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在发布 - 订阅模型中，消息的发送方称为发布者（Publisher），消息的接收方称为订阅者（Subscriber），服务端存放消息的容器称为主题（Topic）。...发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。...现代的消息队列产品使用的消息模型大多是这种发布 - 订阅模型 RabbitMQ的消息模型 它是少数依然坚持使用队列模型的产品之一....RocketMQ的消息模型 RocketMQ 使用的消息模型是标准的发布 - 订阅模型 确认机制很好地保证了消息传递过程中的可靠性，但是，引入这个机制在消费端带来了一个不小的问题。...唯一的区别是，在 Kafka 中，队列这个概念的名称不一样，Kafka 中对应的名称是分区（Partition） 总结 主题: 发布-订阅 队列: 先进先出 业务模型不等于就是实现层面的模型。
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PLSA Model 概率隐语义分析，是主题模型的一种。...EM算法推导PLSA PLSA 模型中 doc-topic 和 topic-word 的每个面的概率值是固定的，所以属于点估计，但是PLSA模型既含有观测变量 di,wj，又含有隐变量 zk，就不能简单地直接使用极大似然估计法估计模型参数...我们定义“doc-word”的生成模型，如图1.8所示。...p(zk|di) 和 p(wj|zk) 是模型的参数，一切参数都是随机变量，模型中 p(zk|di) 和p(wj|zk) 不是唯一固定的，类似 2.2 节贝叶斯 Unigram Model 和 2.1...LDA的概率图模型表示如图2.4所示。 图2.4 1.
记录于5月，于11.6回顾学习 主题模型 主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）...的统计模型。...主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集...若主题模型在分析一篇文章后得到10%的“猫”主题和“90%”的狗主题，那意味着字符“狗”和“骨头”的出现频率大约是字符“猫”和“鱼”的9倍。...该案例使用主题分析LDA模型将文章分成不同的主题 载入数据 import pandas as pd df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gbk')
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主题 Topic主题，类似数据库中的表，将相同类型的消息存储到同一个主题中，数据库中的表是结构化的，Topic的属于半结构化的，主题可以包含多个分区，KafKa是一个分布式消息系统，分区是kafka的分布式的基础...分区 Kafka将主题拆分为多个分区，不同的分区存在不同的服务器上，这样就使kafka具有拓展性，可以通过调整分区的数量和节点的数量，来线性对Kafka进行拓展，分区是一个线性增长的不可变日志，当消息存储到分区中之后...，消息就不可变更，kafka为每条消息设置一个偏移量也就是offset，offset可以记录每条消息的位置，kafka可以通过偏移量对消息进行提取，但是没法对消息的内容进行检索和查询，偏移量在每个分区中是唯一的不可重复...kafka中的消息Record是以键值对的形式进行存储的，如果不指定key，key的值为空，当发送消息key为空，kafka会以轮询的方式将不同的消息，存放到不同的分区中，如果指定了消息key，相同的key...会被写入到同一个分区，这样就可以保证具有相同key的消息按照一定的顺序进行写入。
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select 模型虽然可以管理多个socket，但是它涉及到一个时机的问题，select模型会针对所管理的数组中的每一个socket循环检测它管理是否在对应的数组中，从时间复杂度上来说它是O(n^2)的...,而且还有可能发生数组中没有socket处于待决状态而导致本轮循环做无用功的情况，针对这些问题，winsock中有了新的模型——WSAAsyncSelect 消息模型 消息模型的核心是基于Windows...窗口消息获得网络事件的通知，Windows窗口是用来与用户交互的，而它并不知道用户什么时候会操作窗口，所以Windows窗口本身就是基于消息的异步通知，网络事件本身也是一个通知消息，将二者结合起来可以很好的使...，第三个参数是对应的消息，这个消息需要自己定义，第4个参数是我们所关心的事件，当在s这个socket发生lEvent这个事件发生时会向hWnd对应的窗口发送wMsg消息。...它就不像前面的select模型那样需要显示调用ioctrlsocket将socekt设置为非阻塞。 另外不需要每个socket都定义一个消息ID，通常一个ID已经足够处理所有的socket事件。
RabbitMQ 提供了 6 种消息模型，分别为：单生产单消费模型（Hello World）、消息分发模型（Work queues）、Fanout 消息订阅模式（Publish/Subscribe）、...～ 本篇内容包括：RabbitMQ 6 种消息模型、RabbitMQ 6 种消息模型介绍 ---- 文章目录 一、RabbitMQ 6 种消息模型 二、RabbitMQ 6 种消息模型介绍 1、单生产单消费模型...） 5、Topic 订阅模型-匹配模式（Topic） 6、RPC 远程过程调用（RPC） ---- 一、RabbitMQ 6 种消息模型 RabbitMQ 提供了 6 种消息模型，分别为：单生产单消费模型...---- 二、RabbitMQ 6 种消息模型介绍 1、单生产单消费模型（Hello World） 单生产单消费模型，即基本消息模型或简单消费模型，即完成基本的一对一消息转发。...2、消息分发模型（Work queues） 在消息分发模型，多个收听者监听一个队列。
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、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，它可以将文档集 中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。...同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。...在LDA模型中，一篇文档生成的方式如下： 从狄利克雷分布 ? 中取样生成文档 i 的主题分布 ? 从主题的多项式分布 ? 中取样生成文档i第 j 个词的主题 ? 从狄利克雷分布 ?...4.1.2 Mixture of unigrams model 该模型的生成过程是：给某个文档先选择一个主题 ? ，再根据该主题生成文档，该文档中的所有词都来自一个主题。假设主题有 ?...因为跟LDA模型最为接近的便是下面要阐述的这个pLSA模型，理解了pLSA模型后，到LDA模型也就一步之遥——给pLSA加上贝叶斯框架，便是LDA。
一 本文涉及到的算法 1， LDA主题模型 符号定义 文档集合D，m篇，topic集合T，k个主题 D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,......每个主题都有各自的词分布，词分布为多项分布，该多项分布的参数服从Dirichlet分布，该Dirichlet分布的参数为β； 对于谋篇文章中的第n个词，首先从该文章的主题分布中采样一个主题，然后在这个主题对应的词分布中采样一个词...该模型会基于该字典为文档生成稀疏矩阵，该稀疏矩阵可以传给其它算法，比如LDA，去做一些处理。...如果设置为true，则所有非零计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数的离散概率模型特别有用。...具体请参考，浪尖的另一篇文章：CountVectorizer 二 数据 20个主题的数据，每篇文章一个文件，每个主题100个文件。共两千个文件。
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