- 【拖拽】自定义拖拽图标
风露_
一、知识点设置被拖拽的元素draggable为true(HTML5新特性)关键方法:voiddataTransfer.setDragImage(img,xOffset,yOffset);注意点:Note:Ifthe[Element]isanexisting[HTMLElement],itneedstobevisibleintheviewportinordertobeshownasadragfeed
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- max 2013+ 孤立模式
锦囊喵
原文链接工具链接maxScriptsjedie----Lagacy"IsolateSelection"formax2013----Pleasevote:--http://3dsmaxfeedback.autodesk.com/forums/76763-small-annoying-things/suggestions/2771695-max-2013-make-isolate-selection-
- bootstrap直接对form表进行校验
IT和金融
form表单可以前端进行校验,当然也可以直接采用bootstrap对form表单进行校验如form表单中有等相关字段进行校验,可直接用bootstrap的校验,方式如下:$("#auth_add_form").bootstrapValidator({//auth_add_form为form的id值feedbackIcons:{valid:'glyphiconglyphicon-ok',invali
- 【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction(2024)
Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
- 行为艺术feedback
啵啵的馒头脸
各小组feedback:1.极简主义:互动性强,不足之处是略有些长。2.互动艺术:准备的充足,有图片和视频多种形式,以互动的方式提出。3.装置艺术:ppt完整,加入了个人见解,互动性强。4.激浪派:互动性强,内容性好,引出话题。5.波普艺术:引入话题,内容丰富,李琪的视频比较深入了解,ppt颜色有些问题看不清。6.观念艺术:讲解很吸睛,不枯燥,加入了更多自己的想法。7.录像艺术:开头吸引人,也有爱
- 3.关于Detr
安逸sgr
Transformer计算机视觉目标检测transformer
关于Detr模型架构总体架构classTransformer(nn.Module):def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu",normalize_before=False,retur
- windows vscode Delete `␍`eslintprettier/prettier 报错
Ciito
前端windowsvscodeide
问题根源罪魁祸首是git的一个配置属性:core.autocrlf由于历史原因,windows下和linux下的文本文件的换行符不一致。Windows在换行的时候,同时使用了回车符CR(carriage-returncharacter)和换行符LF(linefeedcharacter)而Mac和Linux系统,仅仅使用了换行符LF老版本的Mac系统使用的是回车符CRWindowsLinux/Mac
- 【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
Ctrl+Alt+L
大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1:设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式;模型架构是基于Transformer的叠加解码器(掩码自注意力机制、残差、Layernorm);下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实
- [openwrt-21.02]openwrt更新及安装luci feeds
wellnw
Openwrtopenwrt
updateluci./scripts/feedsupdateluciopenwrt#./scripts/feedsupdateluciUpdatingfeed'luci'from'https://git.openwrt.org/project/luci.git^0ecaf74'...Cloninginto'./feeds/luci'...remote:Enumeratingobjects:362
- 2022-06-04
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#同心协力##攻坚克难##战胜病毒##再创辉煌#https://weibo.com/3230347095/Lw8TXhdhR?pagetype=profilefeed
- ETH:通过文本反馈提高LLM对齐能力
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型
