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掌握机器学习中的“瑞士军刀”XGBoost，从入门到实战
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种集成学习算法，它可以在分类和回归问题上实现高准确度的预测。XGBoost在各大数据科学竞赛中屡获佳绩，如Kaggle等。XGBoost是一种基于决策树的算法，它使用梯度提升（Gradient Boosting）方法来训练模型。XGBoost的主要优势在于它的速度和准确度，尤其是在大规模数据集上的处理能力。
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Kafka【环境搭建 01】kafka_2.12-2.6.0 单机版安装+参数配置及说明+添加到service服务+开机启动配置+验证+chkconfig配置说明（一篇入门kafka）
【2月更文挑战第19天】Kafka【环境搭建 01】kafka_2.12-2.6.0 单机版安装+参数配置及说明+添加到service服务+开机启动配置+验证+chkconfig配置说明（一篇入门kafka）
构建高可用性ClickHouse集群：从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长，单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代，数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发，分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群，以提升系统的稳定性和可靠性。
微服务系列：服务注册与发现原理详解
本文详细解析了微服务架构中的服务注册与发现原理，大厂面试高频，建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】，10年+BAT架构经验倾囊相授。
2024最全Kafka集群方案汇总
Apache Kafka 是一个高吞吐量、可扩展、可靠的分布式消息系统，广泛应用于数据驱动的应用场景。Kafka 支持集群架构，具备高可用性和容错性。其核心组件包括 Broker（服务器实例）、Topic（消息分类）、Partition（有序消息序列）、Producer（消息发布者）和 Consumer（消息消费者）。每个分区有 Leader 和 Follower，确保数据冗余和高可用。Kafka 2.8+ 引入了不依赖 Zookeeper 的 KRaft 协议，进一步简化了集群管理。常见的集群部署方案包括单节点和多节点集群，后者适用于生产环境以确保高可用性。
docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例，您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse，并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
从体验到系统工程丨上手评测国内首款 AI 电商 App
近期，1688 推出了 1688 AI App，这貌似是国内第一个电商领域的独立 AI App 应用（若不是，欢迎评论指正）。本文试图通过产品界面这一入口，窥探其背后的系统工程。
云快充研发中心平台架构师谈云原生稳定性建设之路
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