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微服务从代码到k8s部署应有尽有系列(七、支付服务)

我们用一个系列来讲解从需求到上线、从代码到k8s部署、从日志到监控等各个方面的微服务完整实践。 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了。 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1、支付服务业务架构图 2、依赖关系 payment-api(支付api) order-rpc(订单rpc) payment-rpc(支付rpc) usercenter(用户rpc) payment-rpc(支付rpc) mqueue-rpc(消息队列) order-rpc(订单rpc) mqueue-rpc(消息队列) travel-rpc usercenter(用户rpc) identity-rpc(授权认证rpc) 3、微信支付举例 3.1 创建支付预处理订单 1、用户在我们这边创建完订单之后,要去微信那边创建预支付订单 app/payment/cmd/api/desc/payment....

详解CNN实现中文文本分类过程

摘要:本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程,并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》,作者:eastmount。 一.文本分类 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类;80年代出现了利用知识工程建立的专家系统;90年代开始借助于机器学习方法,通过人工特征工程和浅层分类模型来进行文本分类。现在多采用词向量以及深度神经网络来进行文本分类。 牛亚峰老师将传统的文本分类流程归纳如下图所示。在传统的文本分类中,基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。主要包括: Naive Bayes KNN SVM 随机森林 \ 决策树 集合类方法 最大熵 神经网络 利用Keras框架进行文本分类的基本流程如下: 步骤 1:文本的预处理,分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2:为...

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