图解Kafka架构学习笔记（三）

准备Kafka环境

这里推荐使用Docker Compose快速搭建一套本地开发环境。

以下docker-compose.yml文件用来搭建一套单节点zookeeper和单节点kafka环境，并且在8080端口提供kafka-ui管理界面。

version: '2.1'services:zoo1:image: confluentinc/cp-zookeeper:7.3.2hostname: zoo1container_name: zoo1ports:- "2181:2181"environment:ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1ZOOKEEPER_SERVERS: zoo1:2888:3888kafka1:image: confluentinc/cp-kafka:7.3.2hostname: kafka1container_name: kafka1ports:- "9092:9092"- "29092:29092"- "9999:9999"environment:KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka1:19092,EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092,DOCKER://host.docker.internal:29092KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,DOCKER:PLAINTEXTKAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNALKAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"KAFKA_BROKER_ID: 1KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR: 1KAFKA_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR: 1KAFKA_JMX_PORT: 9999KAFKA_JMX_HOSTNAME: ${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}KAFKA_AUTHORIZER_CLASS_NAME: kafka.security.authorizer.AclAuthorizerKAFKA_ALLOW_EVERYONE_IF_NO_ACL_FOUND: "true"depends_on:- zoo1kafka-ui:container_name: kafka-uiimage: provectuslabs/kafka-ui:latestports:- 8080:8080depends_on:- kafka1environment:DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: "TRUE"

参考资料

  • https://github.com/conduktor/kafka-stack-docker-compose
  • https://github.com/provectus/kafka-ui

将上述docker-compose.yml文件在本地保存，在同一目录下执行以下命令启动容器。

docker-compose up -d

如果快速启动的话，那么可以参考docker的方式

docker run -it -p 8080:8080 -e DYNAMIC_CONFIG_ENABLED=true provectuslabs/kafka-ui

容器启动后，使用浏览器打开127.0.0.1:8080 即可看到如下kafka-ui界面。

在这里插入图片描述
点击页面右侧的“Configure new cluster”按钮，配置kafka服务连接信息。

在这里插入图片描述
填写完信息后，点击页面下方的“Submit”按钮提交即可。

在这里插入图片描述

安装kafka-go

执行以下命令下载 kafka-go依赖。

go get github.com/segmentio/kafka-go

注意：kafka-go 需要 Go 1.15或更高版本。

kafka-go使用指南

kafka-go 提供了两套与Kafka交互的API。

  • 低级别（ low-level）：基于与 Kafka 服务器的原始网络连接实现。
  • 高级别（high-level）：对于常用读写操作封装了一套更易用的API。

通常建议直接使用高级别的交互API。

Connection
Conn 类型是 kafka-go 包的核心。它代表与 Kafka broker之间的连接。基于它实现了一套与Kafka交互的低级别 API。

发送消息（生产者）

下面是连接至Kafka之后，使用Conn发送消息的代码示例。

// writeByConn 基于Conn发送消息
func writeByConn() {topic := "my-topic"partition := 0// 连接至Kafka集群的Leader节点conn, err := kafka.DialLeader(context.Background(), "tcp", "localhost:9092", topic, partition)if err != nil {log.Fatal("failed to dial leader:", err)}// 设置发送消息的超时时间conn.SetWriteDeadline(time.Now().Add(10 * time.Second))// 发送消息_, err = conn.WriteMessages(kafka.Message{Value: []byte("one!")},kafka.Message{Value: []byte("two!")},kafka.Message{Value: []byte("three!")},)if err != nil {log.Fatal("failed to write messages:", err)}// 关闭连接if err := conn.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close writer:", err)}
}

消费消息（消费者）

// readByConn 连接至kafka后接收消息
func readByConn() {// 指定要连接的topic和partitiontopic := "my-topic"partition := 0// 连接至Kafka的leader节点conn, err := kafka.DialLeader(context.Background(), "tcp", "localhost:9092", topic, partition)if err != nil {log.Fatal("failed to dial leader:", err)}// 设置读取超时时间conn.SetReadDeadline(time.Now().Add(10 * time.Second))// 读取一批消息，得到的batch是一系列消息的迭代器batch := conn.ReadBatch(10e3, 1e6) // fetch 10KB min, 1MB max// 遍历读取消息b := make([]byte, 10e3) // 10KB max per messagefor {n, err := batch.Read(b)if err != nil {break}fmt.Println(string(b[:n]))}// 关闭batchif err := batch.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close batch:", err)}// 关闭连接if err := conn.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close connection:", err)}
}

