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原文编注：近日，中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授接受记者采访时认为，目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板。从长远来看，必须得走人类智能这条路，最...
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- 大数据周刊
- 2019-09-20
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全网最详细的大数据Kafka文章系列，强烈建议收藏加关注！新文章都已经列出历史文章目录，帮助大家回顾前面的知识重点。目录消息队列和Kafka的基本介绍一、什么是消息队列二、消息队列的应用场景异步处理应用耦合限流削峰消息驱动系统三、消息队列的两种方式点对点模式发布/订阅模式四、常见的消息队列的产品五、Kafka的基本介绍消息队列和Kafka的基本介绍一、什么是消息队列消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上..
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- Lansonli
- 昨天
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文章目录ConfigCommand1 查询配置Topic配置查询其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询查询kafka版本信息2 增删改 配置 `--alter`Topic添加/修改动态配置Topic删除动态配置其他配置同理,只需要类型改下`--entity-type`附件More日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台ConfigCommandConfig相关操作; 动态配置可以覆盖默认.
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- 石臻臻的杂货铺
- 昨天
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前言Zookeeper操作方式这篇文章主要说的是利用java来操作zookeeper，就如操作mysql数据库一样，主要是实现增删改查功能,而实现这些功能的方式主要有以下三种：zookeeper官方提供的原生的apizkclientApache Curator简单说下三种方式的区别与各自的优劣：zookeeper自带的客户端是官方提供的，比较底层、使用起来写代码麻烦，很多功能需要自己来实现、不够直接。zkclient是另一个开源的ZooKeeper客户端。Apache Curator
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- 外星喵
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2021年第二届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛竞赛信息2021年第二届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛竞赛群一、比赛背景为了培养学生的创新意识及运用数学方法和计算机技术解决实际问题的能力，中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会决定举办华数杯全国大学生数学建模竞赛。竞赛的目标是为培养大学生的科学精神及运用数学解决实际问题的能力，为创新性人才的培养奠定基础，为各行各业培养和选拔优秀的人才。二、组织单位主办单位：华数杯全国大学生数学建模竞赛组委会、中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会中国未
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- 小磊数学建模
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HBase是基于谷歌Bigtable开发的开源分布式数据库，具有高可靠、高性能、面向列、可伸缩等特点。HBase一般运行在HDFS上，主要用来存储非结构化和半结构化数据。HBase通过水平扩展的方式实现大表数据（表的规模可以达到数十亿行以及数百万列）的存储，对大表数据的读、写访问达到实时级别。文章目录一、HBase概述1.HBase简介2.HBase与传统关系型数据库的区别3.HBase的应用场景二、HBase的相关概念1.数据模型概述2.HBase的数据模型3.数据坐标4.概念视图5.物理视图6.行存储
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- 昊In
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在我之前的文章：Beats：Beats 入门教程 （一） Beats：Beats 入门教程 （二）我详述了如何使用 Filebeat 中的 system 模块来为 syslog 导入到 Elasticsearch。这是目前为止最为快捷的方法。在实际的使用中，我们也可以使用其它来导入 syslog。这里的方法是：使用 Filebeat 中的 syslog input使用 Logstash 导入在今天的文章中，我将详述如何配置 Rsyslog 把数据导入到 Elasticsearch .
