基于缓存（redis 第3页

java中类似sort_java中的Sort函数，你值得看

基于C语言中的sort如此这么方便，自然而然，java中也有类似C的sort函数。1.普通数组：Arrays.sort(数组名，开始位置，结束位置)。

weixin_39928844·2025-02-20 06:09

python进程数上限_python 多进程数量对爬虫程序的影响

基于这个特性，常常会用多进程来实现守护服务器的功能。然而多线程不足之处在于，任何一个线程崩溃都可能造成整个进程的崩溃，因为它们共享了进程的内存资源池。

weixin_39759995·2025-02-20 06:08

C# 使用 CSRedis 来操作 Redis 队列

Demo代码publicclassHomeController:Controller{[HttpGet("index")]publicasyncTaskIndex(){varcsredis=newCSRedis.CSRedisClient

让梦想疯狂·2025-02-20 06:06

[项目源码]2024年11月C#相关项目优质项目源码

序号项目名称文件大小项目时间1基于C#的企业文档管理系统源码.zip32.64M2023-08-282基于C#的医院电子病历系统源码.zip197.15M2023-10-023基于C#简单的组态软件开发

写代码变成了秃子·2025-02-20 05:06

ES6模块化(对比commonjs模块化)

ES6模块化common.js对比CommonJS运行时加载–>只有运行时才能得到这个对象(module.exports的对象)在第一次加载之后会被缓存，引入的是缓存中的值//若需要动态更新，使用

zvapour·2025-02-20 05:31

使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

在进行自动化文章生成与发布的流程中，首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签，结合Python脚本，可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作，包括标签的批量导入、分类和标签的映射，以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处

Mr数据杨·2025-02-20 05:00

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限

UnknownBody·2025-02-20 05:00

oracle序列每天重置

创建序列的SQL语句如下：CREATESEQUENCEsequence_nameSTARTWITH0--或其他起始值INCREMENTBY1CACHE10;--缓存大小可根据需要调整其中，sequence_name

&loopy&·2025-02-20 04:57

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

1.技术背景介绍随着自然语言处理技术的快速发展，基于大模型的文本生成应用在各行各业中展现出了巨大的潜力。Cohere提供了高效、易用的API，使得开发者能够快速集成高质量的文本生成能力。

shuoac·2025-02-20 04:27

腿足机器人之五- 粒子滤波

腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态，本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。

shichaog·2025-02-20 04:26

以下是基于工业级开发流程的实施方案

星糖曙光·2025-02-20 04:55

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

使用nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播

使用nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播流媒体服务器搭建dockerrundocker镜像基于添加了rtmp模块的nginx，和ffmpegdockerpullalfg/nginx-rtmpdockerrun-d-p1935

handsomestWei·2025-02-20 03:16

基于SSM的实验室管理系统设计与实现 JAVA MYSQL

10175_基于SSM的实验室管理系统技术：SSM工具：eclipse+tomcat+mysql+jdk功能详情介绍：管理员界面：用户管理、实验室管理、设备管理、耗材管理、统计管理教师界面：个人信息管理

tangyuzhidao·2025-02-20 03:13

如何连接别人的redis服务器吗?

电脑怎么连接别的网络“笔记本电脑无法连接无线网络怎么办？”，说到这个问题，小编对这样类型的问题还真的回答了不少了，无非就那么几种情况，一一的排除，就找到问题的所在问题了，那么怎么排除或者解决呢？下面电脑知识吧的小编就简单分享一下吧：解决分析思路:手机可以可以连接到无线网络，说明无线信号没有问题，路由器应该也没问题，问题更大的可能是在电脑的设置、首先，驱动程序是否正常安装、检查这个，通常可以右键“我

黑客KKKing·2025-02-20 03:38

Redis安全机制与数据备份：保障数据安全与高可用性

Redis安全机制与数据备份：保障数据安全与高可用性作为一个高效的内存数据库，Redis因其卓越的性能和灵活的应用场景，成为了分布式缓存、消息队列、实时分析等领域的核心组件。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-02-20 02:35

FastApi-基于FastApi实现异步接口的传参和调用(7)

对此，我们基于FastApi，要怎么去实现呢？废话不多说，具体的实现思路以及详细逻辑，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）正文1.依赖库安装

写python的鑫哥·2025-02-20 02:33

第三日八股文

1.Redis中的三种高效缓存读写策略旁路缓存模式：服务端以数据库MySQL为主，Redis为辅，进行存储。

是钤不是铃·2025-02-20 01:32

Electron学习

Electron的简介Electron基于chromium和Node.js，让我们可以使用Javascript,HTML,CSS构建跨平台的桌面应用程序，同时Electron兼容Mac,Window,和

星空0107·2025-02-20 01:00

electron学习笔记

electron个人学习笔记一、electron简单了解Electron是一个跨平台的、基于Web前端技术的桌面GUI应用程序开发框架。

weixin_46452138·2025-02-20 01:30

stm32正常运行流程图_stm32初始化流程图解析

STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核。

imToken-Daisy·2025-02-20 01:29

自动化运维工具ansible

Ansible批处理工具Ansible批处理工具功能图Ansible项目架构图一、Ansible介绍1、Ansible简介简介ansible是一种自动化运维工具，基于paramiko模块开发，实现了批量系统配置

theo.wu·2025-02-20 01:29

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

百度百舸DeepSeek一体机基于百度百舸平台打造，提供纯国产的算力组合，支持昆仑芯P800单

百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统（附论文）

本文项目编号T170，文末自助获取源码\color{red}{T170，文末自助获取源码}T170，文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四、功能截图五、文案资料5.1选题背景5.2国内外研究现状六、核心代码6.1查询数据6.2新增数据6.3删除数据一、系统介绍在管理员功能模块确定下来的基础上，对管理员各个功能进行设计，确定管理员功

