Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了一组简单易用的接口，能够快速构建和训练深度神经网络模型。在这里，我将介绍一些Keras的高级用法和技巧，以帮助你更加有效地使用这个框架。

1. 自定义损失函数

Keras提供了一些常见的损失函数，如均方误差（MSE）和交叉熵（cross-entropy），但有时我们需要使用自定义的损失函数。Keras允许我们自定义损失函数，只需定义一个接受真实标签和预测标签的函数即可。例如，下面是一个自定义的Huber损失函数：

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理解机器学习中的损失函数

什么是损失函数？

损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（loss function）的值取平均值的函数称为代价函数（cost function），更简单的理解就是损失函数是针对单个样本的，而代价函数是针对所有样本的。

论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher

作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。

概率分布概述

• 共轭意味着它有共轭分布的关系。

在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里。

苍何在Mac上成功部署了阿里开源的Qwen3模型，并挖掘出三种令人兴奋的玩法。本文将带你领略Qwen3的强大性能，以及它如何在本地部署中实现知识库管理、辅助写作和数据库操作等实用功能，展现其在AI应用中的巨大潜力。

五一回老家那会，和发小吃了个饭，聊到了现在的 AI。

发小说看我玩 AI 玩的挺疯的，也想用在工作中提效，可公司电脑不让联网。

京东大佬问我,SpringBoot中如何做延迟队列？单机如何做？分布式如何做呢？并给出案例与代码分析。

嗯，用户问的是在SpringBoot中如何实现延迟队列，单机和分布式环境下分别怎么做。这个问题其实挺常见的，延迟队列在任务调度、订单超时处理这些场景里用得很多。首先得理清楚延迟队列的基本概念和实现方式，然后再考虑单机和分布式环境下的不同解决方案。

安装rocketmq

1. 配置docker-compose配置文件

version: '3.9'

services:
  namesrv:
    image: test.aiet.top:29021/hrkj/rocketmq:5.3.2
    container_name: rmqnamesrv
    ports:
      - "9876:9876"
    networks:
      - rocketmq
    volumes:
      - /aiet/rocketmq/data/namesrv/logs:/root/logs
      - /aiet/rocketmq/data/namesrv/store:/root/store
    command: sh mqnamesrv
    healthcheck:
      test: ["CMD", "sh", "-c", "nc -z localhost 9876"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 30s
    ulimits:
      nofile:
        soft: 65535
        hard: 65535
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2.0'
          memory: 2G
        reservations:
          memory: 1G
    restart: unless-stopped

  broker:
    image: test.aiet.top:29021/hrkj/rocketmq:5.3.2
    container_name: rmqbroker
    ports:
      - "10909:10909"
      - "10911:10911"
      - "10912:10912"
    environment:
      - NAMESRV_ADDR=rmqnamesrv:9876
      - JAVA_OPTS=-server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m
    depends_on:
      - namesrv
    networks:
      - rocketmq
    volumes:
      - /aiet/rocketmq/data/broker/logs:/root/logs
      - /aiet/rocketmq/data/broker/store:/root/store
      - /aiet/rocketmq/conf/broker.conf:/opt/rocketmq/conf/broker.conf
    command: sh mqbroker -c /opt/rocketmq/conf/broker.conf
    healthcheck:
      test: ["CMD", "sh", "-c", "nc -z localhost 10911 || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 60s
    ulimits:
      nofile:
        soft: 65535
        hard: 65535
      nproc:
        soft: 32000
        hard: 32000
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4.0'
          memory: 6G
        reservations:
          memory: 4G
    restart: unless-stopped

  proxy:
    image: test.aiet.top:29021/hrkj/rocketmq:5.3.2
    container_name: rmqproxy
    networks:
      - rocketmq
    depends_on:
      - broker
      - namesrv
    ports:
      - "8080:8080"
      - "8081:8081"
    restart: unless-stopped
    environment:
      - NAMESRV_ADDR=rmqnamesrv:9876
      - JAVA_OPTS=-server -Xms1g -Xmx1g -Xmn512m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m
    command: sh mqproxy
    healthcheck:
      test: ["CMD", "sh", "-c", "nc -z localhost 8080 || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      retries: 3
      start_period: 30s
    ulimits:
      nofile:
        soft: 65535
        hard: 65535
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1.0'
          memory: 1G
        reservations:
          memory: 512M

networks:
  rocketmq:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.28.0.0/16

volumes:
  namesrv-data:
  broker-data:
  proxy-data:

今年双十一大促中，消息中间件 RocketMQ 发生了以下几个方面的变化：

• 云原生化实践。完成运维层面的云原生化改造，实现 Kubernetes 化。
• 性能优化。消息过滤优化交易集群性能提升 30%。
• 全新的消费模型。对于延迟敏感业务提供新的消费模式，降低因发布、重启等场景下导致的消费延迟。

RocketMQ的下载、安装和配置

RocketMQ的Binary版是一些编译好的jar和辅助的shell脚本，可以直接从官网找到下载链接（http://rocketmq.apache.org/dowloading/releases/），也可以下载源码自己编译。 系统要求：64bit的Linux、Unix或Mac。Java版本大于等于JDK1.8。如果需要从GitHub上下载源码和编译的话，需要安装Maven 3.2.x和Git。 RocketMQ当前的最新版本是4.2.0，下面以Binary版本为例说明如何快速使用：