一场 Kafka CRC 异常引发的血案

news2024/11/5 18:39:49

一、问题概述

客户的生产环境突然在近期间歇式的收到了Kafka CRC的相关异常，异常内容如下

Record batch for partition skywalking-traces-0 at offset 292107075 is invalid, cause: Record is corrupt (stored crc = 1016021496, compute crc = 1981017560)

报错没有规律性，有可能半天都不出现一次，也有可能一小时出现2、3次

而这个报错会导致Kafka的Consumer hang死，即无法继续消费后续的消息，只能手动重启Consumer才能继续，是非常严厉的报错，导致生产不可用

简单解释一下这个异常的原因，Kafka会在每个Batch的header中存储持久化下来的消息体的CRC，所谓CRC可以简单理解为TCP的checkSum，而后Consumer在收到这条消息后，将Batch header中存储的CRC取出来，然后再根据统一的CRC算法计算收到的消息体的CRC值，而后拿上这两个值做一下比对，如果一样，说明消息没有被篡改，如果不一样，就会扔出CRC异常

由于是公司的重保客户，又出现如此严重的惊天bug，一时间公司的高层领导均高度重视此事，每天晚上的夕会（均是领导）也都要单独询问解决进度，一时间，压力山大

二、分析定位

2.1、问题分析

在公司另外一个项目中（简称A客户，我们当前要处理的简称B客户），这个报错并不陌生，且报错的内容一模一样，那这两者会不会是同一个bug呢？答案是否定的

  • A客户：确实会报CRC异常，但稳定复现，只要出现了，不论Consumer重启多少次，也不论多少个Consumer来消费，均是会报CRC异常。（最终定位是A客户的磁盘出现的坏点，导致数据异常，更换磁盘后，问题消失）
  • B客户：问题只会出现一次，如果手动重启Consumer，该问题便会消失，如果换个Consumer来消费，问题也会消失，好像它只是昙花一现，且再也无法复现，如同鬼魅

那这个问题不是常规问题，就比较棘手了

2.2、Kafka自身bug ？

笔者长期活跃在Kafka社区，是Kafka社区的Contributer，且在阿里的公有云工作多年，但这个报错在之前却是一次没有遇到过

在我印象中，CRC错误已经好久没见到了，而后我排查了社区所有CRC有关的issue list，发现只有在0.10之前的低版本中出现过类似异常，而我们的B客户生产环境使用的是2.8.2，这是整个2版本中的最后一个版本，而Kafka 2.0以后的版本却很少出现这个异常

而Kafka自身计算CRC的逻辑却非常简洁，只有几十行java代码，综上，笔者认为Kafka自身出bug的概率相对较小，不能把重要精力放在这块

2.3、报错倾向分析

接下来我们便对这个异常的报错倾向开始分析，经过各种排查，它具备以下特质：
 

  • 间歇性、概率性、不确定性；有时候可能半天都不出现一次，也有可能一小时出现2、3次
  • 无法复现；出现问题的消息，重新消费，CRC异常会消失
  • B客户现场有8套环境，现只有一套环境存在此问题，对比其他7套环境，粗略看在磁盘型号、CPU型号等硬件设备是保持一致的
  • 查看出问题的Broker，其不具备统一性，也没有落在同一台宿主机上
  • 怀疑是内存条错误，排查对应的日志没有发现异常信息
  • 与操作系统的同学确认，咱们现在虽然使用的是我们自研的OS，但TCP协议这块却没有改动过，使用的是Linux原生的
  • 在家里的环境模拟网络丢包、错包的场景，没有复现CRC异常

至此，好像均一切正常，粗略排查后，没有发现有价值的线索。因此我们便将重心转移至“网络”+“磁盘”这两块看似不太可能出现问题的基础能力上

三、网络排查

3.1、埋点

进行网络排查的话，我们就要执行TCP抓包，即执行tcpdump命令，但抓包也不是简单在机器上执行一个命令那么简单，当前的部署环境是3台Broker、3台Consumer，异常会暴露在Consumer中，但单台Consumer可能会与多台Broker建连

