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两种持久化策略的总结1. Redis 提供了两种持久化方案：RDB 和 AOF。2. RDB 视为内存的快照，产⽣的内容更为紧凑，占⽤空间较小，恢复时速度更快。但产⽣ RDB 的开销较大，不适合进⾏实时持久化，⼀般⽤于冷备和主从复制。3. AOF 视为对修改命令保存，在恢复时需要重放命令。并且有重写机制来定期压缩 AOF ⽂件。4. RDB 和 AOF 都使⽤ fork 创建⼦进程，利⽤ Linu
当AOF文件过大时会触发重写机制，简单来说就是会读取数据库中的键值对数据，然后将每个键值对用一条命令记录到AOF文件中，将重复的命令合成为一个命令，全部完成后，再将新的AOF文件替换掉旧的AOF文件，比如。：主进程创建重写AOF的子进程，父子进程共享物理内存，重写子进程对这个内存为只读，重写子进程会读取数据库里的所有键值对，将每个键值对转化为一条命令。RDB快照又叫做Redis数据快照，简单来说就
摘要：本文详细解析MyBatis的缓存机制，从一级缓存的会话级别缓存到二级缓存的全局共享缓存。一级缓存默认开启，减少同一会话内的重复查询；二级缓存需手动配置，支持跨会话共享数据。文章通过实例代码演示缓存使用，对比了两级缓存的特性差异，并提供了配置优化建议，帮助开发者合理利用MyBatis缓存提升系统性能。
数字孪生作为工业元宇宙的时空折叠器，正在打破物理与数字世界的次元壁。当实时仿真引擎能够以光子速度驱动万亿级实体互联时，我们迎来的不仅是效率革命，更是人类认知和操控物理世界方式的范式转移。技术进化的终局，或许是一个所有工业系统都运行在「数字优先」原则下的新纪元。
在win11中，双击redis-server.exe，窗口一闪而过，不一定是redis服务没有安装或启动成功，有可能是服务已经启动了。win11中，双击redis-server.exe，若要使窗口不会一闪而过，可在服务窗口中停止正在运行的Redis服务。自己配置缓存服务使用事遇到了一些问题，包括但不限于下载和安装redis服务的一些困惑和寻找可视化工具的困难，特此记录。无论是win10还是win1
并发修改异常（ConcurrentModificationException）是在 Java 中当一个对象被检测到在迭代过程中被另一个线程不恰当地修改时抛出的运行时异常。这种情况通常发生在使用集合框架（如 ArrayList、HashMap 等）时，如果在一个线程正在遍历集合的同时，另一个线程尝试修改该集合（例如添加、删除元素），就会抛出这个异常。表达式是否自动拆箱比较类型是否受缓存影响✅ 是in
核心应用场景环境维护：清理缓存、检查已安装库（避免冲突）。依赖管理：搜索和验证库版本（确保兼容性）。故障排查：解决安装失败或版本错误问题。
分享嘉宾：孙涛 - 中汽创智智驾工具链数据平台开发专家。分享提纲：1.自动驾驶数据闭环介绍；2.Alluxio 在采集标注训练以及合规平台的一些应用场景；3.目前存在的问题以及未来规划。
通过掌握在 Linux 上刷新 DNS 缓存的方法，你可以确保系统始终使用最新的 DNS 记录，从而提高网络访问的准确性和效率。DNS 缓存的主要目的是存储最近查询过的域名和对应的 IP 地址，以便在后续请求时可以快速返回结果，而无需再次向 DNS 服务器发起查询。如果你只是想在浏览器中刷新 DNS 缓存，可以尝试清除浏览器的缓存或重启浏览器。作为 C 语言的运行库，并且它管理着 DNS 缓存，那
景别 Shot Size，Field of Shooting Scale是指被摄主体在画面中所呈现出的范围大小的区别。在影视制作中，导演和摄影师利用复杂多变的场景调度和镜头调度，交替地使用各种不同的景别，可以使影片剧情的叙述、人物思想感情的表达、人物关系的处理更具有表现力，从而达到表达情感、传达讯息等目的，增强影片的艺术感染力。定场镜头Establishing Shot一般在人物的上空运镜，人物.
