前言大样本的数据集固然提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了问题的复杂性。如果我们分别对每个指标进行分析，往往得到的结论是孤立的，并不能完全利用数据蕴含的信息。但是盲目的去减少我们分析的指标，又会损失很多有用的信息。所以我们需要找到一种合适的方法，一方面可以减少分析指标，另一方面尽量减少原指标信息的损失。变量压缩的方法非常多，但百法不离其中，其实最根本的都是**「主成分分析」(Primary C
淘宝信用等级是淘宝网对会员购物实行评分累积等级模式的设计， 每在淘宝网上购物一次，至少可以获得一次评分的机会，分别为“好评”、“中评”、“差评”。 卖家每得到一个“好评”,就能够积累1分，中评不得分，差评扣1分。 250分以内的积分用红心来表示， 251分到1万分用蓝色钻石来表示， 1万零1分至50
原创
2022-03-16 16:56:14
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1 KafkaConsumer 构造器初始化参数配置。初始化消费者网络客户端ConsumerNetworkClient。初始化消费者协调器ConsumerCoordinator
初始化拉取器Fetcher
2 订阅主题调用订阅方法subscribe()、assign() 会将订阅信息记录到SubscriptionState，多次订阅会覆盖旧数据。如果元数据缓存Metadata 不包含订阅的主题，则
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2023-12-28 13:44:32
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一、什么是企业信用等级认证？信用等级认证 是信用 (资信)评估机构根据企业资信评估结果对企业信用度划分的等级类别，它反映了企业信用度的高低和一个企业的整体诚信形象，目前国内各省市在项目招投标投标、政府采购、企业宣传等，均要求企业出具信用等级证书、资信等级证明、信用报告。我国的信用评级制度建立于20世纪初期，近些年随着政府转变职能，简政放权改革的深入，对于市场主体的信用监管也越来越多的通过第三方信用
原创
2023-04-25 17:19:22
421阅读
ActiveMQ中一般有两种消息队列，一是点对点模式（p2p），二是发布/订阅模式（pub/sub）。 在进行demo测试之前，我们先建立一个maven工程，引入相应的包：<dependency>
<groupId>org.apache.activemq&l
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2024-04-08 11:56:56
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## 实现Kafka消费者代码 Python
### 整体流程
首先，我们需要了解一下Kafka是什么以及其在消息队列中的作用。Kafka是一个分布式的流媒体平台，可以实现高性能、持久化的消息传递。在我们的场景中，Kafka主要用于实现消息的发布和订阅机制。消费者可以订阅一个或多个主题，从而接收到相应的消息。
下面是实现Kafka消费者代码的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|-
原创
2023-08-24 22:39:11
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1，消费者代码package com.iflytek.spark.test;
import java.text.MessageFormat;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import com.iflytek.spark.
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2023-10-01 11:18:36
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队列（Queue）在多个线程之间安全的交换数据信息，队列在多线程编程中特别有用队列的好处：提高双方的效率，你只需要把数据放到队列中，中间去干别的事情。完成了程序的解耦性，两者关系依赖性没有不大。一、队列的类型：1、lass queue.Queue(maxsize=0)先进先出，后进后出 import queue
q = queue.Queue() # 生成先入先出队列实例
q.put(1)
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2023-11-02 01:20:21
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props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("key.deserializer", "org.
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2024-07-18 11:18:32
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在mq消息传递时，为了避免消息丢失，mq引入了消息确认机制mq是一种生产者和消费者模式，中间以mq为中介进行消息分发，将生产者与消费者隔离，生产者不必关心消息何时被消费，消费者也不关心消息如何生产，使得两者不必同步处理。 因此基于这种模式，可能会产生消息丢失问题，如何确保消费成功发送。以及消息成功接收，需要保证：1、生产者的确认模式2、消息和队列的持久化3、消费者的确认模式一
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2024-04-25 16:52:39
208阅读
RocketMQ 消费者启动源码解析DefaultMQPushConsumer引用一段消费者启动代码：/*
* Instantiate with specified consumer group name.
*/
//① 实例化DefaultMQPushConsumer 参数为groupName 消费组组名
DefaultMQPushConsumer consumer = new Defaul
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2023-10-17 14:26:32
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# 用Python实现多个消费者按顺序消费
在现代应用开发中，消息队列（Message Queue）和消费者模式是一种常用的架构模式。尤其是在需要处理异步任务或者并发处理的场景下，消费者的顺序处理尤为重要。本文将指导你通过Python实现多个消费者按顺序消费的功能。
## 整体流程
以下是实现多个消费者按顺序消费的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|----
生产者消费者问题是一个著名的线程同步问题，该问题描述如下：有一个生产者在生产产品，这些产品将提供给若干个消费者去消费，为了使生产者和消费者能并发执行，在两者之间设置一个具有多个缓冲区的缓冲池，生产者将它生产的产品放入一个缓冲区中，消费者可以从缓冲区中取走产品进行消费，显然生产者和消费者之间必须保持同步，即不允许消费者到一个空的缓冲区中取产品，也不允许生产者向一个已经放入产品的缓冲区中再次投放产品。
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2024-02-07 23:13:35
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面试挺容易让你当场写个生产者消费者的代码，于是总结了下，以便往后复习用。 代码包含了wait/notify和lock所实现的，不仅有一对一还有多对多模式 1.一生产和一消费：操作值-实现 生产者消费者其实就是基于wait/notify原理所实现的，话不多说，先上例子生产者类：package com.zz.p_r_test;
public class P {
private String loc
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2023-12-21 05:43:33
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一、实验内容1.在Ubuntu中编写程序，用信号量解决生产者–消费者问题； 2.在Linux-0.11中实现信号量，用生产者—消费者程序检验之。二、编写应用程序pc.c，解决经典的生产者—消费者问题1.要求建立一个生产者进程，N 个消费者进程（N>1）；用文件A建立一个共享缓冲区；生产者进程依次向缓冲区写入整数 0,1,2,…,M，M>=500；消费者进程从缓冲区读数，每次读一个，并将
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2024-08-24 15:55:56
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关于kafka的消费组模式，差了点相关资料，其中有一点提到：一个主题下的分区不能小于消费者数量，即一个主题下消费者数量不能大于分区属，大了就浪费了 那么，如果我的消费者进程数大于分区数的话，会有什么现象了，接下来就做个实验试试 1、首先，创建一个3分区，主题名为test3bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:218
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2023-10-08 18:54:08
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一直对wait和notify的了解停留在理论阶段，所以通过一个经典的生产者和消费者案例感受下线程的同步。下面对涉及到的生产者、消费者的对象进行介绍。先来实现下消费者的代码：class Consumer extends Thread
{
private ProducterAndConsumer producterAndConsumer;
public Consumer(Produ
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2023-08-12 21:15:19
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学习java多线程的synchronized关键字与wait/notify等待唤醒机制。 又想到了操作系统里的消费者与生产者模式，写了个小例子加深理解。共享资源为Food类 代码如下：public class Food {
private int count;//生产者与消费者共享的资源，假设最大值为5
public Food() {
}
public synchronized int
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2023-08-08 09:22:33
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概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
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2023-11-09 13:23:58
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生产者消费者模型（★）平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。程序中有两类角色：生产数据、消费数据实现方式：生产->队列->消费。通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一
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2024-05-29 19:53:15
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