因此抓包的思路是在3台Broker上均创建监听，且在某一台consumer也创建监听，而后观察TCP发送出去的数据与接收到的数据是否一致

首先在3台Broker上执行dump命令，由于出现问题的概率不高，可能导致网络dump包非常大，因此在命令中将TCP包拆成500M大小的文件，且只保留最近的5个文件，3台Broker的IP如下：

  • 10.0.0.70
  • 10.0.0.71
  • 10.0.0.72

而3台Consumer的IP为：

  • 10.0.0.18
  • 10.0.0.19
  • 10.0.0.20

首先在1台consumer上执行如下命令：

sudo nuhup tcpdump -i vethfe2axxxx -nve host 10.0.0.70 or host 10.0.0.71 or host 10.0.0.72 -w broker_18.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &
sudo nuhup tcpdump -i vethfe2axxxx -nve host 10.0.0.70 or host 10.0.0.71 or host 10.0.0.72 -w broker_19.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &
sudo nuhup tcpdump -i vethfe2axxxx -nve host 10.0.0.70 or host 10.0.0.71 or host 10.0.0.72 -w broker_20.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &

其次在3台Broker上分别执行如下：

sudo nuhup tcpdump -i xxxxxxxxx1 -nve host 10.0.0.18 -w broker_18.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &
sudo nuhup tcpdump -i xxxxxxxxx2 -nve host 10.0.0.19 -w broker_19.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &
sudo nuhup tcpdump -i xxxxxxxxx3 -nve host 10.0.0.20 -w broker_20.pcap -C 500 -W 5 -Z ccadmin &

简单解释一下命令含义：

  • -i vethfe2axxxx 后面添加的是网卡名称
  • -nve host 需要添加的是需要监听的IP
  • -w broker_18.pcap 会将记录生成到broker_18.pcap的文件中
  • -C 500 每隔500M生成一个文件
  • -W 5 保留最近生成的5个文件
  • -Z ccadmin 指定用户名

3.2、异常浮现

而后我们在屏幕前等待了漫长的近2个小时后，终于捕获到了一条异常信息，因此马不停蹄地将数据下载下来，进行对照分析。首先看到的便是Wireshark帮助解析生成的前后报文

报文总长度为2712个字节，约3K的数据，但我们惊讶地发现，其中有15个字节的数据出现了偏差

至此，定位可能就是网络传输出现了问题，不过我们还需要做更多的校验工作。Wireshark工具虽然好用，但却不是万能的，它只能解析Kafka的传输协议，无法对内容进行校验与还原

（我们在样本中随机取了3个正常交互的消息进行对比，发现在网络发送前与发送后的数据完全一致）

3.3、Kafka协议解析

Kafka的协议分为传输协议及存储协议，笔者对它们相对比较熟悉，因此开始直接对前后传输的报文进行了解析，首先是Request

import org.apache.kafka.common.requests.FetchRequest;
import org.apache.kafka.common.requests.RequestHeader;

import javax.xml.bind.DatatypeConverter;
import java.nio.ByteBuffer;

public class MyTest {
    public static void main(String[] args) {

        // 08-30 15:06:40.820028
        String hexString =
            "0e 1f 48 2d 7e 32 06 82 25 e9 a3 d9 08 00 45 00 " +
                "00 ab 3f b3 40 00 40 06 35 ed 62 02 00 55 62 02 " +
                "00 54 eb 2e 23 85 68 57 32 37 b5 08 3f b2 80 18 " +
                "7d 2c c5 4a 00 00 01 01 08 0a b7 d1 e6 5c 26 30 " +
                "b9 11 00 00 00 73 00 01 00 0c 11 85 6f bf 00 15 " +
                "62 72 6f 6b 65 72 2d 31 30 30 32 2d 66 65 74 63 " +
                "68 65 72 2d 30 00 00 00 03 ea 00 00 01 f4 00 00 " +
                "00 01 00 a0 00 00 00 72 52 11 e0 11 85 6f bf 02 " +
                "13 5f 5f 63 6f 6e 73 75 6d 65 72 5f 6f 66 66 73 " +
                "65 74 73 02 00 00 00 15 00 00 00 03 00 00 00 00 " +
                "13 36 67 3a 00 00 00 03 00 00 00 00 00 00 00 00 " +
                "00 10 00 00 00 00 01 01 00";
        // FetchRequestData(clusterId=null, replicaId=1002, maxWaitMs=500, minBytes=1, maxBytes=10485760,
        // isolationLevel=0, sessionId=1917981152, sessionEpoch=293957567,
        // topics=[FetchTopic(topic='__consumer_offsets', partitions=[FetchPartition(partition=21, currentLeaderEpoch=3,
        // fetchOffset=322332474, lastFetchedEpoch=3, logStartOffset=0, partitionMaxBytes=1048576)])], forgottenTopicsData=[], rackId='')



