触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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# Python 色彩不均
## 背景
在使用 Python 进行数据可视化或图形处理时，我们经常需要处理图像的色彩。然而，有时候我们会发现图像的色彩并不均匀，可能由于图像本身的原因，也可能是在处理过程中产生的问题。本文将介绍一些常见的原因以及如何解决 Python 中色彩不均的问题。
## 常见问题
### 色彩失真
色彩失真是指图像中的颜色与原图不符或者颜色不均匀的情况。这可能是由于
原创
2024-04-21 03:57:19
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# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
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在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本都判别为训练数据中占比较多的一类。1、算法改进可以使用一些优化技巧让模型更加关注占比较少类的样本。从而使模型能专注学习此类的特征，而不是过多的关注样本数量较多的类别。例如使用focal loss。也有其他更多的解决类别不均衡的loss函数。所有之前的方法注重数据，并保持模型不变。但实际上，假
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2023-10-11 09:19:27
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一、入门
1、简介
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外ka
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2024-09-11 16:53:51
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网关负载 流量不均匀 cpu使用率不均衡问题？？？1.压力机访问源 有多少ip 有10个？ 还是20个？ 就是样本源不多的话，负载上hash的话 就你可能不是真实的访问需求 ，你客户端就那么10来个，20来个，甚至说30来个； 这样样本源采的不对，这种问题就很容易出现这种现象2.先确认提的负载需求，有没有会话保持3.假如配了会话保持，比方
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2024-10-22 15:38:55
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问题在缺省网络模型中，容器每次重启后，IP会发生变动，在一个大的分布式系统保证IP地址不变是比较复杂的事情IP频繁发生变动，动态应用部署无法预知容器的IP地址，client端如何发现server端的访问端点？解决方案DNS解析到多个IP
优点：Docker 版本大于1.10即原生支持容器集群内部DNS的服务发现。缺点：由于DNS TTL生效时间的存在，解析的结果不能做到实时，即使TTL设置为
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2023-12-10 21:24:11
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所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
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2023-05-24 09:14:49
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解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
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2024-01-02 12:01:08
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Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。01 总体概述越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度的做到不丢失，如
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2024-09-12 22:56:41
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目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
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2024-03-29 19:22:49
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《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
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2024-05-14 14:30:24
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一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
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2023-12-03 08:56:03
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所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
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2023-08-09 17:43:32
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1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
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2023-10-11 10:31:02
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数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
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2023-12-05 17:22:31
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弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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# Yarn容器不均衡及其处理
在大数据处理的领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Apache Hadoop架构的一部分，担任了资源管理和任务调度的角色。然而，在实际应用中，我们经常会碰到“YARN容器不均衡”的问题。这指的是在集群中各节点的资源（如CPU、内存）使用不均匀，导致某些节点成为瓶颈，从而减缓整体性能。
## YARN容器不均衡原因
## HBase Regions 不均衡问题解决流程
### 1. 确认 HBase Regions 不均衡的情况
在开始解决 HBase Regions 不均衡问题之前，我们首先需要确认是否存在这样的问题。可以通过以下步骤来进行确认：
1. 登录到 HBase 集群的主服务器（Master）上；
2. 打开 HBase Shell，执行 `hbase shell` 命令；
3. 通过 `s
原创
2023-09-12 05:36:27
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在处理机器学习任务时，不均衡数据是一个常见问题。尤其是在分类问题中，类别分布的严重不均会导致模型在训练时偏向于数量较多的类别，从而影响预测效果。接下来，我会详细记录一下如何在 Python 环境中解决不均衡数据问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我先确认一下系统环境。以下是系统要求的详细信息：
| 系统要求 | 版本 |
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