事件驱动架构EDA能清除机器学习中标签干扰噪音
成功至关重要。 标签消费使用的是Kafka Streams的消费者，允许开发有状态流处理。您可以对不同的DSL进行编程以计算您的状态。我们可以过滤，映射，分组，聚合和加入不同的主题，并计算标签（状态
2 年 前
Kafka Streams+SpringBoot之探索：统计计数 - mydeveloperplanet
。我们将阅读同一主题my-kafka-streams-topic，并将其进行转换，实现主题标签作为key和计数作为值，发布消息到my-kafka-streams-hashtagcount-output
4 年 前
Spring Cloud Stream如何深度支持Apache Kafka？
@StreamListener是将称为Person的POJO作为其参数而不是字符串。将来自Kafka主题的消息转换为此POJO！Spring Cloud Stream提供 content
5 年 前
机器学习的文本摘要方法概述 - kdnuggets
技术：提取技术和抽象技术。 提取性文本摘要方法，作用是，从文本中识别出重要的句子或摘录，并逐字复制它们作为摘要的一部分。没有新的文本生成；摘要过程中仅使用现有文本。 抽象文本摘要方法，采用更强大
3 年 前
Shopify以数据为中心构建基于机器学习的自动客服系统
后）的消息被分组在同一主题中。 其他主题的例子很少，而大量的消息根本不属于任何特定的主题。难怪在如此高度不平衡的数据集上训练的模型无法实现高精度或覆盖率。 我们需要一个新的标签系统，它对我们的商家来
1 年 前
上周国外互联网产品新闻 - by Angel
和加拿大推出自定义时间表 ；时间线将专注于特定主题并合并推文、主题标签和其他媒体；第一个自定义时间线主题专注于 ABC 的单身女郎 Oura Ring 现在有一个 Strava 集成 ；此前，智能
1 年 前
机器学习术语通俗易懂的解释
窄一段数据集中自己自动发现模式和关系。比如，分析Email数据集，能够自动根据主题进行分类归组，在这之前无需任何事先的相关知识数据的训练。(先天的判断力，无需后天培养)。 分类
8 年 前
Kafdrop是Apache Kafka的开源Web UI可视化界面 - Emil Koutanov
作为消息传递平台，Kafka无需介绍。自成立以来，它实际上重写了有关事件流的书，并促进了现在的家庭 设计模式 的采用-微服务，事件源和 CQRS 。 作为一个天赐之物，它几乎以其臭名昭著的
4 年 前
如何在云计算中实现多租户 ？
（即底层基础设施如何避免混淆不同租户的数据）。数据平面的多租户通常作为数据层上的分区实现——例如，数据存储模式（如何将其保存在数据库中）和主题（例如、Kafka 主题）、标签、域、套接字和/或端口，用于
1 年 前
自然语言处理（NLP）路线图 - kdnuggets
聚类在一起的潜在主题。该算法将 被认为存在的N个主题作为输入 ，然后将不同文档分组为 N 个彼此密切相关的文档簇。 LDA与其他聚类技术（例如K均值聚类）的不同之处在于LDA是一种软聚类技术（每个文档
3 年 前
DevOps是一种哲学，而不是一个具体技术名头 - DZone DevOps
不少国内厂商蹭热点将 DevOps 作为技术产品售卖，该文纠正了这一观点： 每当我与工程之外的人讨论DevOps时，他们的反应都有一个共同的主题，就像“哦，这是IT的新职位吗？” 这困扰我
5 年 前
10个ChatGpt提示帮你摸鱼
。就[主题]写一条 10 条推文的信息推特主题，并使用 "任何你认为有用的表情符号 "作为要点。
Imagine that you are an expert in [Topic]. Write a
4 个月 前
用Java的Rama构建Mastodon降低100倍成本
Rama 集群。
让我们从实现的一个非常简单的部分开始，跟踪主题标签的关注者。该实现总共有 11 行代码，并支持以下查询：
[list]
[*]用户 A 关注标签 H 吗？
[*]谁
8 个月 前
Apache Kafka – 集群架构
);
producer.close();[/code]
[list]
[*]数据组织：Kafka 在该主题下的功能之一是其分类和预测技术。
[*]可扩展的数据组织：主题作为分发数据集的框架，通过
1 个月 前
上周国外产品新闻简编 - by Angel
或启用评论、查找带有特定主题标签的公共 Reels 和识别已标记或@提及 Instagram 商家或创作者别名的 Reels YouTube 将阻止频道隐藏订阅者数量 ，以使冒充更大的帐户变得
1 年 前