使用batch.Read更高效一些，但是需要根据消息长度选择合适的buffer（上述代码中的b），如果传入的buffer太小（消息装不下）就会返回io.ErrShortBuffer错误。

如果不考虑内存分配的效率问题，也可以按以下代码使用batch.ReadMessage读取消息。

for {msg, err := batch.ReadMessage()if err != nil {break}fmt.Println(string(msg.Value))
}

在这里插入图片描述

创建topic

当Kafka关闭自动创建topic的设置时，可按如下方式创建topic。

// createTopicByConn 创建topic
func createTopicByConn() {// 指定要创建的topic名称topic := "my-topic"// 连接至任意kafka节点conn, err := kafka.Dial("tcp", "localhost:9092")if err != nil {panic(err.Error())}defer conn.Close()// 获取当前控制节点信息controller, err := conn.Controller()if err != nil {panic(err.Error())}var controllerConn *kafka.Conn// 连接至leader节点controllerConn, err = kafka.Dial("tcp", net.JoinHostPort(controller.Host, strconv.Itoa(controller.Port)))if err != nil {panic(err.Error())}defer controllerConn.Close()topicConfigs := []kafka.TopicConfig{{Topic:             topic,NumPartitions:     1,ReplicationFactor: 1,},}// 创建topicerr = controllerConn.CreateTopics(topicConfigs...)if err != nil {panic(err.Error())}
}

通过非leader节点连接leader节点

下面的示例代码演示了如何通过已有的非leader节点的Conn，连接至 leader节点

conn, err := kafka.Dial("tcp", "localhost:9092")
if err != nil {panic(err.Error())
}
defer conn.Close()
// 获取当前控制节点信息
controller, err := conn.Controller()
if err != nil {panic(err.Error())
}
var connLeader *kafka.Conn
connLeader, err = kafka.Dial("tcp", net.JoinHostPort(controller.Host, strconv.Itoa(controller.Port)))
if err != nil {panic(err.Error())
}
defer connLeader.Close()

上面的代码用于通过 Kafka 协议创建一个名为 “my-topic” 的主题(topic)。让我解释一下代码的主要部分：

  1. func createTopicByConn(): 这是一个函数定义，用于创建主题的连接。

  2. topic := "my-topic": 指定要创建的主题名称为 “my-topic”。

  3. conn, err := kafka.Dial("tcp", "localhost:9092"): 通过 kafka.Dial 方法连接到 Kafka 集群中的任意一个节点。这里使用了 tcp 协议连接本地主机的 9092 端口。如果连接失败，则会产生一个错误，并且代码会中止执行。

  4. defer conn.Close(): 在函数结束时关闭连接，确保资源被释放。

  5. controller, err := conn.Controller(): 通过连接对象获取当前控制器(controller)节点的信息。Kafka 集群有一个控制器节点，负责集群中的元数据管理和协调工作。

  6. controllerConn, err = kafka.Dial("tcp", net.JoinHostPort(controller.Host, strconv.Itoa(controller.Port))): 根据获取到的控制器节点信息，再次通过 kafka.Dial 方法连接到控制器节点。这里使用了 net.JoinHostPort 函数将主机名和端口号合并为一个字符串。如果连接失败，则会产生一个错误，并且代码会中止执行。

  7. defer controllerConn.Close(): 同样在函数结束时关闭连接，确保资源被释放。

  8. topicConfigs: 定义一个 kafka.TopicConfig 类型的切片，其中包含要创建的主题的配置信息。在这里，只有一个元素，即 “my-topic” 主题的配置。

  9. err = controllerConn.CreateTopics(topicConfigs...): 调用 controllerConn 连接对象的 CreateTopics 方法来创建主题。该方法接受一个或多个 kafka.TopicConfig 类型的参数，用于指定要创建的主题的配置。如果创建失败，则会产生一个错误，并且代码会中止执行。

