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我也要
消费者的组件
KakfaConsumer：消费端，用于启动消费者进程来消费消息。
ConsumerConfig：消费端配置管理，用于给消费端配置相关参数，比如指定 Kafka 集群，设置自动提交和自动提交时间间隔等等参数，都由其来管理。
ConsumerConnector：消费者连接器，通过消费者连接器可以获得 Kafka 消息流，然后通过消息流就能获得消息从而使得客户端开始消费消息。
消费者消费消息流程
从消费者与 ZK 的角度的消费流程
首先拉取线程每拉取一次消息，同步更新一次拉取状态，其作用是为了下一次拉取消息时能够拉取到最新产生的消息；拉取线程将拉取到的消息写入到队列中等待消费消费线程去真正读取处理。消费线程以轮询的方式持续读取队列中的消息，只要发现队列中有消息就开始消费，消费完消息后更新消费进度，此处需要注意的是，消费线程不是每次都和 ZK 同步消费进度，而是将消费进度暂时写入本地。这样做的目的是为了减少消费者与 ZK 的频繁同步消息，从而降低 ZK 的压力
dubbo-zk-conf-kafka项目配置
主要记载自己项目的相关配置，使用zk-dubbo那一套体系。
Kafaka简单介绍和安装步骤
Kafaka简单介绍[ ](http://kafka.apache.org/downloads.html) kfaka是一个分布式的基于发布、订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。（传统使用） kfaka是一个开源的分布式事件流平台（enent streaming platform），被千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。（最新定位） 官方网站：(http://kafka.apache.org/) Kafka安装部署 1.集群规划 ：在集群其
从CAD图纸到GIS地图：手把手教你用Global Mapper处理DWG文件（含坐标配准）
本文详细介绍了如何使用Global Mapper将CAD图纸（DWG文件）转换为GIS地图，包括坐标配准、图层与属性转换等关键步骤。通过四参数变换和控制点匹配技术，确保数据精准转换，适用于测绘、城市规划等领域。文章还提供了高级处理技巧和质量控制流程，帮助用户高效完成GIS化工作。
kafka数据同步Elasticsearch深入详解
1、kafka同步到Elasticsearch方式？目前已知常用的方式有四种： 1）logstash_input_kafka插件； 缺点：不稳定（ES中文社区讨论） 2）spark stream同步； 缺点：太庞大 3）kafka connector同步； 4）自写程序读取、解析、写入 本文主要基于kafka connector实现kafka到Elasticsearch全量、增量同
ROS2_control 对机器人控制(不完整，有时间再更新)
会提示安装好其他相应的东西# 本来应该还要有ros-humble-gz-ros2-control，但是直接安装提示定位不到ros2 control --help # 输出 Commands:list_controller_types 输出可用的控制器类型及其基类list_controllers 输出已加载控制器的列表、类型和状态list_hardware_components 输出可用硬件组件列表list_hardware_interfaces 输出可用命令和状态接口列表。
光学仿真案例(4) 基于纳米微粒激发平面波的米氏散射FDTD仿真模拟
本案例展示了一个基于纳米粒子激发平面波的米氏散射仿真模型（mie scattering），计算其散射和吸收截面、局域场增强和远场散射分布，同时将截面和远场结果与解析解进行了比较，验证了仿真模拟的准确性。
kafaka ElasticSearch 集群，解决问题，工作流程及配置
在192.168.50.180/181/182/187搭建elasticsearch，注意es的启动必须是非root用户启动，需要先创建用户esuser：useradd esuser -s /bin/bash -d /home/esuser -m。注意：其他几台服务器，作为子节点，需要修改cluster.name、node.name、network.host为自身的配置，修改node.master:false。agent负责将收集到的数据写入kafka，logstash取出数据并处理。
全志V3S嵌入式驱动开发（uboot移植）
