来源：昆士兰科技大学的澳大利亚机器人视觉中心 论文名称：Where are the Keys?...算法可以构建包含机器人姿态和目标地标的节点的环境图表示。...该地图将包含静态对象，如家具或电器，但许多可移动的对象(如汽车钥匙、眼镜或杂志)不适合作为地标，因为它们的非静态性质不会成为地图的一部分。...本文研究表明，通过学习这些对象在环境中出现的隐藏概率模型，图卷积网络可以通过学习导航策略来找到这些未映射的对象。...词向量通过语义相似度来表示图中对象节点，该学习策略基于词向量训练可以推广到未见的目标物体集合中。此外，本文还表明，该策略可以推广到不可见的环境中性能损失很小。
这提供了至少一次传递语义，因为如果原始请求实际上已经成功，则消息可能会在重新发送期间再次写入日志。...现在让我们从消费者的角度来描述语义。 所有副本都具有完全相同的日志和相同的偏移量。 消费者控制其在此日志中的位置。...在这种情况下，当新进程接管它收到的前几条消息时，它已经被处理了。 在消费者失败的情况下，这对应于“至少一次”语义。...在许多情况下，消息有一个主键，因此更新是幂等的（两次接收相同的消息只会用它自己的另一个副本覆盖一条记录）。 那么恰好一次语义（即你真正想要的东西）呢？...否则，Kafka 默认保证至少一次交付，并允许用户通过在处理一批消息之前禁用对生产者的重试和在消费者中提交偏移量来实现至少一次交付。
4.6 消息分发语义 在了解了生产者和消费者的工作方式之后，我们来讨论Kafka在生产者和消费者之间提供的语义保证。...显然，有多个可能的消息专题保证可以提供： 最多一次——消息可能会丢失，但是永远不会重复传递 至少一次——消息永远不会丢失，但是可能会被重新传递 恰好一次——这是人们真正想要的，每条消息传递一次 值得注意的是...许多系统声称可以提供恰好一次的交付语义，但是阅读细则很重要，这些声明中的大多数具有误导性（即它们不能翻译为消费者或生产者可能失败的情况，有多个消费者进程，或者数据写入磁盘可能失败的情况）。...Kafka的语义很直接。在发布消息时，我们有一个消息被“提交”到日志的概念。一旦提交已经发布的消息，只要把消息复制到分区的broker保持“活动”，它就不会丢失。...这提供了至少一次传递语义，因为如果原始请求实际上请求成功了，则在重新发送期间可以再次将消息写入日志。从0.11.0.0开始，Kafka还支持幂等传递选项，该选项保证重新发送不会在日志中导致重复条目。
上一篇提到了如何利用ISR完成“消息不丢失”，接下来看看如何整体来说，如何实现Kafka的交付语义。...Kafka 或者所有的消息队列中都存在的交付语义：最多一次、至少一次、精确一次，如何去理解这些语义，并用在合适的业务场景是十分重要的，看Kafka 社区中经常有吐槽丢消息等，其实通常来说不是Kafka...丢消息，而是用户用的不是那么明白，没有选择实现合适的交付语义，没有按照Kafka 规范来使用交付策略，下面具体来看看这几种交付语义。...至少一次（at least once）&使用场景（Kafka 默认实现方式） 至少一次是指，消息肯定会被处理，但是存在被处理多次的可能。...Kafka 最起码的保证就是至少一次，因为ISR机制，Kafka消息一旦提交成功（产生副本之后），这条消息近乎可以认为是不可能丢失的，所以至少一次被消费。
这可能是人们对最近一次云计算成本审计时最常见的反应，特别是在上次云计算支出审核已经过了几个月的情况下。如果企业没有及时进行成本管理和检查，那么云计算服务的支出费用可能会超出其预期。...前者也称为保留实例，如果企业可以承诺运行它们至少一年，则可能有资格获得云计算提供商的大幅折扣。而后者仅适用于特定用例，可以出价未使用的AWS实例。...英特尔公司在评估公共云、私有云和混合云设置相对可变成本的财务模型发现，混合云不仅可以节省资金，还可以让企业更快地交付新产品、更快地重新分配资源，以满足不断变化的需求。...根据Churchey的说法，一年的实际资源消耗记录可以反映出需求的充分波动。 比较各种云计算服务的成本是复杂的，因为每个供应商都使用了独特的定价结构。...在上面的例子中，用例总计为980万美元：工作量/复杂性为875万美元;使用5,000的中位数乘数，使用安全性乘数为350的成本为612,500美元;使用监控要求(MR)乘数为250的成本为437,500