杨荧·2025-02-20 00:24

从C语言的角度重构数据结构系列（十三）-位运算

位运算简介位运算位运算就是基于整数的二进制表示进行的运算。由于计算机内部就是以二进制来存储数据，位运算是相当快的。基本的位运算共6种，分别为按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移。

文宇肃然·2025-02-20 00:24

阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，解锁近实时高效查询体验

为减少查询响应时间，提升数据效率，阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA（原MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化

阿里云大数据AI技术·2025-02-20 00:23

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。

·2025-02-20 00:24

【鸿蒙系统APP开发实践案例】--第1课时：新闻阅读类行业实践

应用布局说明实践应用框架代码运行图，开发者可以基于框架代码替换

青少年编程作品集·2025-02-20 00:16

怎么使用DeepSeek？DeepSeek使用教程

1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求，并提供精准、全面的搜索结果。

轻创思维·2025-02-19 23:37

延迟任务的11种实现方式（下）！！

接上文：Redisson的RDelayedQueueRedisson他是Redis的儿子（Redisson），基于Redis实现了非常多的功能，其中最常使用的就是Redis分布式锁的实现，但是除了实现Redis

架构文摘JGWZ·2025-02-19 23:05

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

DeepSeek接入大数据能做什么

结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

Web开发中的可专利性分析：透过一个案例学习

与传统前端框架相比，DRFF通过引入一种基于AI的组件化设计方法和实时数据流处理机制，显著提高

CodePatentMaster·2025-02-19 22:57

SpringBoot 新手入门（实操）

SpringBoot是一个开源框架，旨在简化基于Spring的Java应用程序的开发。它通过提供一系列默认配置和约定大于配置的理念，让开发者可以更快速地创建和部署应用。

李恩11·2025-02-19 22:56

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

今日-Vue框架

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。Vue的核心是一个响应的数据绑定系统，它让数据与DOM保持同步非常简单。

幼儿园口算大王·2025-02-19 21:52

python分布式爬虫去重_Python分布式爬虫(三) - 爬虫基础知识

beautifulsoup的组合在本次分布式爬虫实现中只用scrapy而不用后者的原因是：requests和beautifulsoup都是库，scrapy是一个框架框架中可以应用requests等，可以集合很多第三方库基于

weixin_39997311·2025-02-19 20:49

Scrapy分布式爬虫系统

这种部署方式适用于Scrapy项目和Scrapy-Redis分布式爬虫项目。需要安装的组件:Scrapyd-服务端,用于运行打包后的爬虫代码,所有爬虫机器都需要安装。

ivwdcwso·2025-02-19 20:48

量子计算威胁下Java应用的安全防护：技术剖析与实践

一旦量子计算机具备破解当前加密算法的能力，大量基于现有加密技术保护的数据和通信都将面临风险，“先窃取，后解密”的攻击策略可能成为现实。

老猿讲编程·2025-02-19 20:16

Intel i7系列CPU替换为Xeon X79或X99架构的CPU替代方案和对比分析

以下是针对不同用户群体的替代方案和对比分析：1.XeonX79和X99架构简介XeonX79：基于IntelSandyBridge架构，支持三路或四路处理器扩展，适合高端服务器和工作站。

gzgenius·2025-02-19 20:46

游戏出海 | 游戏本地化需要注意的10条规则

Alconost基于过去20多年服务数百游戏的本地化经验，总结分析出这篇文章。

Alconost·2025-02-19 20:44

海量日志接入 Serverless 应用降本70%以上

本文档将探讨在日志场景下，使用阿里云ElasticsearchServerless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实

·2025-02-19 20:47

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体：全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进，有望提升所有基于它微调的模型性能

·2025-02-19 20:46

寻找可接入正版音乐库的音乐API，可了解HIFIVE音乐开放平台！

HIFIVE音乐开放平台基于HIFIVE数百万正版音乐版权内容，为直播、短视频、工具应用、智能硬件等场景提供音乐解决方案。

·2025-02-19 20:43

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

基于对于音乐技术及产品的

·2025-02-19 20:42

IP SSL—国产信创级SSL证书申请步骤

选择证书颁发机构（CA）：选择一个受信任的国产信创级SSL证书供应商，如JoySSL等，这些机构已证实具备处理基于IP的SSL证书签

·2025-02-19 19:41

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

16、《SpringBoot+MyBatis集成（4） - 性能优化 - 事务与缓存机制剖析》

SpringBoot+MyBatis集成-深度解析事务机制与缓存性能优化实践一、架构整合核心原理剖析1.1事务控制底层实现SpringBoot通过@EnableTransactionManagement

wolf犭良·2025-02-19 19:05

VeighNa：强大的Python开源量化交易平台

VeighNa（简称VN或vn.py）是一个基于Python的开源量化交易平台，专为量化交易爱好者和专业交易员设计。

@Unity打怪升级·2025-02-19 19:04

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