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流程 数据 → Kafka → Spark流处理 → MySQL → Flask API → ECharts可视化 1. 生成包含20+维度的用户行为数据(浏览、搜索、加购、支付等),通过Kafka生产者发送到 user_events 主题 2. Spark Streaming每5秒消费一批数据,执行9类分析算法,结果批量写入MySQL 3. ECharts通过Flask API获取MySQL中的分析结果,实时更新可视化大屏 技术栈: Kafka-Python + 概率模型(含1%异常数据注入) 流处理引
这个是使用了双节棍Nunchaku加速版的Flux.1-dev大模型,使用了Flux.1-Canny-Lora模型,并非controlnet,但作用与controlnet相同。 (1)设置度娘翻译教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Bh8azjEEB/?share_source=copy_web&vd_source=617582d1bc20afe5a5f41e65e27243e7 (2)AlekPet节点添加中文翻译(含ComfyUI翻译节点插件和度娘申请翻译API
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3如何获取各类回测数据
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