最终结果是有些数据被处理了多次，但这也没问题，因为无论回滚多少次，结果状态都是相同的。 实现exactly-once的另一种方法是在实现至少一次事件交付的同时在每个算子一端进行事件去重。...分布式快照与至少一次事件交付外加去重机制的对比 从语义的角度来看，分布式快照以及至少一次事件交付外加去重，这两种机制可以提供相同的保证。然而由于两种机制在实现方面的差异，有可能会产生明显的性能差异。...机制2（至少一次事件交付外加去重）可能需要更多资源，尤其是存储资源。在这种机制中，SPE 需要能追踪已经被算子的每个实例成功处理的每个元组（Tuple），借此才能执行去重并实现自身在每个事件中的去重。...从性能的角度来看，两种机制各有利弊，具体情况可参阅下文表格: 分布式快照/状态检查点 利 弊 性能和资源开销小 从失败中恢复时的性能影响大 随着拓扑规模的增大，对性能的潜在影响增高 至少一次交付外加去重...利 弊 失败对性能的影响更为局部 可能需要大量的存储与基础设施的支持 失败的影响未必会随着拓扑规模一起增加 每个算子处理每个事件均会产生性能开销 虽然从理论上看，分布式快照，和至少一次事件交付外加去重
在之前的一篇博客文章中，我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义，介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。...然而，随着这些应用程序的流行，对具有更强语义的流处理应用程序的需求也在增长。例如，一些金融机构使用流处理应用程序来处理用户帐户上的借方和贷方。...使用配置为至少一次传递语义的普通Kafka生产者和消费者，流处理应用程序可能会在以下方面失去一次处理语义: 由于内部重试，生产者.send()可能导致消息B的重复写入。...换句话说，使用者不会交付作为开放事务一部分的事务性消息，也不会交付作为中止事务一部分的消息。 值得注意的是，上面的保证没有达到原子读取。...如果在以后的某个时候，它可以映射到另一个具有transactional的生产者。id T1，在T0和T1之间没有栅栏。因此，可以对来自tp0的消息进行重新处理，这违反了一次处理的保证。
slot 和并行度设置合理的并行度能够加快数据的处理Flink 每个算子都可以设置并行度Slot 使得 taskmanager 具有并发执行的能力Flink 任务和子任务从 Source 到 sink...EXACTLY-ONCE(精确一次)发生故障，能保证不丢失数据，也没有重复数据KafkaSink 总共支持三种不同的语义保证（DeliveryGuarantee）。...Sockets 至多一次 为保证端到端精确一次的数据交付（在精确一次的状态语义上更进一步），sink需要参与...下表列举了 Flink 与其自带 sink 的交付保证（假设精确一次状态更新）。...至少一次 Amazon Kinesis Data Streams 至少一次 Amazon Kinesis Data Firehose至少一次