        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        char[] charArray = hexString.toCharArray();
        for (char c : charArray) {
            if (c != ' ') {
                sb.append(c);
            }
        }
        hexString = sb.toString();
        byte[] byteArray = DatatypeConverter.parseHexBinary(hexString);
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(byteArray);
        System.out.println("len is : " + byteBuffer.array().length);
        byteBuffer.get(new byte[66]);
        byteBuffer.getInt();

        RequestHeader header = RequestHeader.parse(byteBuffer);
        System.out.println(header);
        FetchRequest fetchRequest = FetchRequest.parse(byteBuffer, (short) 12);
        System.out.println(fetchRequest);
    }
}

最终输出如下

len is : 185
RequestHeader(apiKey=FETCH, apiVersion=12, clientId=broker-1002-fetcher-0, correlationId=293957567)
FetchRequestData(clusterId=null, replicaId=1002, maxWaitMs=500, minBytes=1, maxBytes=10485760, isolationLevel=0, sessionId=1917981152, sessionEpoch=293957567, topics=[FetchTopic(topic='__consumer_offsets', partitions=[FetchPartition(partition=21, currentLeaderEpoch=3, fetchOffset=322332474, lastFetchedEpoch=3, logStartOffset=0, partitionMaxBytes=1048576)])], forgottenTopicsData=[], rackId='')

且TCP传输前后的内容一致，因此问题没有出现在Request上

接下来就需要进行Response的二进制协议解析，代码如下

import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.record.MemoryRecords;
import org.apache.kafka.common.requests.FetchResponse;
import org.apache.kafka.common.requests.ResponseHeader;

import javax.xml.bind.DatatypeConverter;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class MyTest2 {
    public static void main(String[] args) {

        08-30 15:06:41.853611
               String hexString =
                   "0e 1f 48 2d 7e 32 06 82 25 e9 a3 d9 08 00 45 00 " +
                       "00 ab 3f b3 40 00 40 06 35 ed 62 02 00 55 62 02 " +
                       "00 54 eb 2e 23 85 68 57 32 37 b5 08 3f b2 80 18 " +
                       "7d 2c c5 4a 00 00 01 01 08 0a b7 d1 e6 5c 26 30 " +
                       "b9 11 00 00 00 f9 11 85 6f c1 00 00 00 00 00 00 " +
                       "00 72 52 11 e0 02 13 5f 5f 63 6f 6e 73 75 6d 65 " +
                       "72 5f 6f 66 66 73 65 74 73 03 00 00 00 03 00 00 " +
                       "00 00 00 00 15 09 0c 9c 00 00 00 00 15 09 0c 9c " +
                       "00 00 00 00 00 00 00 00 00 ff ff ff ff 89 01 " +
        
                       "      00 00 00 00 15 09 0c 9c 00 00 00 7c 00 00 " +
                       "00 03 02 08 16 d8 10 00 00 00 00 00 00 00 00 01 " +
                       "91 a2 1b 8f 3c 00 00 01 91 a2 1b 8f 3c ff ff ff " +
                       "ff ff ff ff ff ff ff 00 00 00 00 00 00 00 01 92 " +
                       "01 00 00 00 56 00 01 00 0b 43 43 4d 2d 65 6e 63 " +
                       "72 79 70 74 00 16 43 53 53 2d 49 49 53 2d 53 69 " +
                       "74 75 61 74 69 6f 6e 51 75 65 72 79 00 00 00 00 " +
                       "30 00 03 00 00 00 00 00 00 00 00 ff ff ff ff 00 " +
                       "00 00 00 01 91 a2 1b 8f 3b 00 " +
        
