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Fabric Kafka入门

Hyperledger Fabric推荐Kafa用于生产环境。Kafa是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点,使用zookeeper进行同步管理。本文将介绍Kfaka的基本工作原理,以及在HyperledgerFabric中使用Kafka和zookeeper实现共识的原理,并通过一个实例剖析Hyperledger Farbic中Kafka共识的达成过程。 如果希望快速掌握Fabric区块链的链码及应用开发,建议访问汇智网的在线互动课程: Fabric区块链Java开发详解 Fabric区块链NodeJs开发详解 一、Kafka工作原理 Kafka本质上是一个消息处理系统,它使用的是经典的发布-订阅模型。消息的消费者订阅特定的主题,以便收到新消息的通知,生产者则负责消息的发布。 当主题的数据规模变得越来越大时,可以拆分为多个分区,Kafka保障在一个分区内的消息是按顺序排列的。 Kafka并不跟踪消费者读取了哪些消息,也不会自动删除已经读取的消息。Kafka会保存消息一段时间,例如一天,或者直到数据规...

AutoML数据增广

DeepAugment是一个专注于数据扩充的自动化工具。 它利用贝叶斯优化来发现针对您的图像数据集定制的数据增强策略。 DeepAugment的主要优点和特点是: 降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%) 通过自动化流程可以节省时间 比谷歌之前的解决方案——AutoAugment——快50倍 完成的包在PyPI上。你可以通过运行以下命令来在终端上安装它: $ pip install deepaugment 你也可以访问项目的自述文件或运行谷歌Colab笔记本教程。要想了解更多关于我是如何构建这个的,请继续阅读! 引言 数据是人工智能应用中最关键的部分。没有足够的标记数据常常导致过度拟合,这意味着模型将无法归纳为未发现的示例。这可以通过数据扩充来缓解,数据扩充可以有效地增加网络所看到的数据的数量和多样性。它是通过对原始数据集(如旋转、裁剪、遮挡等)应用转换,人为地生成新数据来实现的。然而,确定哪种增强对手头的数据集最有效并不是一项简单的任务。为了解决这个问题,谷歌去年发布了AutoAugment,它通过使用强化学习发现了给定数据集的优化增强。 由...

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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