他专注于帮助公司设想并执行具有流处理前沿的战略数据愿景。他之前... 实施事件驱动架构（EDA）是一项充满挑战的任务。其中之一是选择适合工作的工具。...UI中的按钮被点击、运动传感器记录运动或成功处理付款 —— 这些都是事件的示例。当事件在系统的组件之间“传播”时，它以消息的形式进行，因此事件是消息的一种类型。...以下是一个事件消息的示例，记录了上述命令消息已被处理，并且资金已成功在账户之间转移。...消息排序 在分区级别有保证（分区是主题的一个段）。 在队列级别有保证。 交付语义 支持至少一次、至多一次，甚至恰好一次的语义（后者对于银行等行业的数据完整性至关重要）。 支持至少一次和至多一次的语义。...没有恰好一次的交付。 消息优先级 没有本地支持。 支持每条消息的优先级级别，先交付高优先级的消息。 消息重放 允许多次重放消息，即使已被消费者读取。 没有消息重放功能。
这个倒带功能是Kafka的一个杀手功能，因为Kafka可以保存很长一段时间的主题日志数据。 消息传递语义 有三种消息传递语义：最多一次，至少一次，恰好一次。...Kafka消费者和消息传递语义 回想一下，所有副本具有相同的偏移量的完全相同的日志分区，并且用户组在日志每个主题分区中保持其位置。...“至少一次”是最常见的消息传递设置，您的责任是使消息具有幂等性，这意味着两次获得相同的消息不会导致问题（两个借方）。...改进制片人（2017年6月发行） Kafka现在支持从生产者“精确地一次”交付，性能改进和分区间的原子写入。...什么是不同的消息传递语义？ 有三种消息传递语义：最多一次，至少一次，恰好一次。
数据科学：数据挖掘、文本挖掘、情感挖掘、意见挖掘、语义挖掘等 网络科学：社会网络分析、复杂网络、网络演化、网络动力学模型等 空间地理科学：智慧城市、定位导航服务、空间地理匹配、地图网格、地理基础信息等...找到手机设置——>隐私——>定位服务（如果你没有关闭）——>系统服务——>常去地点 至少一两个月前俺去过哪里都有记录了，俺去过广州也被记录了，大学城的记录也有！ ?...多次记录我的主要活动地点，我去过一次密云是被记录下来了！ ? ---- 三、那么有了位置信息我们可以干什么呢？ 1.我先准备空间地理信息的各种算法 ? ?...四、地理空间数据在大数据时代具有重要的商业应用和决策价值 当我们可以普遍活动您的位置信息的时候，只有地图足够精度我们是可以非常好的计算各种地理信息的匹配和展现。 ?...落实到来自google、百度或腾讯的街景地图上 五、应用场景 智慧足迹（Smart Steps）,通过获得完全匿名或针对性的某个个体的网络聚合位置数据，可对某个时段、某个地点的人流量的关键影响因素进行分析
3.9 Kafka生产者和容错 Kafka 0.8 在0.9之前，Kafka没有提供任何机制来保证至少一次或恰好一次的语义。...这大体上就是计数已成功的记录，即使它从未写入目标Kafka主题。这必须设为false对于确保 至少一次 setFlushOnCheckpoint(boolean) 默认为true。...必须开启，对于确保 至少一次 总之，默认情况下，Kafka生成器对版本0.9和0.10具有至少一次保证，即 setLogFailureOnly设置为false和setFlushOnCheckpoint...>= 1.0.0版本是FlinkKafkaProduce 可以提供准确的一次交付保证。...这可以保证不会丢失任何记录（尽管它们可以重复）。 Semantic.EXACTLY_ONCE 使用Kafka事务提供恰好一次的语义。
3.9 Kafka生产者和容错 Kafka 0.8 在0.9之前，Kafka没有提供任何机制来保证至少一次或恰好一次的语义。...这大体上就是计数已成功的记录，即使它从未写入目标Kafka主题。这必须设为false对于确保 至少一次 setFlushOnCheckpoint(boolean) 默认为true。...必须开启，对于确保 至少一次 总之，默认情况下，Kafka生成器对版本0.9和0.10具有至少一次保证，即 setLogFailureOnly设置为false和setFlushOnCheckpoint...Kafka目前没有生产者事务，因此Flink在Kafka主题里无法保证恰好一次交付 Kafka >= 0.11 启用Flink的检查点后，FlinkKafkaProducer011 对于Kafka >=...1.0.0版本是FlinkKafkaProduce 可以提供准确的一次交付保证。
