引言所谓的消费语义，指的就是如下三种情况如何保证消息最多消费一次如何保证消息至少消费一次如何保证消息恰好消费一次其实类似还有一个投递语义如何保证消息最多投递一次如何保证消息至少投递一次如何保证消息恰好投递一次说句实在话，其实还是老问题，只是换了一种问法！OK,开始我们的正文正文我们先做如下约定Producer代表生产者Consumer代表消费者MessageQueue代表消息队列投递语义我们先从投
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2020-10-23 21:54:51
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本文来说下kafka的基本概念与术语 文章目录消息队列kafka架构图Kafka相关概念及术语本文小结 消息队列把数据放到消息队列叫做生产者。从消息队列里边取数据叫做消费者。消息队列，我们一般简称为MQ(Message Queue) 队列是我们常说的一种先进先出的数据结构。消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。消息队列的两种模式：点对点：生产者生产消息发送到队列中，消费者从队列中取出并
1.消费语义的介绍  atlastonce：至少消费一次（对一条消息有可能多次消费，有可能会造成重复消费数据）   原因：Proudcer产生数据的时候，已经写入在broker中，但是由于broker的网络异常，没有返回ACK，这时Producer,认为数据没有写入成功，此时producer会再次写入，相当于一条数据，被写入了多次。 &e
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2018-12-30 22:00:15
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引言所谓的消费语义，指的就是如下三种情况如何保证消息最多消费一次如何保证消息至少消费一次如何保证消息恰好消费一次其实类似还有一个投递语义如何保证消息最多投递一次如何保证消息至少投递一次如何保证消息恰好投递一次说句实在话，其实还是老问题，只是换了一种问法！ OK,开始我们的正文正文我们先做如下约定
Producer代表生产者
Consumer代表消费者
Message Queue代表消息队列投递语义
1. 死信的概念先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理 解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到queue 里了，consumer 从 queue 取出消息 进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景：为了保证订
一、什么叫消息队列MQ(Message Quene) : 翻译为 消息队列,通过典型的 生产者和消费者模型,生产者不断向消息队列中生产消息，消费者不断的从队列中获取消息。因为消息的生产和消费都是异步的，而且只关心消息的发送和接收，没有业务逻辑的侵入,轻松的实现系统间解耦。别名为消息中间件，通过利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。二、为何用消息队列
Kafka是一个高度可扩展的消息系统。 什么是消息队列？ 从字面理解，他是一个对列，有着先入先出（FIFO）的特性。主要应用于不同线程，进程之间的通信，用来处理一系列的输入请求。 消息队列采用异步处理请求。消息的发送者和接收者无需同时与消息队列进行数据交互，消息会一直保存在队列中，直至被接收者读取。 消息队列的作用： 1.应用解耦----->图片上传，人脸识别系统 2.异步处理-----&g
最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
一文精通kafka消费者的三种语义浪院长浪尖聊大数据本文主要是以kafka09的client为例子，详解kafkaclient的使用，包括kafka消费者的三种消费语义at-most-once,at-least-once,和exactly-oncemessage，生产者的使用等。(一)创建topicbin/kafka-topics--zookeeperlocalhost:2181--create-
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2021-03-19 10:42:24
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一文精通kafka 消费者的三种语义
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2021-07-26 15:26:44
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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作者：王浩 这篇文章的核心内容是讲解如何使用FCN实现图像的语义分割。在文章的开始，我们讲了一些FCN的结构和优缺点。然后，讲解了如何读取数据集。接下来，告诉大家如何实现训练。最后，是测试以及结果展示。希望本文能给大家带来帮助。FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量
注：在本文中经常会提到输出数据的维度，为了防止读者产生错误的理解，在本文的开头做一下说明。 如上图，原始图像大小为5*5，经过一次卷积后，图像变为3*3。那就是5*5的输入，经过一个卷积层后，输出的维度变为3*3，再经过一个卷积层，输出的维度变为1*1，这里的5*5，3*3和1*1即为本文提到的数据的维度。1、什么是语义分割图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别
LTP提供了一系列中文自然语言处理工具，用户可以使用这些工具对于中文文本进行分词、词性标注、句法分析等等工作。ltp的官方文档里演示了分词，句法分析，语义依存关系提取等简单demo。本文在此基础上，将提取出的语义依存关系构建出知识图谱，使用的是neo4j平台。同时本文也会演示怎么使用python在neo4j上创建图谱。neo4j的安装比较简单，请自行查阅。用ltp创建知识图谱至少需要3个信息：节点
在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的“概念”，进而分析文档与词之间的关系。LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这
一、IOU--目标检测我们先来看下IOU的公式：现在我们知道矩形T的左下角坐标(X0,Y0)，右上角坐标(X1,Y1); 矩形G的左下角坐标(A0,B0)，右上角坐标(A1,B1)这里我们可以看到 和 在确定坐标而不确定两个矩形是否相交的情况下，为已知的常量．所以，我们只需要求解就行这里我们先来看一下水平方向上的情况： 从上述的三种情况中我们可以看出：&n
博主已经使用hanlp库在公司的商品图片推荐中应用到了，效果还不错，可以看一下博主之前写的博客。现在专门做一下这个hanlp库的技术实践总结。hanlp是什么呢，下面简单贴一下官网的介绍。HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点
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2023-07-21 15:16:02
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Pytorch 语义分割和数据集0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 语义分割（Semantic segmentation）语义分割是将图片中的每个像素分类到对应的类别：1.1 应用1：背景虚化 还有就是李沐老师上课背景全都是白色的。1.2
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2023-07-05 16:05:07
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albert-crf for SRL(Semantic Role Labeling)，中文语义角色标注项目地址：https://github.com/jiangnanboy/albert_srl概述 自然语言的语义理解往往包括分析构成一个事件的行为、施事、受事等主要元素，以及其他附属元素（adjuncts），例如事件发生的时间、地点、方式等。在事件语义学（Event semantics）中，构成
写在前面：因为最近在做裂缝检测，用的CRACK500数据集，尺寸大部分是640*340，如果直接resize(512,512)效果不太好。尝试如下：1、先将340尺寸填充成512 （512是你需要的尺寸）2、因为mask标签图片需要为单通道的二值图像，填充后可能会变成RGB图像，所以再改为二值图像3、随机裁剪，这个是我自己设计的算法，大概思想是根据你需要的尺寸，我先限定一个x和y可能的区域，再通过
