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RSS订阅原创 Kafka消息队列（自学用，不一定权威）
同时，在批量基础上进行的端到端压缩，进一步减少了网络传输和磁盘存储的数据量，用少量的CPU开销换来了巨大的I/O性能提升。同时，它采用了稀疏索引机制【它不为每条消息都建立索引，而是每隔一段数据才建立一条索引】，虽然索引本身是稀疏的，但能快速将消息的逻辑偏移量映射到物理文件位置，实现了消息的快速定位和检索。分区不仅将Topic的数据分散到集群的不同节点上，实现了负载均衡和水平扩展，更重要的是它为消息的生产者和消费者提供了高度的并行性，打破了单机性能瓶颈。
2025-11-19 23:41:33
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1原创 机器学习（浙江大学mooc笔记）
第一章：引言机器学习的定义机器学习的分类监督学习强化学习机器学习算法的过程没有免费午餐定理机器学习的定义定义1：机器学习是这样的领域，它赋予计算机学习的能力，（这种学习能力）不是通过显著式编程获得的显著式编程：非显著式编程：让计算机自己总结规律的编程方法机器学习的分类监督学习1、按训练数据是否存在标签1）传统的监督学习2）非监督学习3）半监督学习2、按标签是连续还是离散1）分类2）回归强化学习机器学习算法的过程提取特征机器学习的重点：在已经提取好特征的前提下，如何构造算法
2021-08-09 20:34:04
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空空如也
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