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1. 查看topic的描述
#./kafka-topics.sh --describe --zookeeper snn:2181 --topictest-qt-001
2. 编写副本再赋值脚本
创建文本文件”partitions-to-move.json”,
# vim partitions-to-move.json.json
输入文本：
{
“version”:1,
“partitions”:[
{“topic”:”test-qt-001”, “partition”:0, “replicas”:[1002, 1003]}
…
]
}
3. 执行
./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper snn:2181 --reassignment-json-file partitions-to-move.json –execute
4. 查看
./kafka-topics.sh --describe --zookeeper snn:2181 --topictest-qt-001
【kafka专栏】运维篇之topic主题管理
kafka运维篇之topic主题管理
Kafka 如何进行分区分配？
假设有6个broker，要创建包含10个分区的主题，复制系数为3，那么kafka就会有30个分区副本，它们可以被分配给6个broker。3、 如果为broker指定了机架信息，尽可能把每个分区的副本分配到不同机架的broker上。1、在broker间平均分配分区副本，在本例中，每个broker可以分到5个副本。Kafka在创建主题时，先会决定如何在broker间分配空间。2、确保每个分区的每个副本在不同的broker上。
Kafka的分区数设置
合理设置分区数可以确保系统能够充分利用集群的吞吐能力，并提供良好的负载均衡和故障容错能力。总之，Kafka的分区数设置对于系统的性能和可伸缩性起着重要的作用。合理的分区数设置可以充分利用集群资源，提高吞吐量和负载均衡，并确保数据的高可用性和容错性。通过Kafka提供的命令行工具或者Kafka的客户端API，可以指定主题的分区数。除了创建主题时设置分区数外，还可以通过修改Kafka的配置文件来调整分区数。在实际应用中，可以根据实验和性能测试结果来调整分区数和副本因子，以找到最佳的配置参数。
kafka分区分配策略
现有主流消息中间件都是生产者-消费者模型，主要角色都是：Producer -> Broker -> Consumer，上手起来非常简单，但仍有需要知识点需要我们关注，才能避免一些错误的使用情况，或者使用起来更加高效，例如本篇要讲的kafka分区分配策略。在开始前我们先简单回顾一下kafka消息存储设计，如下图：topic是一个逻辑概念，一个topic可以包含多个partition，partition才是物理概念，kafka将partition存储在broker磁盘上。
Kafka【进阶篇】01：Kafka集群参数调优、Kafka Topic命名小技巧
Kafka集群参数调优、Kafka Topic命名小技巧
告别抓包失败！保姆级配置：让Burp+Proxifier稳定抓取任意微信小程序
本文提供了一套完整的Burp+Proxifier配置方案，确保稳定抓取微信小程序数据。从环境准备、工具选型到Burp Suite深度配置和Proxifier精准设置，详细解决了证书安装、进程捕获和乱码解析等核心问题，帮助开发者告别抓包失败，提升调试效率。
Kafka-副本数量设置
ISR 机制的另外一个相关参数是, 可以在 broker 或者主题级别进行配置，代表 ISR 列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为 2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常。
sysrepo 开发者指南（一个基于libyang与支持rpc的数据库）
sysrepo 开发者指南（一个基于libyang与支持rpc的数据库） 日志记录 默认情况下，所有 Sysrepo 日志记录都处于关闭状态。如果启用，日志消息有 3 种输出。它们可以写入stderr、由 处理syslog或简单地传递给回调。 请务必注意，启用 Sysrepo 日志记录也会修改libyang日志记录设置。错误消息被视为标准 Sysrepo 错误，其他严重性较低的消息完全隐藏。要更改此行为，只需在启用 Sysrepo 日志记录后调整libyang日志记录设置。 此外，几乎每个 Sysrepo
Kafka生产者之分区
如果研发人员可以根据企业需求，自己重新实现分区器；/*** 1. 实现接口 Partitioner* 2. 实现 3 个方法:partition,close,configure* 3. 编写 partition 方法,返回分区号/*** 返回信息对应的分区* @param topic 主题* @param key 消息的 key* @param keyBytes 消息的 key 序列化后的字节数组* @param value 消息的 value。
树莓派4B+Ubuntu22.04+思岚RPLIDAR C1激光雷达应用
树莓派+Ubuntu22.04+思岚RPLIDAR C1激光雷达简单应用
FPGA图像处理入门 ZYNQ7020 图像中值膨胀腐蚀滤波
图像处理的三种滤波 中值滤波应用较为广泛 综合膨胀和腐蚀可以实现边缘检测。
深入理解Kafka（4）-主题与分区
主题的管理 主题的管理包括创建主题、查看主题信息、修改主题和删除主题等操作。可以通过Kafka提供的kafka-topics.sh 脚本来执行这些操作，这个脚本位于$KAFKA_HOME/bin/ 目录下，其核心代码仅有一行，具体如下： exec $(dirname $0)/kafka-run-class.sh kafka.admin.TopicCommand "$@" 可以看到其实质上是调用了...