  10. panic(err.Error()): 如果发生了错误，代码会使用 panic 函数中止执行，并打印出错误信息。

总体来说，这段代码的作用是连接到 Kafka 集群中的控制器节点，然后通过控制器节点创建一个名为 "my-topic" 的主题。

获取topic列表

conn, err := kafka.Dial("tcp", "localhost:9092")
if err != nil {panic(err.Error())
}
defer conn.Close()partitions, err := conn.ReadPartitions()
if err != nil {panic(err.Error())
}m := map[string]struct{}{}
// 遍历所有分区取topic
for _, p := range partitions {m[p.Topic] = struct{}{}
}
for k := range m {fmt.Println(k)
}

上面的代码比较简单。

Reader

Reader是由 kafka-go 包提供的另一个概念，对于从单个主题-分区（topic-partition）消费消息这种典型场景，使用它能够简化代码。Reader 还实现了自动重连和偏移量管理，并支持使用 Context 支持异步取消和超时的 API。

注意： 当进程退出时，必须在 Reader 上调用 Close() 。Kafka服务器需要一个优雅的断开连接来阻止它继续尝试向已连接的客户端发送消息。如果进程使用 SIGINT (shell 中的 Ctrl-C)或 SIGTERM (如 docker stop 或 kubernetes start)终止，那么下面给出的示例不会调用 Close()。当同一topic上有新Reader连接时，可能导致延迟(例如，新进程启动或新容器运行)。在这种场景下应使用signal.Notify处理程序在进程关闭时关闭Reader。

消费消息

下面的代码演示了如何使用Reader连接至Kafka消费消息。

// readByReader 通过Reader接收消息
func readByReader() {// 创建Readerr := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers:   []string{"localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"},Topic:     "topic-A",Partition: 0,MaxBytes:  10e6, // 10MB})r.SetOffset(42) // 设置Offset// 接收消息for {m, err := r.ReadMessage(context.Background())if err != nil {break}fmt.Printf("message at offset %d: %s = %s\n", m.Offset, string(m.Key), string(m.Value))}// 程序退出前关闭Readerif err := r.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close reader:", err)}
}

消费者组

kafka-go支持消费者组，包括broker管理的offset。要启用消费者组，只需在ReaderConfig中指定 GroupID。

使用消费者组时，ReadMessage 会自动提交偏移量。

// 创建一个reader，指定GroupID，从 topic-A 消费消息
r := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers:  []string{"localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"},GroupID:  "consumer-group-id", // 指定消费者组idTopic:    "topic-A",MaxBytes: 10e6, // 10MB
})// 接收消息
for {m, err := r.ReadMessage(context.Background())if err != nil {break}fmt.Printf("message at topic/partition/offset %v/%v/%v: %s = %s\n", m.Topic, m.Partition, m.Offset, string(m.Key), string(m.Value))
}// 程序退出前关闭Reader
if err := r.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close reader:", err)
}

在使用消费者组时会有以下限制：

  • (*Reader).SetOffset 当设置了GroupID时会返回错误
  • (*Reader).Offset 当设置了GroupID时会永远返回 -1
  • (*Reader).Lag 当设置了GroupID时会永远返回 -1
  • (*Reader).ReadLag 当设置了GroupID时会返回错误
  • (*Reader).Stats 当设置了GroupID时会返回一个-1的分区

显式提交

kafka-go 也支持显式提交。当需要显式提交时不要调用 ReadMessage，而是调用 FetchMessage获取消息，然后调用 CommitMessages 显式提交。

自动提交（Autocommit）：在调用 ReadMessage 读取消息时，会自动将消费者所消费的消息的偏移量提交到 Kafka，由 Kafka 自动管理偏移量的提交。这种方式简单方便，但是可能会带来一些问题，比如当消费者在处理消息时发生错误，消息可能已经被提交，但实际上消息并没有被成功处理，这样就可能导致数据丢失或重复处理。

显式提交（Explicit commit）：在需要提交偏移量时，调用 CommitMessages 显式地提交偏移量。这样可以在消息被成功处理后再提交偏移量，从而确保消息被正确处理。这种方式需要开发者自己管理偏移量的提交，更加灵活，但也需要更多的代码来处理。

ctx := context.Background()
for {// 获取消息m, err := r.FetchMessage(ctx)if err != nil {break}// 处理消息fmt.Printf("message at topic/partition/offset %v/%v/%v: %s = %s\n", m.Topic, m.Partition, m.Offset, string(m.Key), string(m.Value))// 显式提交if err := r.CommitMessages(ctx, m); err != nil {log.Fatal("failed to commit messages:", err)}
}