【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 安装了ubuntu操作系统，有了开发板，下面就可以进行我们的开发工作了。第一步，我们要面临的问题就是uboot移植。一般来说，嵌入式的基础环境就是uboot、linux和rootfs。uboot完成一些基本硬件的初始化，比如cpu频率设置、ddr初始化、加载linux等等。早前，uboot的烧入比较麻烦，需要jtag工具才能完成。现在来说，很多soc支持系统直接从sd卡启动，这对开发
【从kafka读数据写到ES 】
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40、5G NR射频要求解析
本文详细解析了5G NR射频相关要求，包括参考灵敏度与动态范围的定义、接收机对干扰信号的抗扰性要求（如阻塞、邻道选择性等）、辐射射频要求在FR1和FR2频段的差异，以及多标准无线电基站（MSR）的发展及其对射频要求的影响。内容涵盖测试模型、干扰场景、具体指标和实现挑战，为理解和应用5G NR射频规范提供了全面指导。
LDRA Testbed(TBrun)软件单元测试_实例讲解（对多次调用的函数打桩）
在之前的文章《LDRA Testbed(TBrun)软件单元测试_操作指南》中，已经讲解了如何使用TBrun进行软件单元测试的基本操作步骤。本篇文章将结合实例进一步讲解被测函数中包含多次调用其他函数时，如何对其打桩来实现测试目的（详细的操作流程本文不再重述，若有不清楚的，可以结合之前的操作指南一起来看）。本文以一个被测函数作为示例，讲解了如何使用Testbed(TBrun)对涉及到多次调用其他函数的被测函数进行单元测试。本文的示例可能比较简单，但是思路、方法和流程都是通用的，希望对大家有所帮助。
ElasticStack日志分析平台－ES 集群、Kibana与Kafka
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基于Simulink的PID控制器自动驾驶仿真建模示例
本文通过Simulink仿真平台，详细讲解了基于PID控制器的自动驾驶路径跟踪实现方法。主要内容包括：1）建立自行车运动学模型作为被控对象；2）定义参考路径与横向误差计算方法；3）设计PD控制器并调试参数；4）在Simulink中搭建完整仿真模型；5）分析30km/h车速下的双移线跟踪性能。文章强调PID控制作为自动驾驶入门基础的重要性，并指出其在中低速场景下的适用性，同时给出了工程实践中的优化建议（如前视距离、抗积分饱和等）和扩展方向（如Stanley控制器）。通过完整案例，帮助读者掌握车辆运动学建模和P
kafaka 日志收集
1 Kafka 架构深入1.1 Kafka 工作流程及文件存储机制2 Filebeat+Kafka+ELK
Simulink仿真入门到精通（三） Simulink信号
本系列教程是根据孙忠潇编著的<<Simulink仿真及代码生成技术入门到精通>>学习笔记。 目录 Simulink仿真入门到精通（一） Simulink界面介绍 Simulink仿真入门到精通（二） Simulink模块 Simulink仿真入门到精通（三） Simulink信号 Simulink仿真入门到精通（四） Simulink子系统 Simulink仿真入门到精通（五） Simulink模型的仿真 Simulink仿真入门到精通（六） Simulink模型保存为图片 Sim
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
kafka：消息发送以及消费的过程
kafka的存储消息，生产者发送消息，消费者消费消息。这些看起来简单，但实际细想，会有很多问题需要解决：消息是单个单个发送还是批量发送？broker的主题里一有消息就立即推送给消费者吗？生产者的消息怎么保证成功发送到kafka，kafka怎么保证消息传给了消费者？
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
Kafka工作流程分析
一.Kafka生产过程分析 1.写入方式 producer采用push模式将消息发送到broker，每条消息都被追加(append)到分区中，属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率要比随机写内存要高，保障Kafka吞吐率)。 2.分区 消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是个目录，而topic是由一些分区日志组成 1）分区的原因 （1）方便在集群中扩展，每个分区可以通过调整以适应它所在...
