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A08_System.Threading.Channels使用(针对发布-订阅，消息缓冲处理)
在面对 生产者-消费者 的场景下， netcore 提供了一个新的命名空间 System.Threading.Channels 来帮助我们更高效的处理此类问题，有了这个 Channels 存在, 生产者 和 消费者 可以各自处理自己的任务而不相互干扰，有利于两方的并发处理，这篇文章我们就来讨论下如何使用 System.大数据技术Flume框架详解
Flume的概述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日 志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 高可用(HA) flume框架（故障转移机制） 高可靠 数据采集的可靠性 分布式 分布式集群搭建 Flume的作用 最主要的作用：实时读取服务器本地磁盘的数据，将数curve
In mathematics, a curve (also called a curved line in older texts) is an object similar to a line, but that does not have to be straight. A parabola [抛物线] is one of the simplest curves, after (straight lines. Intuitively, a curve may be thought of as theConda常用命令
虚拟环境 查看已经安装的虚拟环境 conda env list conda info -e 创建Python虚拟环境 conda create -n YOUR_ENV_NAME python=x.x # -n 指定虚拟环境名字； 激活或切换虚拟环境 # 激活 conda activate YOUR_ENV_NAME # 取消激活 conda deactivate 删除虚拟环境 conda remcycleGAN代码实现（附详细代码注释）
最近刚刚入门深度学习，试着复现cycleGAN代码。看了一个YouTube博主的cycleGAN代码，自己跟着写了一遍，同时加上了代码注释，希望能帮到同样的入门伙伴 下面的github地址 RRRRRBL/CycleGAN-Detailed-notes-: 内含cycleGAN代码，且有详细代码注释 (github.com) 在这里给出一个生成器的代码 iNixOS & nixpkg包管理器使用体验
更换国内镜像 NixOS 以优先选择镜像，备选源站为例，选择以下配置之一： 单独安装的 Nix：编辑配置文件添加或修改如下项（通常系统配置在 /etc/nix/nix.conf，用户配置在 ~/.config/nix/nix.conf）： substituters = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nix-channels/store https://cachflume案例一：监听端口数据到flume日志中
案例说明 数据源：netcat source 目的地：logger Sink source：netcat，host，post channel：基于内存的缓冲池 memory sink：logger 配置文件 [root@node1 data]# vim portToLogger.conf [root@node1 data]# pwd /opt/data [root@node1 data]# cat portToLogger.conf # 给flume采集进程Opencv -- 图像通道合并（merge()与addweight()函数区别）
先说merge()函数： C++ 的函数原型如下。 C++：void merge（const Mat *mv，size_t count，OutputArray dst）； C++：void merge（InputArrayOfArrays mv，OutputArray dst）； 变量介绍如下。 第一个参数，mv。填需要被合并的输入矩阵或vector 容器的阵列，这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深ResNet实现
残差块 import time import torch from torch import nn,optim import sys sys.path.append("./Dive-into-DL-PyTorch-master/Dive-into-DL-PyTorch-master/code/") import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device('cuda' if torch.cudaMindSpore报错： Conv2D第三维输出数据类型必须是正整数或者SHP_ANY, but got ...
