Kafka消费顺序保证

性能评估

  

2020-04-22 03:25:43

    Opticalix关注 0.0972019.02.19 17:35:07字数 874阅读 7,752 在实现事件流流经Kafka时遇到了这个问题,即如何满足消息按produce顺序去consume。 概念&问题 首先,了解Kafka中broker、partition、topic的概念。 Topic:特指Kafka处理的消息源的不同分类。可理解为字面意&ldquo...

    上一篇分享了什么是程序,以及Java程序运行的三个阶段。也顺便提到了Java中比较重要的一个东西就是JVM(JAVA 虚拟机),那么今天在先了解一下JVM和JVM的启动流程。 知识地图: 1、什么是虚拟机 虚拟机(Virtual Machine)指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。【百度百科】 虚拟机通过仿真引擎(称为管理程...

对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的实验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准,这就是性能度量(performance measure)。 性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果,这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求。 在预测任务中,给定数据集 D=(x...

        Keras是一个易于使用和强大的Python库,用于深度学习。 在设计和配置深度学习模型时,需要做很多决定。大多数决策都必须通过试验和错误来解决,并通过实际数据进行评估。 因此,拥有一种可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能是至关重要的。 在本文中,您将发现一些使用Keras评估模型性能的方法。 数据切分 ...

你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性?在这篇文章中,你将会学到8种技术,用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型,并能够给出统计意义方面的评价,以及相比其它算法的绝对优势。 选择最好的机器学习模型 你如何根据需求选择最好的模型? 在你进行机器学习项目的时候,往往会有许多良好模型可供选择。每个模型都有不同的性能特点。 使用重采样方法,如交叉验证,就可以得到每个模型在...

评估方法 关键:怎么获得“测试集”(test set) ? 测试集应该与训练集“互斥” 常见方法: 留出法 (hold-out) 交叉验证法 (cross validation) 自助法 (bootstrap) 留出法 注意:  保持数据分布一致性 (例如: 分层采样)  多次重复划分 (例如: 100次随机划分)  测试集不能太大、不能太小 ...

机器学习02-模型评估

模型评估

  

2020-06-21 05:38:48

模型评估 分类模型 混淆矩阵 评估指标 ROC曲线 KS曲线 Lift与Gain图 回归模型 分类模型 混淆矩阵 真实值是Positive,模型认为是Positive的数量(True Positive=TP) 真实值是Positive,模型认为是Negative的数量(False Negative=FN),统计学上的第一类错误(Type I Error) 真实值是Negative,模型认为是Pos...

机器学习中的评估指标 1. 机器学习的目标 根本目标: 在给定的训练数据上,试图训练出能够归纳数据的规律的模型,并且能在未知样本上也有好的效果。 泛化能力强的模型最好 能很好地适用于未知样本,如错误率低,精度高 2. 评估方法 使用测试集数据进行可靠的评估 测试集:测试集(用于评估)应该与训练集(用于模型学习)“互斥” 常见方法: 留出法 hold-out 保持数据分布一致...

模型评估与选择

周志华  模型评估  ROC

  

2019-08-17 21:54:06

2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.5 偏差与方差 2.1 经验误差与过拟合 错误率(error rate):分类错误的样本占总样本的比率 精度(accuracy):分类正确的样本占总样本的比率 误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差距(指误差期望) 训练误差(training error)或经验误差(empirical error):学习器...

分类模型的评估 比如说 评判两个小米手机和iPhone手机是否好用,对于一个东西进行评判的时候,就需要使用分类模型评估。 混淆矩阵 在分类任务下,预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合,构成混淆矩阵(适用于多分类) 比如说对猫和狗这个二分类问题,正例:猫 ,反例:不是猫的。这两者之间就构成了混淆矩阵。预测出是猫就是真正例(...

文章提要 关于Echidna软件 程序示例 读入R中 读入过程 生成的R对象特征 模型诊断 固定效应检验 模型IC 模型方差分量 遗传参数估算 固定效应解 随机效应解 模型预测 模型运行结果 关于Echidna软件 Echidna Mixed Models Software. Developed free for non-commercial use. Echidna performs stati...

String字符串是系统里最常用的类型之一,在系统中占据了很大的内存,因此,高效地使用字符串,对系统的性能有较好的提升。 针对字符串的优化,我在工作与学习过程总结了以下三种方案作分享: 一.优化构建的超大字符串 验证环境:jdk1.8 反编译工具:jad 1.下载反编译工具jad,百度云盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1TK1_N769NqtDtLn28jR-Xg ...