7、数据传输与流式分析:核心概念与业务应用

数据传输与流式分析:核心概念与业务应用

1. 数据传输中的消息队列层

在数据处理流程里,消息队列层扮演着关键角色,它能够将数据收集层与分析层解耦。不过,实际操作中存在诸多细节问题,比如所选的消息队列产品可能无法满足所有需求,这就需要我们想办法绕过这些限制。在安全方面,有许多优质资源可供参考。

在多数据中心架构下,当消息队列层传递消息时,必须考虑数据在出现故障时的情况。这并非是故障是否会发生的问题,而是何时发生的问题。以下是一些可能出现问题的地方:
- 网络故障 :数据中心之间的网络可能会出现故障或不可用的情况。使用支持持久存储的代理可以在一定程度上缓解这一问题。若所选的消息队列产品不使用持久存储,就只能接受数据丢失的风险,或者寻找其他方法来降低网络连接中断的风险。
- 代理崩溃 :如果代理使用持久存储,那么在代理崩溃时,只有内存中的消息可能会有丢失风险。可以采取以下措施来降低风险:
- 生产者等待数据写入磁盘的确认信息,以确保消息已成功传递。
- 让消息队列产品将消息复制到多个代理,这样可以显著降低风险,因为只有当多个代理同时崩溃时,消息才会丢失。
- 配置代理,使其在内存中存储尽可能少的数据,但这可能会影响性能,需要在性能和数据持久性之间进行权衡。
- 网络中断 :对于提供复制功能的消息队列系统,数据通常是安全的,因为数据存储在多个代理上。网络连接恢复后,代理会重新加入集群并同步错过的消息。不过,还需要考虑以下相关问题:
- 是否会选择不同的代理作为新的副本?
- 网络连接恢复后会发生什么?
-

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值