机器学习模型迭代方法(总结)
模型迭代方法
机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种：
1、全量数据重新训练一个模型，直接合并历史训练数据与新增的数据，模型直接离线学习全量数据，学习得到一个全新的模型。 优缺点：这也是实际最为常见的模型迭代方式，通常模型效果也是最好的，但这样模型迭代比较耗时，资源耗费比较多，实时性较差，特别是在大数据场景更为困难；
2、模型融合的方法，
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摘要
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RabbitMQ实战：RabbitMQ与Kafka深度对比——架构、性能、场景、选型全解析
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一、前言
二、基础认知：RabbitMQ与Kafka核心定义
2.1 RabbitMQ
2.2 Kafka
三、RabbitMQ与Kafka架构流程图对比
3.1 RabbitMQ 核心架构流程图
3.2 Kafka 核心架构流程图
四、Ra
