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- AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析
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- 怎么能得到各种淘宝优惠券呢？领取淘宝优惠券的平台有哪些?
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要得到各种淘宝优惠券，可以通过以下几种途径：一、使用第三方优惠券平台除了直接在淘宝平台领取外，还可以使用第三方优惠券平台来获取更多的优惠券资源。这些平台通常会与淘宝商家合作，提供额外的优惠券和返利服务。以下是一些常见的领取淘宝优惠券的平台：氧惠APP特点：氧惠APP不仅提供了淘宝的优惠券，还涵盖了其他主流电商平台和生活服务平台，如美团、饿了么等。它以其全面的优惠信息和精准的推荐系统赢得了用户的喜爱
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智能体是什么智能体（IntelligentAgent）是一种能够感知周围环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的智能化系统或程序。它可以是软件（如聊天机器人）、硬件（如机器人），或两者结合的实体，核心特征包括：自主性：无需人工实时干预，独立运行（如自动驾驶车辆避障）。反应性：实时感知环境变化并快速响应（如智能家居调节温度）。目标导向：基于预设目标优化行动（如推荐系统最大化用户点击率）。学习能力：通
- java毕业设计源码案例-基于ssm+协同过滤的个性化小说推荐系统设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
项目帮
springbootjava计算机毕设java课程设计开发语言
博主介绍：✌️码农一枚，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计，开题报告、任务书、全b
- 机器学习中的数据预处理：从入门到实践
耐思nice～
机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
- 打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
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前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- RabitQ 量化：既省内存又提性能
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《向量数据库指南》《实战AI智能体》人工智能AI自动化大禹智库AI智能体向量数据库
突破高维向量内存瓶颈：MlivusCloudRaBitQ量化技术的工程实践与调优指南作为大禹智库高级研究员，拥有三十余年向量数据库与AI系统架构经验的我发现，在当今多模态AI落地的核心场景中，高维向量引发的内存资源消耗问题已成为制约系统规模化部署的“卡脖子”因素。特别是在大规模图像检索、个性化推荐系统和语义搜索引擎中，动辄数亿级别的向量数据需要实时处理，传统全精度索引方式会让内存资源消耗呈指数级增
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随着人工智能和大数据技术的进步，产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据，能够为广告主提供精准的用户画像，从而更高效地推荐相关产品，提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题，目的是利用用户画像进行产品推荐，预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型，通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息，来判断用户的付费行为。项目目标：本
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- 推荐算法召回：架构理解
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一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗，负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项，其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括：低延迟约束：需在50ms内完成海量候选检索；高召回率要求：98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣；数据漂移应对：实时用户行为分布变化需动态适应；误杀控制：避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
- 推荐系统中的归因分析
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推荐系统中，归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料，常用的用户转化归因分析模型有如下6种，现收录参阅。1）最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草，8月5日搜索官网，8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告，适用电商促销季投放归因。2）首次点击归因转化价
- Python 实战人工智能数学基础：推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
学术人工智能vr交互
重要信息官网：www.aivrid.com时间：2025年10月17-19日地点：中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于：生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- 时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
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文章目录引言：当算法遇见时尚第一章数据工程：时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计：从分类到推荐2.1基础CNN模型（图像分类）2.2多任务学习模型（属性联合预测）第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索：时尚AI
- Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF
我.佛.糍.粑
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学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤（ItrmCF）中心思想就是，如果你喜欢a，b，c三件商品，d商品与abc相似，那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是，一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
- 知识图谱系列（2）：知识图谱的技术架构与组成要素
程序员查理
#知识图谱知识图谱架构人工智能AIAgentRAG
1.引言知识图谱作为一种强大的知识表示和组织方式，已经在搜索引擎、推荐系统、智能问答等多个领域展现出巨大的价值。在之前的上一篇文章中，我们介绍了知识图谱的基础概念与发展历程，了解了知识图谱的定义、核心特征、发展历史以及在AI发展中的地位与作用。要深入理解和应用知识图谱，我们需要进一步探索其内部的技术架构和组成要素。知识图谱不仅仅是一个简单的数据结构，而是一个复杂的技术体系，涉及知识的表示、存储、查
- Python在人工智能领域的实际应用：示例代码解析
辣条yyds
pythonpython人工智能开发语言
摘要：本文将通过几个典型的人工智能应用场景，展示Python在图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的高级用法。通过示例代码，带大家深入理解Python在人工智能领域的实际应用。正文：Python作为一门流行的编程语言，凭借其简洁的语法、丰富的库和框架，成为了人工智能（AI）领域的主流开发语言。下面，我们将通过几个示例，探讨Python在人工智能方向的实际应用。示例一：图像识别-使用OpenCV进
- Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机
清水白石008
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Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
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LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA（LatentSemanticAnalysis）是一种经典的主题模型算法，基于奇异值分解（SVD）对词-文档矩阵进行分解，从而揭示词语和
- 基于python+flask框架的某图书馆书籍推荐系统的设计与实现（开题+程序+论文） 计算机毕设
zhihao502
pythonflask课程设计
本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在数字化时代，图书馆作为知识传播与积累的重要场所，面临着如何更有效地服务于广大读者的挑战。随着信息量的爆炸式增长，读者在浩瀚的书海中寻找符合个人兴趣和需求的书籍变得日益困难。传统的图书检索方式已难以满足读者快速、精准获取推荐书籍的需求。因此，开发一套智能化的图书馆
- Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系
先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量，然后用向量做top-k检索（如search(k=8)）。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- 推荐算法（推广搜）——广告和推荐有什么不同？
导语近几年新兴起一个行业：推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下，广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比，但因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。（图
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法：
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。
第一种：
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问：
→ 请简单介绍一下什么是轻量级？
轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据：
地址表：
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景：
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）
问题：（折腾两天。。。。）
1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式：
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客，觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下：
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令：./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！
print.html代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下：
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题：
我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