标题:TowardsAligningLanguageModelswithTextualFeedback来源:arXiv,2407.16970️文章简介研究问题:如何通过文本反馈来调整语言模型,使其生成更符合用户期望的行为。主要贡献:论文的提出了ALT,一种将语言模型与文本反馈对齐的方法,通过示例反馈来引导语言模型生成更符合用户偏好的内容。重点思路相关工作对齐:此前的研究已成功利用RLHF来增强LL
- 辅导员工作的“PDF”
飞哥在线
日常工作中大家都会使用办公软件,PDF是大家都熟悉的一种,辅导员工作中也有需要用到,这次和大家分享的是如何做好辅导员工作中的“PDF”,“P”代表“plan”,是计划的意思,“D”代表“dealwith”,是处理的意思,“F”代表“feedback”,是反馈的意思。“P”是计划,就是辅导员工作的系统性和提前谋划的体现,同时试着给自己一个时间限制。辅导员工作很繁杂,千头万绪,简单重复,一项项工作都重
- Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier
猫猫姐
Spark实战spark-mlspark机器学习
SparkMLlib模型训练—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier(多层感知器分类器,简称MLP)是SparkMLlib中用于分类任务的神经网络模型。MLP是一种前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork),其架构由输入层、隐藏层和输出层组成。MLP通过反向传播算法(Backpropag
- C++ | Leetcode C++题解之第355题设计推特
Ddddddd_158
经验分享C++Leetcode题解
题目:题解:classTwitter{structNode{//哈希表存储关注人的Idunordered_setfollowee;//用链表存储tweetIdlisttweet;};//getNewsFeed检索的推文的上限以及tweetId的时间戳intrecentMax,time;//tweetId对应发送的时间unordered_maptweetTime;//每个用户存储的信息unorder
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.03.20-2024.03.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
- feed流和瀑布流_产品PM必备的Feed流和瀑布流应用场景
安璃
feed流和瀑布流
什么是Feed流,顾名思义,Feed是喂养的意思,你想吃什么,就喂给你什么,典型的例子就是微博、知乎的首页,以及各个聚合类资讯app的订阅号。这些信息的共同点就是给你喂你想看的,而不是将所有的东西全部给你,不管你需要还是不需要,感兴趣还是感兴趣。那么瀑布流呢,这个就更形象了,就像瀑布一样,一直源源不断地给你东西,才不管你是不是需要,才不管你是不是饱了。典型的例子是简书app的首页,传统类新闻app
- 致胜秘诀 一
21世纪教育家
1/正反馈,就是不断在局部,寻求微小的竞争优势,以较小的投入获得不对称的,较大的回报.2/正反馈循环(又称正反馈回路positivefeedbackloop),就是不断把这种局部的正反馈尽量给自动化,系统化.3/获得正反馈循环的一个重要方式是增加扩展性(scalability),就是一个产品服务尽可能卖给更多的客户,卖给不同地区/不同行业/不同场景的客户。扩展性的大小,是区分盈利还是亏损,暴利还是
- 【mediasoup-sfu-cpp】发送端给nack缓存包
等风来不如迎风去
传输探索实践缓存java网络
发送端的处理。D:\XTRANS\soup\mediasoup-sfu-cpp\worker\src\RTC\RtpStreamSend.cppRtpStreamSend::ReceiveNackD:\XTRANS\soup\mediasoup-sfu-cpp\worker\src\RTC\RtpStreamSend.cpp发送端:根据FeedbackRtpNackPacket里的每个包填充要响应
- 路径跟踪算法Stanley 实现 c++
Big David
决策规划控制c++自动驾驶算法matplotlibStanley
参考博客:【自动驾驶】Stanley(前轮反馈)实现轨迹跟踪|python实现|c++实现Stanley前轮反馈控制(Frontwheelfeedback),又称Stanley控制。核心思想:基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算(PurePursuit是基于后轮中心)。前轮转角控制量:δ=θφ+θy\large\delta=\theta_{\varphi}+\theta_{y}δ
- 【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
浅夏的猫
随笔热门话题java大数据人工智能深度学习ai
文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络(NeuralNetworks)1.2前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)1.3反向传播算法(Backpropagation)1.4激活函数(ActivationFunction)1.5深度神经网络(DeepNeuralNetworks)1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练(BatchTraining)02深度学