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
消息队列(MQ)与kafaka概述(Filebeat+Kafka+ELK部署)
消息队列（MQ）与kafaka概述一、消息队列(MQ)概述1、为什么需要消息队列(MQ) ？2、使用消息队列的好处3、消息队列的两种模式二、Kafka定义1、Kafka简介2、Kafka 的特性3、kafaka系统架构三、部署Zookeeper集群1.下载安装包2.安装Kafka3.Kafka命令行操作四、Kafka 架构深入1、Kafka 工作流程及文件存储机制2、数据可靠性保证3、数据一致性问题4、ack 应答机制五、Filebeat+Kafka+ELK1.部署 Zookeeper+Kafka 集群2.
Kafka消费者组
左侧为Kafka集群，右侧为消费者组，消费者创建网络连接客户端，消费者组调用sendFetches，抓取数据，同时还会准备两个参数，Fetch.min.bytes：每批次最小抓取大小，默认1字节，fetch.max.wait.ms一批数据最小值未达到的超时时间，默认500ms，任一条件满足，都会拉取数据；7、每个消费者都会和coordinator保持心跳（默认3s），一旦超时 （session.timeout.ms=45s），该消费者会被移除，并触发再平衡；5、把消费方案发给coordinator；
Kafka详解
Apache Kafka 是分布式发布 - 订阅消息系统，在 kafka 官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布 - 订阅消息传递系统。Kafka 最初由 LinkedIn 公司开发，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。Kafka 的主要应用场景有：日志收集系统和消息系统。
【Kafka】Kafka集群与消费者组详解
本文深入解析了Kafka的集群架构与消费者组机制。主要内容包括： Broker集群架构：多个Broker协同工作解决性能瓶颈和单点故障问题，支持消息持久化存储 协调机制演变：从依赖ZooKeeper管理元数据到KRaft模式自管理，简化部署提升扩展性 消费者组原理：详解消费者组的工作机制、分区分配规则和重平衡过程 消息模型对比：通过消费者组配置实现发布订阅和点对点两种消息模式 文章通过架构图和工作流程说明，帮助读者全面理解Kafka的分布式设计思想与核心组件协作方式。
【ELK日志分析系统】Zookeeper、Kafka集群与Filebeat+Kafaka+ELK架构
Zookeeper、Kafka集群与Filebeat+Kafaka+ELK架构
第3章 Kafka工作流程分析
上篇：第2章 大数据 Kafka集群部署 KafKa核心组成 1、 Kafka生产过程分析 1.1、 写入方式 producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。 1.2 、分区（Partition） 消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是...
kafka的搭建
kafka的搭建 一、kafka介绍 kafka 是一个分布式数据流平台，可以运行在单台服务器上，也可以在多台服务器上部署形成集群。他提供了发布和订阅功能，使用者可以发送数据到kafka中，也可以从kafka中读取数据，以便进行后续的处理，kafka具有高吞吐，低延迟，高容错等特点 kafka cluster： kafka集群，一台或多台服务器组成 Broker：Broker是指部署了kafka实例的服务器节点，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，姑且认为每个broker对应一台服务器，每个kafk
Kafka学习笔记
由于日志文件名前缀为存储消息的baseoffset，当消费者想要读取消息时，先获取partition中的日志文件名列表顺序排序，根据消息的Offset（假设为x）使用二分法找到对应的日志文件，找到对应的日志文件之后，可以在对应偏移索引文件中通过二分查找来快速定位不大于x的最大索引条目项（假设其offset为y），并得到y在日志数据文件中存放的位置p，从p开始顺序扫描日志文件直到找到offset为x的那条消息。这就丢了一些数据啊。的，Producer生产消息，Consumer消费消息，都是面向topic的。
Kafka学习笔记（3）Kafaka中的存储机制及生产者
kafka-topics.sh --list --zookeeper h71:2181
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