图1 PASCAL VOC训练图片 语义分割在医学影像诊断、自动驾驶、卫星图像处理、环境分析、农业发展和图像搜索引擎等领域具有广泛应用。...在语义分割任务中，膨胀卷积可以指数地扩展感受野，而不会增加计算成本。通过堆叠具有不同膨胀率的多个卷积层，可以显著提高分割性能。 图10 3×3膨胀卷积核的示意图。...4.6 宽度和分辨率乘数 [78]中提出了两种降低网络复杂性的方法：宽度乘数和分辨率乘数。宽度乘数通过缩放输入和输出通道数量，以降低每一层的计算需求。...分辨率乘数通过缩放输入图像尺寸，降低整体计算成本。两种方法可以结合使用，以提高网络性能。...交集与并集的比率（所有类的总和）是 mIoU 或 Jaccard 指数。它对类别不平衡具有鲁棒性，并且可以说是评估语义分割任务时最流行的指标。
通过更好地交流和经常性交付，软件生产力得到提高。 开放式源码 程序开发人员在地域上分布很广 并列争球法( SCRUM) 把每30天一次的迭代称为一个“冲刺”，并按需求的优先级来实现产品。...过程调用作为交互机制，即充当连接件的角色。调用关系具有层次性，其语义逻辑表现为主程序的正确性取决于它调用的子程序的正确性 面向对象 构件是对象，对象是抽象数据类型的实例。...6.3、考点3：白盒测试(⭐⭐⭐) 定义 特点 语句覆盖 被测试程序中的每条语句至少执行一次。...对执行逻辑覆盖很低，一般认为是很弱的逻辑覆盖。 判定覆盖(分支覆盖) 被测程序每个判定表达式至少获得一次“真”值和“假”值(或者程序中每一个判定取“真”分支和取“假”分支至少通过一次。）...判断/条件覆盖 判定中每个条件的所有可能取值(真/假)至少出现一次，并使每个判定本身的判定结果(真/假)也至少出现一次。
（2）每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本，具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点，因此也就不会存在NMS的过程。...为了优化关键点的位置，将带有概率的heatmap用于每种关键点类型，在heatmap中具有高置信度的局部最大值用作确定的关键点位置。...1、根据语义对关键点分组 解决关键点检测任务的第一步就是定义模型输出。在DeepFashion2数据集中，每个类别的关键点数量从裙子的8个到长袖外套的39个不等，具有唯一性的关键点的总数为294。...语义分组规则定义如下：不同类别的但具有相同语义含义关键点（领口中心，上袖口边缘等）可以合并为一组。这种方法可以形成62个组，并将输出通道的数量从901减少到205。...3、Multi-inference 策略 本文方法考虑两种额外的推理策略：将来自原始图像和翻转图像的模型输出以等权重融合；将模型结果与通过某些乘数按比例缩小/放大的原始图像融合在一起。
Lagom的Message Broker API提供至少一次的语义并使用Kafka。如果新实例开始发布信息，则其消息将添加到先前发布的事件中。...这样，您可以确保发布者和消费者至少处理一次事件，这样可以保证整个系统的一致性。...在上面的代码片段中，我们使用至少一次传递语义订阅了问候语主题。这意味着发送到问候语主题的每个消息至少收到一次。订阅者还提供了一个atMostOnceSource，它为您提供最多一次的传递语义。...如果有疑问，默认使用至少一次交付语义。 最后，订阅者通过Subscriber.withGroupId分组在一起。...当实体启动时，它会重放存储的事件以恢复当前状态。这可以是完整的更改历史记录或从快照启动，这将减少恢复时间。
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