autodl云服务器使用中的conda源报错
通过find path -name filename找到.condarc文件，在autodl服务器中，一般在/root/.condarc。为了利用jypyter打开conda虚拟环境运行，需要下载ipykenel。这个报错是源的问题，在通过源获取包元数据时出现了HTTP 429错误。通过conda换源解决。修改.condarc文件，命令： vim .condarc。但这样还不能解决问题，得把报错中有问题的源注释掉。通过以下命令添加清华镜像源。把报错的链接源注释如下。
Kafka分区管理大师指南：扩容、均衡、迁移与限流全解析
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21天学会基于 Linux 的 NPU 固件开发--12.3 如何参与 Linux 内核 NPU 子系统开发
从修复一个简单的文档拼写错误开始，或者为现有的开源 NPU 驱动（如 Sophgo, StarFive, Etinix 等厂商已上游化的驱动）添加一个缺失的 IOCTL 支持或优化一个算子，都是伟大的第一步。在 2026 年的 Linux Kernel (v6.12+) 中，NPU 驱动不再是孤立的字符设备，而是深度集成在 DRM 和 DMA-BUF 生态中，实现了与 GPU 类似的资源管理和调度能力。内核驱动必须提供清晰的 UAPI (User API)，通常定义在。Step 4: 合并 (Merge)
ESP32 双雷达融合盲区车辆接近预警系统设计与实现
/ 超声波传感器引脚// 触发引脚// 回声引脚// 预警模块引脚// 蜂鸣器引脚// LED引脚// 串口配置（毫米波雷达用UART2）#define BAUD_RATE 115200 // 雷达串口波特率（IWR6843默认配置）// 预警阈值（可根据实际需求调整）// 高危区阈值（3m）// 预警区阈值（10m）// 传感器数据存储// 毫米波雷达距离（m）// 毫米波雷达速度（km/h）// 超声波距离（m）// 融合后距离（m）
Kafka分区管理（优先副本的选举、分区重新分配）
现在正是金三银四的春招高潮，前阵子小编一直在搭建自己的网站，并整理了全套的**【一线互联网大厂Java核心面试题库+解析】：包括Java基础、异常、集合、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、Redis、数据库、中间件MQ、Dubbo、Linux、Tomcat、ZooKeeper、Netty等等**《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门，即可获取！
完整复现YOLOv8:包括训练、测试、评估、预测阶段【本文源码已开源,地址在文章末尾】
（这里主要是在colab.research.google.com实现的，本地的配置也是类似的方法）YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习算法。主要参考：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/README.zh-CN.md。yolov8的权重：https://github.com/ultralytics/assets/releases。yolov8的文档：https://v8docs.ultralytics.com/
Kafka 集群搭建
Kafka 集群搭建安装前准备集群搭建集群启动集群操作 安装前准备 环境准备 云服务器 3 台(Centos 7) 安装包下载 Apache Kafka 2.12-2.4.1 # 版本号说明 scala 版本号 - kafka 版本号，即 scala 的版本号为 2.12 ,kafka 的版本号为 2.4.1 服务器域名映射 # 3 台服务器都执行 # 1. 编辑 hosts 文件 vim /etc/hosts # 2. 增加以下内容 172.17.0.8 node1 172.17.20.14 node
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
读书笔记-kafka常用操作命令-kafka-topics.sh
1. 创建topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/kafka --create --topic topic-create --partitions 4 --replication-factor 2 返回结果：Created topic "topic-create". 参数解析 --zookeeper 指定kafka所连接的zookeeper服务地址 --topic 指定所要创建主题的名称 --replicator-factor
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")
kafka_2.11-2.0.0_常用操作
1. kafka通过网页管理 参考博文：kafka集群管理工具kafka-manager部署安装 2. 创建topic # 参数说明 --replication-factor 2 表示有2个副本 # --partitions 4 表示有4个分区 [yun@mini01 ~]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper mini01:2181 --repl...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Kafka03：【案例】Kafka的快速使用：Kafka中Topic的操作、Kafka中的生产者和消费者
一、Kafka中Topic的操作 kafka集群安装好了以后我们就想向kafka中添加一些数据 想要添加数据首先需要创建topic 那接下来看一下针对topic的一些操作 新增Topic：指定2个分区，2个副本，注意：副本数不能大于集群中Broker的数量 因为每个partition的副本必须保存在不同的broker，否则没有意义，如果partition的副本都保存在同一个broker，那么这个broker挂了，则partition数据依然会丢失。 在这里我使用的是3个节点的kafka集群，所以副本数我就
kafka中关于主题的命令
kafka中关于主题的命令
kafka操作命令-主题管理
kafka操作命令-主题管理
Kafkar知识点（二） --Kafka应用
kafka是一个分布式流处理平台（distributed streaming platform) 备注：一个topic有多个partition 一个partition有N个副本 主题信息属于kafka的元数据存储在zookeeper中， 数据是存放在分区中 创建主题，必须指定分区和副本数 每个broker最多存储一份副本，所以在创建主题时，副本数不能超过当前的broker的数量！ 其中可以创建确定的分区，以及每个分区的副本选择哪个broker kafka-topic.sh --zookeepe
Kafka操作之kafka-topics
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