        
        
                       "      00 00 00 00 15 00 00 00 00 00 00 13 36 67 " +
                       "47 00 00 00 00 13 36 67 47 00 00 00 00 00 00 00 " +
                       "00 00 ff ff ff ff 01 00 00 00 ";


//        String hexString =
//                "0e 1f 48 2d 7e 32 06 82 25 e9 a3 d9 08 00 45 00 " +
//                "00 ab 3f b3 40 00 40 06 35 ed 62 02 00 55 62 02 " +
//                "00 54 eb 2e 23 85 68 57 32 37 b5 08 3f b2 80 18 " +
//                "7d 2c c5 4a 00 00 01 01 08 0a b7 d1 e6 5c 26 30 " +
//                "b9 11 00 00 04 65 11 85 6f c0 00 00 00 00 00 00 " +
//                "00 72 52 11 e0 03 13 5f 5f 63 6f 6e 73 75 6d 65 " +
//                "72 5f 6f 66 66 73 65 74 73 02 00 00 00 15 00 00 " +
//                "00 00 00 00 13 36 67 3b 00 00 00 00 13 36 67 3b " +
//                "00 00 00 00 00 00 00 00 00 ff ff ff ff da 07 " +
//
//                "      00 00 00 00 13 36 67 3b 00 00 03 cd 00 00 " +
//                "00 03 02 5c 37 79 85 00 00 00 00 00 0b 00 00 01 " +
//                "91 a2 1b 8f 3c 00 00 01 91 a2 1b 8f 37 ff ff ff " +
//                "ff ff ff ff ff ff ff 00 00 00 00 00 00 00 0c 96 " +
//                "01 00 00 00 5a 00 01 00 0b 43 43 4d 2d 65 6e 63 " +
//                "72 79 70 74 00 16 43 53 53 2d 49 49 53 2d 53 69 " +
//                "74 75 61 74 69 6f 6e 51 75 65 72 79 00 00 00 00 " +
//                "30 00 03 00 00 00 00 00 00 00 00 ff ff ff ff 00 " +
//                "00 00 00 01 91 a2 1b 8f 3b 00 " +
//
//
//
//                "      00 00 00 00 15 00 00 00 00 00 00 13 36 67 " +
//                "47 00 00 00 00 13 36 67 47 00 00 00 00 00 00 00 " +
//                "00 00 ff ff ff ff 01 00 00 00 ";


        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        char[] charArray = hexString.toCharArray();
        for (char c : charArray) {
            if (c != ' ') {
                sb.append(c);
            }
        }
        hexString = sb.toString();
        byte[] byteArray = DatatypeConverter.parseHexBinary(hexString);
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(byteArray);
        System.out.println("len is : " + byteBuffer.array().length);
        byteBuffer.get(new byte[66]);
        byteBuffer.getInt();


        ResponseHeader responseHeader = ResponseHeader.parse(byteBuffer, (short) 0);
        System.out.println("responseHeader is " + responseHeader);
        FetchResponse<MemoryRecords> fetchResponse = FetchResponse.parse(byteBuffer, (short) 11);
        System.out.println(fetchResponse);
        LinkedHashMap<TopicPartition, FetchResponse.PartitionData<MemoryRecords>> map = fetchResponse.responseData();
        System.out.println("map size is : " + map.size());
        System.out.println("map is : " + map);
        for (Map.Entry<TopicPartition, FetchResponse.PartitionData<MemoryRecords>> entry : map.entrySet()) {
            System.out.println();
            System.out.println();
            System.out.println();
            System.out.println();
            System.out.println("TP is : " + entry.getKey());
            FetchResponse.PartitionData<MemoryRecords> value = entry.getValue();
            MemoryRecords records = value.records();
            records.batches().forEach(batch -> {
                System.out.println("isValid: " + batch.isValid());
                System.out.println("crc : " + batch.checksum());
                System.out.println("baseOffset : " + batch.baseOffset());
            });
        }
    }
}

