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Kafka - 消息队列的两种模式
文章目录 消息队列的两种模式点对点模式（Point-to-Point，P2P）发布/订阅模式（Publish/Subscribe，Pub/Sub） 小结 消息队列的两种模式
消息队列确实可以根据消息传递的模式分为
点对点模式发布/订阅模式 这两…
Docker 安装 Kafka
docker在3.0以前依赖于zookeeper，在安装kafka之前需要先安装zookeeper集群。
关于 zookeeper 集群的安装本文不做介绍，大家可以自行百度。
一、查看kafka镜像
docker search kafka 我们选择官方镜像： bitnami/kafka。
二、拉取镜像
dock…
Spring Boot集成Kafka详解
Spring Boot是一个用于构建独立的、生产级的Java应用程序的框架，而Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。在本文中，我们将详细解释如何在Spring Boot项目中集成Kafka。 1. 添加依赖
首先，我们需要在项目的pom.xml文件中添加Spring …
windows 安装kafka流程
1、安装jdk 安装地址：www.oracle.com/java/technologies/downloads 下载好后进行安装，基本上一路点击下一步，不要忘记了把安装目录更换一下！ 安装好后需要配置环境变量 找到 "计算机-属性-高级系统设置-高级-环境变量“
1&…
【Kafka】Kafka的重复消费和消息丢失问题
文章目录 前言一、重复消费1.1 重复消费出现的场景1.1.1 Consumer消费过程中，进程挂掉/异常退出1.1.2 消费者消费时间过长 1.2 重复消费解决方案1.2.1 针对于消费端挂掉等原因造成的重复消费问题1.2.2 针对于Consumer消费时间过长带来的重复消费问题 二、消息丢失2.…
kafka下载与安装教程
一、下载安装zookeeper：https://downloads.apache.org/zookeeper
本次使用kafka_2.12-2.8.1.tgz内置zookeeper服务，以下zookeeper安装可以忽略！！！ 解压： 修改配置文件： 修改zoo.cfg内容&#x…
SpringBoot集成Kafka
SpringBoot集成Kafka
知识索引
SpringBoot集成Kafka工程搭建SpringBoot集成Kafka配置SpringBoot集成Kafka生产消息SpringBoot集成Kafka消费消息 1 生产者
SpringBoot集成Kafka，无非就是生产者和消费者，但首先得实现SpringBoot集成，流程如下…
kafka使用教程、快速上手
kafka概述 一、kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种形式 1.3 Kafka 基础架构 二、kafka安装部署2.1安装部署2.1.1.jar包下载2.1.2.解压到指定的文件夹下2.1.3.创建两个文件夹以供后续使用2.1.4. 修改配置文件（1…
过采样：SMOTE算法
前言：在比赛中遇到关于样本不均衡问题，特地过来补补知识点！
1、smote原理
过采样的技术有非常多,最常见的就是随机过采样和SMOTE过采样。 随机过采样就是从少的类中进行随机进行采样然后拼接上去,这种效果很多时候和加权差不大。还有一种较…
面对不平衡二元分类问题是否需要使用SMOTE技术？
摘要
在训练分类模型之前平衡数据是解决表格数据中不平衡二元分类任务的流行技术。平衡通常是通过复制少数样本或生成合成少数样本来实现的。虽然众所周知，平衡对每个分类模型的影响不同，但大多数先进的实证研究并未将强大的最先进（SOTA&…
smote算法_海量样本无从下手？这五种抽样算法分分钟搞定
全文共 1854字，预计学习时长 4分钟 数据科学是研究算法的学科。本文介绍了一些常见的用于处理数据的抽样技术。 图片来源：unsplash.com/gndclouds 简单随机抽样 假设要从一个群体中选出一个集合，该集合中的每个成员选中的概率相等。 下列代码…
smote算法_支持向量机算法的可解释和可视化
SVM通常被认为是“黑匣子”。在本文中，我们将介绍可视化学习的SVM模型及其在真实世界数据上的性能的技术。 本文包含以下部分： 线性模型，SVM和内核简介利用SVM内核解释高维特征空间......评估高维分类边界性能处理大量不平衡数据训练SVM需要多少数据线性模型，SVM和内核简介…
Python实战——过采样数据的处理之改进的SMOTE算法
文章目录 1 理论2 实现3 补充3.1 原理介绍3.1.1 欠采样与过采样3.1.2 Tomek Link 法欠采样3.1.3 Random Over Sampling 随机过采样3.1.4 SMOTE 过采样3.1.5 综合采样 3.2 Python实战3.2.1 数据探索3.2.2 不同的抽样方法对训练集进行处理3.2.2.1 拆分自变量与因变量3.2.2.2 抽样…
SMOTE算法及其python实现
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题&a…
python实现smote处理正负样本失衡问题
机器学习中难免遇到正负样本不平衡问题，处理办法通常有梁总，一：过采样，增加正样本数据；二：欠采样，减少负样本数据，缺点是会丢失一些重要信息。smote属于过采样。
代码
# from imbl…
SMOTE-类不平衡问题
什么是类不平衡问题 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样…
SMOTE算法的改进与扩展
一、SMOTE的改进算法
1、Boderline-SMOTE 只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本 首先通过 k-NN 方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise”3 类，其中“Danger”类样本是指靠近分类边界的样本。 对属于“Dan…