在消费者组中提交消息时，使用给定主题/分区的最大偏移量确定该分区的提交偏移量值的情况。具体来说，如果通过调用 FetchMessage 获取了单个分区的偏移量为 1、2 和 3 的消息，然后使用偏移量为3的消息调用 CommitMessages，那么该分区的偏移量为 1 和 2 的消息也会被提交。

这种行为的意义在于，Kafka 会将偏移量视为连续的序列。当提交一个偏移量时，Kafka 会将该偏移量之前的所有消息都视为已经被处理。因此，如果使用偏移量为3的消息调用了提交操作，那么偏移量为1和2的消息也会被提交，因为它们在偏移量3之前，已经被消费者处理了。

这种方式确保了消费者组中的所有消费者都会收到相同的消息，并且每个分区的消息都会被处理一次且仅一次，从而确保了消费者组的一致性和正确性。

管理提交间隔

默认情况下，调用CommitMessages将同步向Kafka提交偏移量。为了提高性能，可以在ReaderConfig中设置CommitInterval来定期向Kafka提交偏移。

// 创建一个reader从 topic-A 消费消息
r := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers:        []string{"localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"},GroupID:        "consumer-group-id",Topic:          "topic-A",MaxBytes:       10e6, // 10MBCommitInterval: time.Second, // 每秒刷新一次提交给 Kafka
})

Writer

向Kafka发送消息，除了使用基于Conn的低级API，kafka-go包还提供了更高级别的 Writer 类型。大多数情况下使用Writer即可满足条件，它支持以下特性。

  • 对错误进行自动重试和重新连接。
  • 在可用分区之间可配置的消息分布。
  • 向Kafka同步或异步写入消息。
  • 使用Context的异步取消。
  • 关闭时清除挂起的消息以支持正常关闭。
  • 在发布消息之前自动创建不存在的topic。

发送消息

// 创建一个writer 向topic-A发送消息
w := &kafka.Writer{Addr:         kafka.TCP("localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"),Topic:        "topic-A",Balancer:     &kafka.LeastBytes{}, // 指定分区的balancer模式为最小字节分布RequiredAcks: kafka.RequireAll,    // ack模式Async:        true,                // 异步
}err := w.WriteMessages(context.Background(),kafka.Message{Key:   []byte("Key-A"),Value: []byte("Hello World!"),},kafka.Message{Key:   []byte("Key-B"),Value: []byte("One!"),},kafka.Message{Key:   []byte("Key-C"),Value: []byte("Two!"),},
)
if err != nil {log.Fatal("failed to write messages:", err)
}if err := w.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close writer:", err)
}

创建不存在的topic

如果给Writer配置了AllowAutoTopicCreation:true，那么当发送消息至某个不存在的topic时，则会自动创建topic。

w := &Writer{Addr:                   kafka.TCP("localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"),Topic:                  "topic-A",AllowAutoTopicCreation: true,  // 自动创建topic
}messages := []kafka.Message{{Key:   []byte("Key-A"),Value: []byte("Hello World!"),},{Key:   []byte("Key-B"),Value: []byte("One!"),},{Key:   []byte("Key-C"),Value: []byte("Two!"),},
}var err error
const retries = 3
// 重试3次
for i := 0; i < retries; i++ {ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)defer cancel()err = w.WriteMessages(ctx, messages...)if errors.Is(err, LeaderNotAvailable) || errors.Is(err, context.DeadlineExceeded) {time.Sleep(time.Millisecond * 250)continue}if err != nil {log.Fatalf("unexpected error %v", err)}break
}// 关闭Writer
if err := w.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close writer:", err)
}

