本文来自于linkedkeeper.com,本文主要介绍了一下kafka的基本概念，并结合一些实验帮助理解kafka中的一些难点，如多个consumer的容错性机制，offset管理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。
它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。
目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应
2024/8/22 17:30:33
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云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
2024/5/10 1:55:13
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本教程从最基础的Spark介绍开始，介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建，然后逐步介绍其中RDD的计算模型，创建和常用的操作，以及其中一些分布式计算，R...
2024/4/27 10:08:40
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一、EJB技术简介 EJB的全称是Enterprisejavabean。
是JAVA中的商业应用组件技术。
EJB结构中的角色EJB组件结构是基于组件的分布式计算结构，是分布式应用系统中的组件。
一个完整的基于EJB的分布式计算结构由六个角色组成，这六个角色可以由不同的开发商提供，每个角色所作的工作必须遵循Sun公司提供的EJB规范，以保证彼此之间的兼容性。
这六个角色分别是EJB组件开发者(EnterpriseBeanProvider)、应用组合者(ApplicationAssembler)、部署者(Deployer)、EJB服务器提供者(EJBServerProvider)、EJB容器提供者
是JAVA中的商业应用组件技术。
EJB结构中的角色EJB组件结构是基于组件的分布式计算结构，是分布式应用系统中的组件。
一个完整的基于EJB的分布式计算结构由六个角色组成，这六个角色可以由不同的开发商提供，每个角色所作的工作必须遵循Sun公司提供的EJB规范，以保证彼此之间的兼容性。
这六个角色分别是EJB组件开发者(EnterpriseBeanProvider)、应用组合者(ApplicationAssembler)、部署者(Deployer)、EJB服务器提供者(EJBServerProvider)、EJB容器提供者
2024/3/21 6:50:40
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xgboost是C++开源分布式机器学习系统DMLC的Boosting模型，单机采用多线程来加速树的构建，并依赖DMLC的另一个部件rabbit来进行分布式计算。
xgboost提供了Python和R语言接口。
本文档由参与贡献的王超和陈帅华撰写。
xgboost提供了Python和R语言接口。
本文档由参与贡献的王超和陈帅华撰写。
2024/1/12 15:49:32
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MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。
简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；
另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。
一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问
简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；
另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。
一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问
2023/12/19 16:05:55
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云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
对云计算的定义有多种说法。
对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。
目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授，著云台团队给出的定义:“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。
云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的动态可扩展网络应用基础设施，是近年来最有代表性的网络计算技术与模式。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
对云计算的定义有多种说法。
对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。
目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授，著云台团队给出的定义:“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。
云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的动态可扩展网络应用基础设施，是近年来最有代表性的网络计算技术与模式。
2023/10/8 1:54:39
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Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11
79.98MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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