本文完整代码及附件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在几天前，经过六年多的持续开发迭代，著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。 DuckDB具有
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
Rebalance总览 Rebalance触发条件 (1)消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃 (2)消费者组订阅的主题数量发生变更 (3)消费组订阅主题的分区数发生变更 避免不必要的Rebalance 针对（1）中消费者崩溃问题，有时候是Consumer没有在配置的制定时间
Apisix安装部署 Apisix官网安装教程 Apisix Dashboard官网安装教程 本次教程使用RPM包安装方式 使用systemctl管理服务 Apisix配置要点 /usr/local/apisix/conf/config.yaml Apisix服务监听 etcd连接配置 admin_
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] [Sebastian Raschka 2018] Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machin
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
LLM 大模型学习必知必会系列(十)：基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可
>>上一篇（学校上课，是耽误我学习了。。） 2016年9月，我大二了。 自从我发现上课会耽误我学习，只要我认为不影响我期末学分的，我就逃课了。 绝大多数课都是要签到的，有的是老师突击喊名字，有的是手机打卡签到。 如果上课老师一开始就喊名字签到，签到环节结束，我就偷偷溜走了。 中途突击喊名字，要是被抓
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
LLM 大模型学习必知必会系列(八)：10分钟微调专属于自己的大模型 1.环境安装 # 设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 安装ms-swift pip
