startOffset与resetOffsets

BGE-M3 文本情感分类实战:预训练模型微调,导出ONNX并测试 本文介绍了如何基于BGE-M3开源模型实现一个简单的二分类情感分析任务,展示了NLP中经典的“预训练 + 微调”范式。首先,加载预训练模型和分词器,并构建分类头整合到模型中。接着,进行数据预处理并构建DataLoader。然后,定义优化器、损失函数和训练循环,进行模型微调。微调过程中,可以选择基于[CLS] token的单特征提取或基于池化策略的多特征融合。最后,通过验证与推理评估模型性能,并导出ONNX模型以适应生产环境。BGE-M3在语义表征任务中表现优异,适合作为文本分类、语义搜索等下游任务的基础模型 阅读详情

startOffset与resetOffsets

在使用Kafka作为消息中间件时,我们可以指定kafka消费端参数auto.offset.reset控制消费端如果没有初始消费位移时,是从最新消息开始消费,还是从最早消息开始消费。在Spring Cloud Stream中如果我们要控制Kafka客户端消费没有初始位移时的消费逻辑可以通过startOffset与resetOffsets进行设置。下文基于spring-cloud-stream-binder-kafka 2.0.1.RELEASE版本

kafka消费端参数配置地址:http://kafka.apache.org/documentation/#consumerconfigs

startOffset与resetOffsets源码解析

KafkaConsumerProperties

KafkaConsumerProperties提供Kafka消费端配置参数,startOffset、resetOffsets属于其中一部分
(./img/KafkaConsumerProperties.png)]

spring-cloud-stream-binder-kafka对startOffset处理

KafkaMessageChannelBinder中通过createKafkaConsumerFactory方法构造Kafka消费端工厂时会从ExtendedConsumerProperties获取额外消费端配置,此处即是KafkaConsumerProperties,获取startOffset,并将startOffset设置到props(Map类型)中,key为auto.offset.reset
在这里插入图片描述

spring-cloud-stream-binder-kafka对resetOffsets处理

创建消费端点时,会从KafkaConsumerProperties获取resetOffsets,并且还会获取startOffset,当resetOffsets为true则startOffset配置生效,否则不做任何处理
在这里插入图片描述

总结

spring-cloud-stream-binder-kafka 2.0.1.RELEASE版本如果要使startOffset生效需要开启resetOffsets

【STK】手把手教你利用STK进行导弹和反导仿真02 - STK/MMT模块01 导弹任务分析工具概述 种工具:导弹设计工具(Missile Design Tool,MDT )、导弹飞行工具(Missile Flight Tool,截弹,或者用内置拦截弹编辑器创建的个性化的拦截弹, IFT 能够对 ―一对一 ‖动能拦截。导设置系统参数, 并对其有效性进行验证, 画性能图,保证该设计是可行的。(SAIC)公司联合开发研制,极大扩展了 STK 原有的导弹对象的功能,能够精确仿真。IFT 能够对拦截飞机、 导弹、卫星等目标进行仿真和分析。(2)推进系统参数,包括推力,比冲,秒流量,推力持续时间,喷嘴出口面积, 阅读详情

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flink kafka offset配置

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深入理解Kafka(一)之基础概念

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