《分类》专题

spring cloud stream如何将多个Kafka分区分配给属于同一消费者组的反应流？ 我注意到，如果我使用普通的非反应流侦听器，每个线程将被分配到一个分区，这取决于使用者并发配置。然而，在流（流量输入）的情况下，我没有注意到任何这样的并行行为。似乎只定义了一个流来处理来自所有分区的消息。 我的期望是每个Kafka主题分区都有独立的流，即使在由不同线程备份的同一节点上也是如此。

我有两个分支（和master）。分支2基于分支1基于master。我已经提交了分支1进行审查，它有一些更改，我将其中一些更改重新基于历史并将结果合并到master中。 现在我需要将Branch 2放在master之上，为审查/合并做准备。 问题是分支2仍然包含分支1的原始提交，这些提交已经不存在了，所以git会感到困惑。我尝试rebase -i删除分支1的原始提交，但是分支2的提交并不基于分支1之

如果语句更多地依赖于分支预测，而v表查找更多地依赖分支目标预测，那么

分支目标预测（BTP）与分支预测（BP）不同。我知道BTP会找到分支将跳转到的位置，而BP只是决定可能采取哪个分支。 BTP依赖BP吗，如果BTP不使用BP来预测哪个分支被采用，它怎么可能知道分支的目标呢？ 我不明白为什么会有这么大的差异？一旦分支被预测为被占用，找到目标并不像读取指令中的地址一样简单吗？

我希望能够处理从必须在页面中访问的源读取的java流。作为第一种方法，我实现了一个分页迭代器，它在当前页面用尽条目时简单地请求页面，然后使用< code > stream support . stream(iterator，false)获取迭代器上的流句柄。 因为我发现获取我的页面非常昂贵，所以我想通过并行流的方式访问页面。此时，我发现由于java直接从迭代器提供的spliterator实现，我的

什么是Gateway Worker分离部署 GatewayWorker有三种进程，Gateway进程负责网络IO，BusinessWorker进程负责业务处理，Register进程负责协调Gateway与BusinessWorker之间建立TCP长连接通讯。我们可以把Gateway BusinessWorker Register分开部署在不同的服务器上，当业务进程BusinessWorker出现瓶

Open-Falcon是一个比较大的分布式系统，有十几个组件。按照功能，这十几个组件可以划分为 基础组件、作图链路组件和报警链路组件，其安装部署的架构如下图所示， 在单台机器上快速安装 请直接参考quick_install Docker化的Open-Falcon安装 参考： https://github.com/open-falcon/falcon-plus/blob/master/docker/

分隔符是一个或多个字符的序列，用于指定纯文本或其他数据中单独的独立区域之间的边界。 字段分隔符是逗号分隔值的序列。 好吧，分隔符分隔值是comma separated values （CSV）或tab-separated values （TSV）。 本章详细介绍了分隔符分隔值。 配置API (Configuring API) 我们可以使用以下语法轻松加载API。 <script src = "ht

现在你已经学会新建和合并分支，那么你可以或者应该用它来做些什么呢？ 在本节，我们会介绍一些常见的利用分支进行开发的工作流程。而正是由于分支管理的便捷，才衍生出这些典型的工作模式，你可以根据项目实际情况选择一种用用看。 长期分支 因为 Git 使用简单的三方合并，所以就算在一段较长的时间内，反复把一个分支合并入另一个分支，也不是什么难事。 也就是说，在整个项目开发周期的不同阶段，你可以同时拥有多个开

改变分片的默认分配方式 在前面的章节中，我们学习了很多关于分片的知识以及与之相关的特性。我们也讨论了shard allocation的工作方式(本章的调整集群的分片分配一节)。然而除了默认的分配方式，我们并没有探讨其它的内容。ElasticSearch提供了更多的分片分配策略来构建先进的系统。在本节，我们将更深入地了解在分片分配方面，我们还能做哪些事情。 ShardAllocator介绍 Shar

目标 在本章中， 我们将学习使用分水岭算法实现基于标记的图像分割 我们将看到：cv.watershed() 理论 任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度表示山峰，低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，你要在水融合的地方建造屏障。你继续填满水，建造障

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可扩展性问题 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer和sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer类受到许多可伸缩性问题的困扰，这些问题都源于vocabulary_属性（Python 字典）的内部使用，它用于将 unicode 字符串特征名称映射为整数特征索引。 主要的可扩展性问题是： 文本向

本文向大家介绍php简单的上传类分享，包括了php简单的上传类分享的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了php上传类，供大家参考，具体内容如下 以上就是本文的全部内容，希望对大家学习php程序设计有所帮助。

本文向大家介绍GO语言基本类型分析，包括了GO语言基本类型分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了GO语言基本类型。分享给大家供大家参考。具体如下： 一、整型 go语言有13种整形，其中有2种只是名字不同，实质是一样的，所以，实质上go语言有11种整形。如下： （1）int ：依赖不同平台下的实现，可以是int32或int64 （2）int8 :  (-128->127) （3