其中关键的部分是查看2个CRC的逻辑：

  • 一块是从协议体中获取到的，即Broker计算的CRC内容，这个对比传输前后均一致
  • 一块是根据消息内容动态计算的，消息传输前，动态计算的CRC内容能与自身存储的对齐，但消息接收后，动态计算的CRC便发生了偏差

下图是真实生产业务日志中爆出的异常

其中发现计算出来的CRC是2481280076。而后将我们dump下来的二进制进行协议解码，执行上述代码后发现结果与生产环境的一致

四、磁盘排查

后续我们对发送出去的内容与磁盘的内容做了对比，内容一致，因此bug不是因磁盘导致

五、结论

由于出现问题的消息在TCP发送前后出现了diff，而正常收到的消息，在TCP发送前后均一致，因此

定位为网络出现了问题

网络的同学也认为这个现象不符合预期，已经开始介入了排查

总结：其实根据这些年处理Kafka异常的经验，这个bug第一时间拿到的时候，就感觉不像是Kafka自己的问题，关键是异常报错在Kafka的Broker端，我们需要不断提升自证清白的能力

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安卓玩机工具-----ADB方式的刷机玩机工具“秋之盒”’ 测试各项功能预览

安卓玩机工具-----ADB方式的刷机玩机工具“秋之盒”’ 测试各项功能预览

秋之盒 安卓玩机工具-秋之盒是一款ADB刷机工具箱&#xff0c;基于谷歌ADB的一款绿色安装&#xff0c;具备了海量扩展模块,支持ADB刷机救砖、一键激活黑域、adb指令修复等功能&#xff0c;是一款开源、免费、易用的手机刷机工具&#xff01; 并且是一款开源、免费、易用的图形化…
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OneHotEncoder一个不太合理的地方

OneHotEncoder一个不太合理的地方

OneHotEncoder&#xff0c;在Xtrain上fit&#xff0c;在Xtest上transform 如果遇到某个值出现在Xtest&#xff0c;而没有在Xtrain出现过时&#xff0c;会抛出如下错误&#xff1a; OneHotEncoder Found unknown categories [xxx] in column xx during transform OneHotEncoder …
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简单实用的php全新实物商城系统

简单实用的php全新实物商城系统

免费开源电商系统,提供灵活的扩展特性、高度自动化与智能化、创新的管理模式和强大的自定义模块,让电商用户零成本拥有安全、高效、专业的移动商城。 代码是全新实物商城系统源码版。 代码下载
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Prometheus 服务监控

Prometheus 服务监控

官网&#xff1a;https://prometheus.io Prometheus 是什么 Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具&#xff0c;专注于记录和存储时间序列数据&#xff08;time-series data&#xff09;。它最初由 SoundCloud 开发&#xff0c;并已成为 CNCF&#xff08;云原生计算基金会…
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基于EPS32C3电脑远程开机模块设计

基于EPS32C3电脑远程开机模块设计

基于EPS32C3电脑远程开机模块设计 前言 缘起&#xff0c;手头资料太多了&#xff0c;所以想组一台NAS放在家里存储数据。在咸鱼淘了一套J3160主板加机箱&#xff0c;加上几块硬盘组建NAS。 对于NAS&#xff0c;我的需求是不用的时候关机(节省功耗)&#xff0c;要用的时候开机…
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每日OJ_牛客_骆驼命名法（递归深搜）

每日OJ_牛客_骆驼命名法（递归深搜）

目录 牛客_骆驼命名法&#xff08;简单模拟&#xff09; 解析代码 牛客_骆驼命名法&#xff08;简单模拟&#xff09; 骆驼命名法__牛客网 解析代码 首先一个字符一个字符的读取内容&#xff1a; 遇到 _ 就直接跳过。如果上一个字符是 _ 则下一个字符转大写字母。 #inclu…
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【MRI基础】TR 和 TE 时间概念

【MRI基础】TR 和 TE 时间概念

重复时间 (TR) 磁共振成像 (MRI) 中的 TR&#xff08;重复时间&#xff0c;repetition time&#xff09;是施加于同一切片的连续脉冲序列之间的时间间隔。具体而言&#xff0c;TR 是施加一个 RF&#xff08;射频&#xff09;脉冲与施加下一个 RF 脉冲之间的持续时间。TR 以毫秒…
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LEAN 类型理论之注解（Annotations of LEAN Type Theory）-- 小结（Summary）