写入多个topic

通常，WriterConfig.Topic用于初始化单个topic的Writer。通过去掉WriterConfig中的Topic配置，分别设置每条消息的message.topic，可以实现将消息发送至多个topic。

w := &kafka.Writer{Addr:     kafka.TCP("localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"),//// 注意: 当此处不设置Topic时,后续的每条消息都需要指定Topic//Balancer: &kafka.LeastBytes{},
}err := w.WriteMessages(context.Background(),// 注意: 每条消息都需要指定一个 Topic, 否则就会报错kafka.Message{Topic: "topic-A",Key:   []byte("Key-A"),Value: []byte("Hello World!"),},kafka.Message{Topic: "topic-B",Key:   []byte("Key-B"),Value: []byte("One!"),},kafka.Message{Topic: "topic-C",Key:   []byte("Key-C"),Value: []byte("Two!"),},
)
if err != nil {log.Fatal("failed to write messages:", err)
}if err := w.Close(); err != nil {log.Fatal("failed to close writer:", err)
}

注意：Writer中的Topic和Message中的Topic是互斥的，同一时刻有且只能设置一处。

Balancer

kafka-go实现了多种负载均衡策略。特别是当你从其他Kafka库迁移过来时，你可以按如下说明选择合适的Balancer实现。

Sarama

如果从 sarama 切换过来，并且需要/希望使用相同的算法进行消息分区，则可以使用kafka.Hash或kafka.ReferenceHash。

kafka.Hash = sarama.NewHashPartitioner
kafka.ReferenceHash = sarama.NewReferenceHashPartitioner
w := &kafka.Writer{Addr:     kafka.TCP("localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"),Topic:    "topic-A",Balancer: &kafka.Hash{},
}
librdkafka和confluent-kafka-go
kafka.CRC32Balancer与librdkafka默认的consistent_random策略表现一致。w := &kafka.Writer{Addr:     kafka.TCP("localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"),Topic:    "topic-A",Balancer: kafka.CRC32Balancer{},
}

Logging

想要记录Reader/Writer类型的操作，可以在创建时配置日志记录器。

kafka-go中的Logger是一个接口类型。

type Logger interface {Printf(string, ...interface{})
}

并且提供了一个LoggerFunc类型，帮我们实现了Logger接口。

type LoggerFunc func(string, ...interface{})func (f LoggerFunc) Printf(msg string, args ...interface{}) { f(msg, args...) }

Reader

借助kafka.LoggerFunc我们可以自定义一个Logger。

// 自定义一个Logger
func logf(msg string, a ...interface{}) {fmt.Printf(msg, a...)fmt.Println()
}r := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{Brokers:     []string{"localhost:9092", "localhost:9093", "localhost:9094"},Topic:       "q1mi-topic",Partition:   0,Logger:      kafka.LoggerFunc(logf),ErrorLogger: kafka.LoggerFunc(logf),
})

Writer

也可以直接使用第三方日志库，例如下面示例代码中使用了zap日志库。

w := &kafka.Writer{Addr:        kafka.TCP("localhost:9092"),Topic:       "q1mi-topic",Logger:      kafka.LoggerFunc(zap.NewExample().Sugar().Infof),ErrorLogger: kafka.LoggerFunc(zap.NewExample().Sugar().Errorf),
}

参考

https://www.liwenzhou.com/posts/Go/kafka-go/
https://juejin.cn/post/7173314677550612493
https://www.topgoer.com/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E6%93%8D%E4%BD%9C/go%E6%93%8D%E4%BD%9Ckafka/%E6%93%8D%E4%BD%9Ckafka.html
http://www.randyfield.cn/post/2021-05-05-go-kafka/

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/285185.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

day6：STM32MP157——串口通信实验

day6：STM32MP157——串口通信实验

使用的是cortex A7内核 【串口通信的工作原理】 本次实验使用的是uart4的串口&#xff0c;分别使用了uart4_tx和uart4_rx两个引脚。根据板子的原理图我们可以知道&#xff0c;他们分别对应着芯片的PG11和PB2 从引脚名字也可以知道使用了GPIO口&#xff0c;所以本次实验同样需…
阅读更多...
ubuntu20.04安装 ffmpeg 开发环境

ubuntu20.04安装 ffmpeg 开发环境

参考&#xff1a;参考1 一些相关软件包&#xff0c;已打包整理好&#xff0c;如下 源码包 1、安装步骤 创建安装目录 sudo mkdir -p /usr/local/ffmpeg/lib 解压源码 tar -jxf ffmpeg-4.3.2.tar.bz2 到指定ffmpeg目录进行配置 cd ffmpeg-4.3.2/ 配置&#xff1a;会报错很多…
阅读更多...
Spark Streaming DStream