- Backtrader 文档学习- 整体架构功能分析理解
六月闻君
BackTrader数据分析量化BackTrader
Backtrader文档学习-架构功能分析理解1.概述backtrader是一个用于开发和执行交易策略的Python框架。它提供了一套完整的工具和功能,使得用户可以方便地进行策略回测、实盘交易以及数据分析。backtrader的入口为Cerebro类,该类将所有输入(DataFeeds)、策略(Strategy)、观察者(Observers)、策略评估(Analyzers)、经纪人(Broker)
- S2910 Assessed 2
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开发语言
CS2910AssessedCoursework2v2.0Thisassignmentmustbesubmittedby10amonthe8thofMarch2024.Feedbackwillbeprovidedby11thApril2024.1LearningoutcomesassessedThisassignmentassessesknowledgeandunderstandingoffind
- JQ 鼠标滑过按钮改变背景图片
后端Q
.NETfunctioncssie
发现用CSS用时IE6不兼容,所以就用见JQ实现$(document).ready(function(){//按钮样式切换$("#btFeedBack").hover(function(){$(this).removeClass("btFeed").addClass("btFeedhover");},function(){$(this).removeClass("btFeedhover").add
- 教是为了不教
张巧金沙
叶圣陶先生有一句名言:“教是为了不教。”记得在刚跨入工作岗位的时候,写工作计划呀,总结呀,也喜欢用这句话,可现在回忆起来,似乎有些囫囵吞枣,知其然而不知所以然。如今,已是教坛二十八载,教学感触颇多,尤是叶圣陶先生之“教是为了不教。”“Giveamanafish,andyoufeedhimforaday.Teachamantofish,andyoufeedhimforalifetime.”多年的教育
- 浅谈Android视频缓存库
BetterDaZhang
Android音视频缓存android
背景我们都了解播放器的作用就是把音视频压缩数据转换成原始的音视频数据渲染出来,这样我们就可以看到画面、听到声音了。这里的播放器就存在两个问题,第一个问题是视频源存在云端,我们每次看完视频之后重新观看,需要重新请求远端视频数据,这就会造成带宽的浪费。第二个问题是视频的秒开体验当我们从Feed流点击视频播放的时候,由于需要从云端获取视频,造成秒开体验较差。我们该如何去解决这两个问题呢?这就是我们今天要
- 2018-08-02听说懒惰才是第一生产力
小_小鸟
timeline-----feed流只说了因为懒软件app进化到现在的样子没有开脑洞想想因为懒我们还可以怎么利用做app规划文案看了一篇关于说趣头条的文章也是极为有趣的开始说什么日活等等的以为会夸一下没想到话锋一转讲内容如果朋友觉得今日头条内容质量太差,没法看那么趣头条的内容要自掐双目了以「科技」分类为例,IT之家、中关村在线、爱范儿、36氪、虎嗅这些必须是没有的,而且内容普遍以CCTV-10科教
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day5
wendyponcho
MachineLearningDataScience深度学习机器学习人工智能学习笔记
Q1:WhatareEpochs?OneEpochisanENTIREdatasetispassedforwardsandbackwardsthroughtheneuralnetwork.Sinceoneepochistoolargetofeedtothecomputeratonce,wedivideitintoseveralsmallerbatches.Wealwaysusemorethanon
- 大模型激活函数知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
FFN块计算公式在Transformer模型中,FFN(Feed-ForwardNetwork)块通常指的是在编码器(Encoder)和解码器(Decoder)中的一个全连接前馈网络子结构。FFN块位于自注意力层(Self-AttentionLayer)之后,用于对自注意力层的输出进行进一步的加工处理。FFN块的作用是引入非线性,允许模型学习更复杂的特征表示。一个标准的FFN块通常包含两个全连接层
- ICLR 2024 | MolGen: 化学反馈引导的预训练分子生成
奈何辰星无可奈
人工智能深度学习机器学习语言模型ICLRAI4Science分子生成
MolGen:化学反馈引导的预训练分子生成英文题目:Domain-AgnosticMolecularGenerationwithChemicalFeedback发表会议:ICLR2024论文链接:https://arxiv.org/abs/2301.11259代码链接:https://github.com/zjunlp/MolGen目录引言MolGen的训练框架实验分析总结引言药物发现的核心环节之
- 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