LEAN 类型理论之注解（Annotations of LEAN Type Theory）-- 小结（Summary）

在证明LEAN类型理论的属性前&#xff0c;先对LEAN类型理论所定义的所有推演规则做一个小结&#xff0c;以便后面推导LEAN类型理论的属性。各部分的注解请查看对应文章。 注&#xff1a;这些都是在《LEAN类型理论》中截取出来的&#xff0c;具体内容&#xff0c;读者可参考该论…
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ApacheKafka中的设计

ApacheKafka中的设计

文章目录 1、介绍1_Kafka&MQ场景2_Kafka 架构剖析3_分区&日志4_生产者&消费者组5_核心概念总结6_顺写&mmap7_Kafka的数据存储形式 2、Kafka的数据同步机制1_高水位&#xff08;High Watermark&#xff09;2_LEO3_高水位更新机制4_副本同步机制解析5_消息丢失问…
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Redis典型应用 - 分布式锁

Redis典型应用 - 分布式锁

文章目录 目录 文章目录 1. 什么是分布式锁 2. 分布式锁的基本实现 3. 引入过期时间 4. 引入校验Id 5. 引入 watch dog(看门狗) 6. 引入redlock算法 工作原理 Redlock的优点&#xff1a; 总结 1. 什么是分布式锁 在一个分布式系统中,也可能会出现多个节点访问一个共…
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QT 编译报错：C3861： ‘tr‘ identifier not found

QT 编译报错：C3861： ‘tr‘ identifier not found

问题&#xff1a; QT 编译报错&#xff1a;C3861&#xff1a; ‘tr’ identifier not found 原因 使用tr的地方所在的类没有继承自 QObject 类 或者在不在某一类中&#xff0c; 解决方案 就直接用类名引用 &#xff1a;QObject::tr( )
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关于易优cms自定义字段不显示的问题

关于易优cms自定义字段不显示的问题

今天在该易优cms自定义字段&#xff0c;折腾了大半天没显示出来&#xff0c;原来是改错对方了。 主要引用的时候 要放在list标签内&#xff0c;不要看文档&#xff0c;把addfields 放在list标签上 例如 {eyou:list loop8} <li><a href"{$field.arcurl}">…
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基于yolov8的电动车佩戴头盔检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

基于yolov8的电动车佩戴头盔检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】 基于YOLOv8的电动车佩戴头盔检测系统利用了YOLOv8这一先进的目标检测模型&#xff0c;旨在提高电动车骑行者的安全意识&#xff0c;减少因未佩戴头盔而导致的交通事故风险。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本&#xff0c;在检测速度和精度上均进行了优化&#xff0c;…
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✨机器学习笔记（一）—— 监督学习和无监督学习

✨机器学习笔记（一）—— 监督学习和无监督学习

1️⃣ 监督学习&#xff08;supervised learning&#xff09; ✨ 两种主要类型的监督学习问题&#xff1a; 回归&#xff08;regression&#xff09;&#xff1a;predict a number in infinitely many possible outputs. 分类&#xff08;classification&#xff09;&#xff1…
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C#串口助手初级入门

C#串口助手初级入门

1.创建项目 修改项目名称与位置&#xff0c;点击创建 2.进入界面 在视图中打开工具箱&#xff0c;鼠标拖动&#xff0c;便可以在窗口添加控件&#xff0c;右边可以查看与修改属性 3.解决方案资源管理器 发布之前&#xff0c;需要修改相关的信息&#xff0c;比如版本号&#x…
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Lombok jar包引入和用法

Lombok jar包引入和用法

大家好&#xff0c;今天分享一个在编写代码时的快捷方法。 当我们在封装实体类时&#xff0c;会使用set、get等一些方法。如下图&#xff0c;不但费事还影响代码的美观。 那么如何才能减少代码的冗余呢&#xff0c;首先lib中导入lombok的jar包并添加库。 此处我已导入&#xf…
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