多模态融合的本质在于利用不同模态之间固有的互补信息。然而，现有的融合方法依赖于传统的神经网络架构，无法充分捕捉模态间交互的动态特性，特别是在存在复杂的模态内和模态间相关性的情况下。近年来，状态空间模型（State Space Models, SSMs）的进展，特别是以Mamba模型为代表，成为有前景的候选者。特别是，其状态演化过程暗示了更强的模态融合范式，使得在SSMs上进行多模态融合成为一个有吸
单例是设计模式使用最为普遍的模式之一。它是一种对象创建模式，用于产生一个对象的具体实例，它可以确保系统中（单进程），一个类只产生一个实例。它的优势在于：对于频繁使用的对象，可以省略new操作花费的时间，这对于那些重量级对象而言，是非常可观的一笔系统开销；由于new操作的次数减少，因此对系统内存的使用频率也会降低，这样将减少GC压力。严格来说单例模式与并行没有直接的关系，是因为它太常见了，在应用开发
当解码器收到一个IDR帧时会立即将DPB清空，因为H.264协议规定一个IDR帧之后的任何帧都不会引用该IDR之前的任何帧，所以DPB中的数据已失效，可以清空。在做视频解码时，需要将最近的若干幅参考帧缓存起来，这个缓冲区就叫做 DPB。解码已经完成的图像被缓存在 DPB 中，供后续帧用作参考图像，因此，解码器需要按照一定的规则对DPB中的图像进行管理。滑动窗 是以 DPB 可以存放的帧数为窗口，随
特点：专用网络架构，物理层与协议层深度优化，性能最强（延迟<1μs，带宽达400Gbps）。提升存储池化（如Ceph、NVMe-oF）、分布式数据库（如TiDB）的I/O性能。加速大规模GPU集群间的参数同步（如AllReduce操作），缩短模型训练时间。特点：基于以太网实现RDMA，分RoCEv1（链路层）和RoCEv2（网络层）。优势：兼容现有以太网基础设施，支持大规模部署（需PFC/ECN等
MQTT协议前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
这篇论文研究了低秩张量补全问题，旨在从部分观察到的条目中精确恢复低秩张量。模型受到最近提出的基于可逆线性变换的张量-张量乘积(t-product)的启发。通过在满足特定条件的情况下，我们推导出了新的张量管状秩、张量谱范数和张量核范数。利用张量核范数，通过解一个凸规划问题来解决张量补全问题，并在一定的张量非一致性条件下提供了精确恢复的理论界限。实验结果验证了理论结果，图像恢复的应用展示了该方法的优越
windows的文件放在linux上运行，由于代码里的`文件路径问题，导致找不到所对应的文件，故而报错。但是由于第一次加载文件时候其路径存入了缓存cache中，代码每次先找缓存，所以即使把文件加载的路径更正成linux的也无济于事。解决方法是：删除掉缓存cache文件，或者 注释掉 加载缓存部分的代码。
PyTorch清理CPU缓存在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常需要处理大量的数据和模型参数。然而，长时间的训练和计算可能导致CPU缓存中的数据堆积，从而影响性能和内存使用。因此，我们需要学会如何清理CPU缓存以优化我们的代码和系统。为什么要清理CPU缓存？在PyTorch中，Tensor是最基本的数据类型，它...
