本发行版本介绍了可以让你通过使用 Micrometer 来监控你的批量作业。在默认的情况下，Spring Batch 将会收集相关批量指标（包括，作业时间，步骤的时间，读取和写入的项目，以及其他的相关信息），和将这些指标通过 spring.batch ...

分享一篇关于实时流式计算的经典文章，这篇文章名为Streaming 101: The world beyond batch

通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解。producer比consumer要简单一些。

无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处...

针对上面第一种情况，很容易从字面意义就得出是读取超时。然而查询资料 JDBC 存在多种 timeout,仔细研究了一下，梳理一下。

向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好，这提出了一个问题，即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处。在此，研究者通过实验表明使用残差连接显著地加速了Inception网络的训练。也有一些证据表...

当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化，引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化，这使得训练一个深度神经网络变得复杂。这样就要求使用更小的学习率，参数初始化也需要更为谨慎的设置。并且由于非线性饱和（注：如si...

使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练，有点类似于扔一架纸飞机，一开始给它一点推力，之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果（并避免浪费纸飞机），更聪明...

NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。

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