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异常一Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root异常一解决添加 elasticsearch 用户组和用户：[root@tcloud ~]# groupadd elasticsearch [root@tcloud ~]# useradd -g elasticsearch elasticsearch# 设置密码[root@tcloud ~]# echo "elasticsearch" | pas
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- シ風箏
- 昨天
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kafka1.kafka介绍2. kafka学习记录(术语)3. kafka集群部署(直接部署在了一台机器上)3.1 安装多节点zookeeper集群3.2 配置kafka集群3.3 启动集群4. 验证部署4.1 测试topic的创建和删除4.1.1 创建topic--->test4.1.2 查看该topic的具体情况4.1.3 删除topic4.2 测试消息的生产与发送4.2.1 创建生产者4.2.2 创建消费者4.2.3 生产者吞吐量测试4.2.4 消费者吞吐量测试5. kafka监控工具Kafk
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资源百度云盘资源包含【elasticsearch-6.4.3.tar.gz】【elasticsearch-analysis-ik-6.4.3.zip】链接：https://pan.baidu.com/s/11IWoOXe1oCNjyWC6ZH_CaQ提取码：7mb6安装一下安装过程是针对 elasticsearch-6.4.3.tar.gz 版本的，不同版本的安装配置可能存在差异。官网也有安装方法，官网安装的是 6.0.1 版本的。1.jdkelasticsearch 运行在Java环境下，支
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- シ風箏
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背景介绍今天有同事找我，说他那边遇到kafka消费延迟问题，某条消息从生产者发送后，再到消费者收到，经过了几分钟的时间，之后又恢复正常，时不时会遇到一次这样的问题。简单分析当我一听到消费延迟的问题，很自然的就想到了肯定消息阻塞造成的，所以我首先我们查看了消息队列的消费情况，发现当前并没有消息积压在kafka服务端，之后我们也确认了kafka集群很正常，没有出现任何异常现象。进一步分析虽然表面上看消息并没有积压，但凭借经验，我感觉还是这方面的问题，既然kafka服务端自身没有积压，那一定就是消费端自
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- 码拉松
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随机森林随机森林：多棵决策树构建而成，每一棵决策树都是上一篇文章中的决策树的原理，只是“随机森林”将其集成（ensemble）到了一起，因此，随机森林是一种“集成算法”随机森林API随机森林API：class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, booststrap=True, rangdom_state=None)n_estimato..
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- 糖公子没来过
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前言大家好，我是程序员manor。作为一名大数据专业学生、爱好者，深知面试重要性，很多学生已经进入暑假模式，暑假也不能懈怠，正值金九银十的秋招接下来我准备用30天时间，基于大数据开发岗面试中的高频面试题，以每日5题的形式，带你过一遍常见面试题及恰如其分的解答。相信只要一路走来，日积月累，我们终会在最高处见。以古人的话共勉：道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期！本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自大数据技术专栏的各个小专栏,由于个别笔记上传太早,排版杂乱,后面会进行原文美化、增加。历史
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- 大数据Manor
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1、取出/etc/passwd文件的第6行；#sed -n ‘6p’ /etc/passwd2、取出当前系统上所有用户的shell，要求，每种shell只显示一次，并且按顺序进行显示；#awk -F: '{print $NF}' /etc/passwd | sort -u3、如果/var/log/messages文件的行数大于100，就显示好大的文件4、显示/etc目录下所有以pa开头的文件，并统计其个数；5、如果用户hadoop不存在就添加，否则显示用户已存在6、编写一个 Shell
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- 绿二岁
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1.1类加载当程序要使用某个类时，如果该类还未被加载到内存中，则系统会通过类的加载，类的连接，类的初始化这三个步骤来对类进行初始化。如果不出现意外情况，VM将会连续完成这三个步骤，所以有时也把这三个步骤统称为类加载或者类初始化类的加载:将class文件(源文件)读取内存,并创建对应的Class对象任何类被使用时,系统都会创建一个java.lang.Class对象类的连接验证阶段:检验被加载的类和相关类(父类/接口)内部结构是否合法准备阶段:负责为类中的变量分配内存,并设置默认值解析阶段:将
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- 你的动作太慢了！
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近年来，我国文化产业蓬勃发展，文化产业价值年均增速远高于同期 GDP 增速，尽管中 国演出市场在开放竞争中逐步规范有序，但目前仍处于起步和培育阶段，尚不够完善和成熟。尤其在演出场馆基础设施、管理运营等方面参差不齐。
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2020年边缘计算最新前沿报告：如何与核心云、5G、AI协同？如何打造新业态和部署运营？...
在数字经济的时代浪潮中，作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时，云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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边缘计算无论是在市场规模、年均增速还是在实际落地方面，都有可能在TMT计算领域，上演“中心走向边缘，边缘走向中心”的一幕。只不过，对于边缘计算这个相对新鲜的领域，人们对其认知却有很多不当的地方，甚至是严重的误区，这主要表现在五大方面。不夸张地说，边缘计算里的这五个大坑，可能就有你跳过的。
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2021-03-09
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