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RabbitMQ 把消息发给消费者，如果消费者还没来得及处理完就“嗝屁了” 😵💫（程序崩溃、网络断开、处理异常），那这条消息对于 RabbitMQ 来说可能已经“送达”了，然后就被无情地从队列里删除了！如果在收到确认信号之前，消费者断开连接了，或者明确表示处理失败了，RabbitMQ 就会知道这条消息“有问题”，会考虑把这条消息重新发给其他消费者，或者等这个消费者恢复后再发给它。但如果家里没人，包裹被风吹走了 💨，或者被隔壁老王的狗叼走了 🐶📦💥，或者你拿到包裹后，手一滑掉粪坑里了 🚽…
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- 码熔burning
- 20小时前
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工作区共享：所有分支操作同一块磁盘区域，但内容由当前分支的提交历史决定。提交隔离：不同分支的提交历史独立，切换分支时 Git 会严格按目标分支的历史重建工作区。看似矛盾的现象：工作区是共享的，但提交后的文件在不同分支下内容不同，这正是 Git 分支机制的核心设计——通过动态覆盖工作区内容，实现高效的多分支协作。
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- IsLand1314~
- 昨天
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注意：如果免密登录失败，三台机器：(1)root用户下，cd /root/.ssh (2)hadoop用户下，进入到 cd /home/hadoop/.ssh/，删除.ssh目录下的所有文件,重新生成公钥私钥，重新分发公钥。我们可以通过VMware来安装我们的linux虚拟机，然后通过linux虚拟机来进行集群的安装，VMware的安装双击之后，一路下一步即可，尽量不要装在操作系统盘里面了，VMware的安装步骤省略。用键盘的方向键，选中“Install CentOS 7”,然后按回车，开始安装。
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- 渣渣盟
- 18小时前
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Spark 是一个通用的、快速的集群计算系统，用于大规模数据处理。而 PySpark 是 Spark 的 Python API.Spark：本身是用 Scala 语言开发的，Scala 运行在 Java 虚拟机（JVM）上，与 Java 有很好的互操作性。因此 Spark 天然支持 Scala 和 Java 这两种编程语言，开发者可以使用 Scala 或 Java 调用 Spark 的各种功能，编写 Spark 应用程序。PySpark：让开发者能够使用 Python 语言来编写 Spark 应用程序。
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- 今日无事`
- 昨天
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- 数据错误
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例如设为754时，对于其他用户zmhzz，此时为嵌入式文件为drwxr-xr--，如果不给x的话是没有权限进入文件夹的，如图，不符合常规。注意只有root权限才能去修改文件的所有者和所属组 即使是文件的所有者zhangzong也不能修改。（补充） 可以直接将部门人员的主组修改为bigdata 以后创建的文件就不需要再修改对应的所属组了。其他用户zmhzz没有权限访问但是可以看见里面有什么文件，不符合要求里的其他用户可读。作为员工xiaozhang，在嵌入式目录下不能创建文件，没有权限，但是有读和执行权限。
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- m0_75183922
- 昨天
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1.在IDEA中已放入与jdk8相应的配置文件NativelO.java来实施本地运行配置（在文章顶部可自取）在设置窗口中，导航到 构建、执行、部署 > 构建工具 > Maven > 运行程序，点击环境变量的右边添加变量。2. IDEA已成功配置好MAVEN环境，并创建了MAVEN工程，修改相应的pom.xml文件；1. 首选电脑中已配置好Java、Hadoop，包括环境变量配置与修改相应文件。（1）进入 File（文件） > Settings（设置）（2）在环境变量右边点击来增加变量。
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- 好好好哈哈哈哈哈哈哈
- 13小时前
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提供三个将wsl中root用户转换成普通用户的方法（有注册表修改方式）
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Nacos使用RestTemplate远程调用报错Request processing failed: org.springframework.web.client.ResourceAccess...
依赖是 spring-cloud-starter-netflix-ribbon，此时 @LoadBalanced 的底层实现是 Ribbon。依赖变为 spring-cloud-starter-loadbalancer（或 spring-cloud-loadbalancer，新版本 (2020+)：Spring Cloud 移除了 Ribbon，改用 Spring Cloud LoadBalancer。此时 @LoadBalanced 的底层实现是 Spring Cloud LoadBalancer。-
- 细雨qwq
- 昨天
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在第四章中，我们使用了预训练模型对文本进行分类。我们直接使用了未经任何修改的预训练模型。这可能会让你产生疑问：如果我们对模型进行微调会发生什么？如果有充足的数据，微调通常能产生性能最佳的模型。在本章中，我们将探讨几种微调BERT模型的方法和应用：《监督式分类》展示了微调分类模型的通用流程；《少样本分类》将介绍SetFit方法——一种通过少量训练样本高效微调高性能模型的技术；《基于掩码语言建模的继续预训练》探讨了如何对预训练模型进行持续训练；《命名实体识别》研究了基于词元级别的分类任务。
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- 胡攀峰
- 昨天
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2021-11-10
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2020-12-16
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