DeltaV系统
借助 AOT 缓存与 Project Leyden 接轨，助力 Spring 应用迈入“亚秒级启动”时代；推广 JSpecify，构建更健壮、类型安全的 Java 空值体系；更新支持策略，简化升级路径，延长版本生命周期，回馈企业级用户信任。在迈向 Spring Framework 7.0 与 Boot 4.0 的关键阶段，Spring 团队正以更开放、标准化的姿态迎接未来挑战。转自：https:/
优化项状态代码位置说明DeepSeek 网络翻译✅ 已完成缓存机制✅ 已完成if (found!接入数据库的单词库✅ 已完成使用 Room，封装好的仓库层接口。
在上述代码中，driver 表示缓存驱动，不同的缓存系统需要通过驱动类来让Laravel 进行存取，在Laravel 中已经内置了 file 驱动，path用于配置缓存文件的保存路径。需要注意的是，这些方法在不同的缓存驱动中可能会有一些细微的差异，但在大多数情况下，它们都会有相同的行为。与 put 方法不同，forever 方法会将值永久地存储在缓存中，直到手动删除或清除缓存。如果缓存键不存在，a
NPU作为AI计算的专用引擎，正在改变人工智能技术的实现方式。它通过硬件加速和算法优化，显著提升了神经网络的计算效率。随着AI技术的不断发展，NPU技术也在快速演进。你对NPU的哪些功能或技术最感兴趣？欢迎在评论区留言讨论！下期我们一起学习MCU！
本文汇总了多款AI大模型服务的API信息，包括Ollama、Deepseek、Qiniu、Silicon等12个平台。各平台均提供不同的API类型、官方网址、密钥获取方式和使用文档。其中OpenAI和Gemini等知名平台采用标准API接口，而QwenLM、Doubao等则使用自有接口。所有服务默认未启用，需自行获取API密钥后配置使用，各平台均提供详细的模型文档和技术支持。
FPS：显卡可以支持每秒钟输出多少帧画面刷新率：显示器最高支持每秒钟显示多少帧画面。刷新率越高的屏幕，在一秒内屏幕上可表达的帧数越多，画面延迟越低。显卡有2个帧缓存，一个前缓存，一个后缓存。显卡不会直接将画面送给显示器，而是先画好一张，放入后缓存，然后将前后2个缓存交替，发生帧传递。前缓存->显示器画图（逐行扫描）->显卡开始绘制下一张图->后缓存->交替缓存->显示
将需要的数据提前缓存到缓存redis中，可以在服务启动时候，或者在使用前一天完成数据的同步等操作。保证后续能够正常使用。
Bloomfilter：默认是有0组成bit数组和hash函数构成的数据结构，用来判断在海量数据中是否存在某个元素。应用案例：解决缓存穿透。Bloomfilter放在redis前面，如果查询bf中没有则直接返回，如果存在则查询redis，如果redis不存在，则查询mysql数据库。bf拦截一些不必要的请求。
引言本篇主要介绍使用redis布隆过滤器插件实现布隆过滤器。Redis 4.0本版之后，增加了redis布隆过滤器的实现插件——rebloom,下面笔者带大家从安装到整合的项目使用一一道来。1、安装布隆过滤器在指定目录依次执行以下命令完成安装（本篇以目录/usr/local为例）cd /usr/localgit clone git://github.com/RedisLabsModules/reb
之前实习做了一个项目，大致意思是将实时行情数据用mmap高效存储起来，策略同学也会及时（延时在3min内）读取。
今天，我们来深入剖析高频交易场景下的缓存优化策略，并结合实际案例给出代码示例，帮助大家在设计系统时轻松应对高性能需求。某外汇交易系统需要支持高频的订单撮合操作，但由于涉及多个市场的订单簿数据，系统设计复杂度较高。通过缓存分片和异步刷新，平台成功处理了每秒 100 万级的订单撮合请求，同时避免了热点问题对系统的影响。欢迎在评论区分享你的经验！通过延迟双删机制，系统能够在缓存失效时重新加载最新数据，确
在移动边缘计算系统中，当大量移动设备将其任务卸载到边缘节点时，边缘节点可能具有高负载。那些被卸载的任务可能会经历巨大的处理延迟，甚至在截止日期到期时被丢弃。由于边缘节点的负载动态不确定，每个设备都很难以分散的方式确定其卸载决策（即是否卸载，以及应将任务卸载到哪个边缘节点）。在这项工作中，我们考虑不可分和延迟敏感的任务以及边缘负荷动态，并制定任务卸载问题，以尽量减少预期的长期成本。我们提出了一种基于
原文出处：字节跳动开源大模型训练框架 veGiantModel背景近些年，NLP 应用方面有所突破，Bert、GPT、GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后，人们发现参数量越大的模型，在算法方面表现越好，于是纷纷开始迅速向大模型方向发展，模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力，计算压力和通信压力。The size of language model is
随着大模型的迅猛发展，LLM 作为人工智能的核心力量，正以前所未有的方式重塑着我们的生活、学习和工作。无论是智能语音助手、自动驾驶汽车，还是智能决策系统，大模型都是幕后英雄，让这些看似不可思议的事情变为可能。本文将从以下5个方面介绍大模型相关内容：1. LLM基础知识3. RAG的应用4. Agent的应用5. 多模态模型1. LLM基础知识1.1 LLM基本概念从字面意思来讲，LLM 是 Lar
/*** Redis工具类* <p>注:无论哪种数据类型的key都不能为null</p>** @author ldm*/@Slf4jpublic class RedisUtil {private static final RedisTemplate<String, Object> REDIS_TEMPLATE = SpringUtil.getBean("redi
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