Spark Streaming DStream

Spark Streaming DStream DStream 即Discretized Stream&#xff0c;中文叫做离散流&#xff0c;Spark Streaming提供的一种高级抽象&#xff0c;代表了一个持续不断的数据流。 DStream可以通过输入数据源来创建&#xff0c;比如Kafka、Flume&#xff0c;也可以通过对其他DS…
阅读更多...
【JAVA】通过JAVA实现用户界面的登录

【JAVA】通过JAVA实现用户界面的登录

&#x1f308;个人主页: Aileen_0v0 &#x1f525;热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL| ​&#x1f4ab;个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~” #mermaid-svg-wyCvaz0EBNwHcwsi {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;f…
阅读更多...
2025汤家凤考研数学视频，基础网课百度网盘课程+PDF讲义资料

2025汤家凤考研数学视频，基础网课百度网盘课程+PDF讲义资料

2025汤家凤大神及数学全程 docs.qq.com/doc/DTmtOa0Fzc0V3WElI 复制粘贴到浏览器&#xff0c;可以见所有的Ke 第一轮 夯实基础 1.阅读大纲考查要求&#xff0c;明确每章的学习目标&#xff1b; 2.按节学习数学理论基础知识&#xff0c;吃透书中例题&#xff1b; 3.学习每章…
阅读更多...
数学建模综合评价模型与决策方法

数学建模综合评价模型与决策方法

评价方法主要分为两类&#xff0c;其主要区别在确定权重的方法上 一类是主观赋权法&#xff0c;多次采取综合资讯评分确定权重&#xff0c;如综合指数法&#xff0c;模糊综合评判法&#xff0c;层次评判法&#xff0c;功效系数法等 另一类是客观赋权法&#xff0c;根据各指标…
阅读更多...
ubuntu上一款好用的串口工具screen

ubuntu上一款好用的串口工具screen

看名字&#xff0c;你猜他是什么&#xff1f; 安装 sudo apt install screen 然后将USB串口接到虚拟机&#xff0c;执行dmesg命令查看串口设备名&#xff1a; 测试&#xff1a; sudo screen /dev/ttyUSB0 115200确实很简单。
阅读更多...
机器视觉学习（六）—— 图像的颜色识别

机器视觉学习（六）—— 图像的颜色识别

目录 一、色彩空间 1.1 RGB色彩空间 1.2 HSV色彩空间 1.3 灰度 1.4 CMYK色彩空间 1.5 Lab色彩空间 二、色彩空间转换 三、识别颜色 3.1 识别一种特定的颜色 3.2 识别多种颜色 一、色彩空间 计算机视觉中常用的色彩空间有RGB色彩空间、HSV色彩空间、CMYK色彩空间、La…
阅读更多...
如何设计循环队列（两种方法）

如何设计循环队列（两种方法）

文章目录 前言一、方法一:数组法二、方法二.链表法总结 前言 前面有提到过队列的知识&#xff0c;这次来说一下怎么设计一个循环队列 一.循环队列&#xff08;力扣&#xff09; . - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;. - 备战技术面试&#xff1f;力扣提供海量技术面试资…
阅读更多...
Java Synchronized

Java Synchronized

Synchronized Synchronized 原理偏向锁轻量级锁重量级锁 Synchronized特征jdk1.8Synchronized优化了什么&#xff1f;Synchronized修饰范围Synchronized lock 区别 Synchronized 原理 在Java对象内存布局中&#xff0c;每个对象都有一个对象头&#xff0c;其中包含锁状态信息。…
阅读更多...
【stable diffusion扩散模型】一篇文章讲透

【stable diffusion扩散模型】一篇文章讲透

目录 一、引言 二、Stable Diffusion的基本原理 1 扩散模型 2 Stable Diffusion模型架构 3 训练过程与算法细节 三、Stable Diffusion的应用领域 1 图像生成与艺术创作 2 图像补全与修复 3 其他领域 四、Stable Diffusion的优势与挑战 &#x1f449;优势 &#x1f…
阅读更多...
SpringBoot3集成PostgreSQL