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-geyolov5和yolox中的focus模块
YOLO里面输入的图像会先进入Focus模块，该模块主要是实现没有信息丢失的下采样。 很形象的一张图： class Focus(nn.Module): """Focus width and height information into channel space.""" def __init__(self, in_channels, out_channels, ksize=1, stride=1, act=Flume-day03_进阶案例
案例六、多路复制 1、将flume复制到node1,node2 [root@master soft]# scp -r flume-1.9.0 node1:`pwd` [root@master soft]# scp -r flume-1.9.0 node2:`pwd` 2、在node1节点的/usr/local/soft/bigdata17/scripts 下新建配置文件： vim netcat-flume-loggers.conf 添加如下Flume-day02_基础案例
1 、基础案例 案例一： 在使用之前，提供一个大致思想，使用Flume的过程是确定scource类型，channel类型和sink类型，编写conf文件并开启服务，在数据捕获端进行传入数据流入到目的地。 案例一、从控制台打入数据，在控制台显示 1、确定scource类型，channel类型和sink类型 确定的使用类型分别Anaconda镜像源
单独安装 pip3 install 安装包名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 整体配置 # 首先，看一下目前conda源都有哪些内容 conda info # 然后，删除并恢复默认的conda源 conda config --remove-key channels # 添加指定源 conda config --add channels *（*指代你要添加的flume 读目录下文件 ,同步到kafka
启动和配置flume Agent 是一个 JVM 进程，它以事件（Event）的形式将数据从源头（Source）通过渠道（Channel）送至目标端（Sink）。 Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel、Sink。 # 目录->kafka a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.s1.channels = c1 a1.sinks.k1.Anaconda-配置环境常用命令
创建一个环境（并在该环境下包含某个版本的 python ） conda create --name test python==3.8 激活和退出环境 conda activate test conda deactivate 更改 python 的版本 conda install python==3.9 -n test 查看 conda config conda config --show 添加 channel大数据技术之Flume 第3章 Flume进阶
第3章 Flume进阶 3.1 Flume事务 3.2 Flume Agent内部原理 重要组件： 1）ChannelSelector ChannelSelector的作用就是选出Event将要被发往哪个Channel。其共有两种类型，分别是Replicating（复制）和Multiplexing（多路复用）。 ReplicatingSelector会将同一个Event发往所有的Channel，Multiplexlinux安装miniconda
1、下载conda miniconda网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 2、安装conda bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 一直yes 3、检查是否安装成功 conda --help 4、配置conda镜像 # 下面这三行配置官网的channel地址Deep Learning Week8 Notes
1. Computer Vision Task Error rate: \(P(f(X)\neq Y)\) Accuracy: \(P(f(X)=Y)\) \(\textbf{Balanced error rate (BER)}\): \(\frac{1}{C}\sum_{y=1}^CP(f(X)\neq Y|Y=y)\) In two-class case, we can define \(\textbf{True Positive (TP)}\) rate \(P(CXP 协议中upconnection 与downconnection的说明及其区别
概述 CXP定义了一个DEVICE和HOST之间点对点的连接协议。CXP的一个连接包含了一个MASTER物理连接和若干可选的SLAVE连接，每一个连接都定义了一组逻辑通道用于传输图像数据、实时触发、设备控制等。 连接类型 upconnection and downconnection 1、Power 2、upconnection（分为低速和高代码笔记12 PyTorch加载部分模型参数到另一个模型
1 首先，加载是有条件的，就是两个模型想要加载的参数的名字相同，才能加载进来。 2 加载的方法有两种，load_state_dict(strict)和update 代码里的方法是对backbone单独做一个Module类，这样不容易出错。 代码中展示了如何把train_net中的backbone参数加载到test_net中的两种办法 impor网络IO-Reactor网络模型
reactor=多路复用+线程池 抽象出组件，符合单一职责设计模式 reactor组件负责亲请求接收和分发 1 单reactor单线程模型 特点 一个reactor负责接收连接和读写请求，分发他们 一个handler线程负责所有读写请求的处理 1.1 reactor组件 package debug.io.model.reactor.singlereactorsinChannels Channel Layer WebSocket
WebSocket - 开启通往新世界的大门 WebSocket是什么？ WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议。WebSocket允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket协议中，客户端浏览器和服务器只需要完成一次握手就可以创建持久性的连接，并在浏览器和服务器之间进行双向的数据传anaconda创建虚拟环境安装pytorch
注意： 在安装之前请选择存储空间大于20G 尽量不要移动安装好的anaconda，一些快捷方式会找不到，需要重新配置环境变量 安装完成后我觉得虚拟机是个好东西，因为我一直在担心删除anaconda后再安装会不会安装失败等问题，随时准备重装系统 正文： 安装anaconda，使用权限选all users，不自动添Conv2d参数详解及复写
文档注释 def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: tuple[int, ...], stride: tuple[int, ...] = 1, padding: str = 0, dilation: tuple[int, ...] = 1,