SpringBoot3集成PostgreSQL

标签&#xff1a;PostgreSQL.Druid.Mybatis.Plus&#xff1b; 一、简介 PostgreSQL是一个功能强大的开源数据库系统&#xff0c;具有可靠性、稳定性、数据一致性等特点&#xff0c;且可以运行在所有主流操作系统上&#xff0c;包括Linux、Unix、Windows等。 通过官方文档可以…
阅读更多...
抠门精出游记之吉隆坡篇

抠门精出游记之吉隆坡篇

我在新加坡一直是个街溜子&#xff0c;每天就是到处溜达&#xff0c;当然&#xff0c;时髦的词叫做citywalk。anyway&#xff0c;叫啥不重要&#xff0c;新加坡走腻了&#xff0c;跟老婆申请&#xff0c;去吉隆坡溜达一下&#xff0c;为啥要来吉隆坡呢&#xff0c;说起来还是因…
阅读更多...
day3-QT

day3-QT

1>使用手动连接&#xff0c;将登录框中的取消按钮使用qt4版本的连接到自定义的槽函数中&#xff0c;在自定义的槽函数中调用关闭函。将登录按钮使用qt5版本的连接到自定义的槽函数中&#xff0c;在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin"&#xff0c;密码是…
阅读更多...
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

目录 引言 二、RNN的基本原理 代码事例 三、RNN的优化方法 1 长短期记忆网络&#xff08;LSTM&#xff09; 2 门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09; 四、更多优化方法 1 选择合适的RNN结构 2 使用并行化技术 3 优化超参数 4 使用梯度裁剪 5 使用混合精度训练 …
阅读更多...
科技云报道：造完“大模型”，“具身智能”将引领AI下一个浪潮？

科技云报道：造完“大模型”，“具身智能”将引领AI下一个浪潮？

科技云报道原创。 资深机器人专家Eric Jang不久前曾预言&#xff1a;“ChatGPT 曾在一夜之间出现。我认为&#xff0c;有智慧的机器人技术也将如此。” 3月13日深夜&#xff0c;一段人形机器人的视频开始热传。 在视频中&#xff0c;Figure的人形机器人&#xff0c;可以完全…
阅读更多...
研华工控机610L学习笔记2：visualstudio与第一个C#程序

研华工控机610L学习笔记2：visualstudio与第一个C#程序

今日继续学习工控机 C# 编程相关知识&#xff1a; 这篇结束后我将先进行一段时间的C#的学习研究&#xff0c;并写一些C#的笔记 后续再更新工控机编程设计相关 目录 1、安装visualstudio&#xff1a; 2、创建第一个C#程序&#xff1a; 3、寻找C#解决方案源文件&#xff1a; …
阅读更多...
【Godot4.2】基础知识 - Godot中的2D向量

【Godot4.2】基础知识 - Godot中的2D向量

概述 在Godot中&#xff0c;乃至一切游戏编程中&#xff0c;你应该都躲不开向量。这是每一个初学者都应该知道和掌握的内容&#xff0c;否则你将很难理解和实现某些其实原理非常简单的东西。 估计很多刚入坑Godot的小伙伴和我一样&#xff0c;不一定是计算机专业或编程相关专…
阅读更多...
pytorch 实现多层神经网络MLP（Pytorch 05）

pytorch 实现多层神经网络MLP（Pytorch 05）

一 多层感知机 最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由 多层神经元 组成&#xff0c;每一层与它的上一层相连&#xff0c;从中接收输入&#xff1b;同时每一层也与它的下一层相连&#xff0c;影响当前层的神经元。 softmax 实现了 如何处理数据&#xff0c;如何将 输出…
阅读更多...
SpringAOP+自定义注解实现限制接口访问频率，利用滑动窗口思想Redis的ZSet（附带整个Demo）

SpringAOP+自定义注解实现限制接口访问频率，利用滑动窗口思想Redis的ZSet（附带整个Demo）

目录 1.创建切面 2.创建自定义注解 3.自定义异常类 4.全局异常捕获 5.Controller层 demo的地址&#xff0c;自行获取《《—————————————————————————— Spring Boot整合Aop面向切面编程实现权限校验&#xff0c;SpringAop自定义注解自定义异常全局…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023

友情链接： 我的编程经验分享 一条长河网 尧图网站开发