Memcache学习系列

Rust-知多少？

总结前言Rust学习系列，记录一些rust使用小技巧1.使用下划线开头忽略未使用的变量如果你创建了一个变量却不在任何地方使用它，Rust通常会给你一个警告。
TE-茶叶蛋·2024-02-19 16:44

Rust 原生类型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、标量类型（scalartype）二、复合类型（compoundtype）总结前言Rust学习系列，rust中的原生类型一、
TE-茶叶蛋·2024-02-19 16:13

Rust-所有权（ownership）

文章目录前言一、管理计算机内存的方式所有权规则二、Rust中的moveCopytrait三、Rust中的clone总结前言Rust入门学习系列-Rust的核心功能（之一）是所有权（ownership）。
TE-茶叶蛋·2024-02-19 16:10

Redis篇----第一篇

五、Redis相比Memcached有哪些优势？前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站，这篇文章男女通用，看懂了就去分享给你的码吧。
数据大魔王·2024-02-19 14:24

分布式缓存上—浅谈缓存的理解

1.1概念1.2作用1.3原理2.缓存的分类2.1CDN缓存应用场景优点2.2反向代理缓存应用场景2.3本地应用缓存应用场景缓存介质实现1.通过编程实现2.Ehcahe缓存数据过期策略3.分布式缓存3.1Memcached
ZNineSun·2024-02-15 09:39

Kotlin学习系列（二）Kotlin语法基础

本系列内容均来自《Kotlin从小白到大牛》一书，感谢作者关东升老师。标识符和关键字1标识符标识符就是变量、常量、函数、属性、类、接口和扩展等由程序员指定的名字。构成标识符的字符均有一定的规范，Kotlin语言中标识符的命名规则如下：区分大小写：Myname与myname是两个不同的标识符。首字符，可以是下划线（_）或字母，但不能是数字。除首字符外其他字符，可以是下划线（_）、字母和数字。硬关键字
Fakecoder_Sunis·2024-02-15 08:11

Redis由浅到深层次讲解和springboot实战（服务器层面的搭建部署）

2、Memcached(缓存)+Mysql+垂直拆分（读写分离）
三横同学·2024-02-15 08:06

NoSQL-lesson13-Redis缓存技术-运维篇

key-value)RDBMS：MySQL，Oracle，MSSQL，PGNoSQL:Redis,MongoDB，列存储存储相关NewSQL----->分布式数据库架构（学习了MongoDB）缓存产品介绍：memcached
学无止境_9b65·2024-02-15 02:16

Redis 持久化机制

Redis不同于Memcached的重要一点就是，Redis支持持久化，且支持两种不同的持久化操作。
happyJared·2024-02-14 22:51

redis搭建

NoSQL=NotOnlySQL)–意思是"不仅仅是SQL“–泛指非关系型数据库–不需要预先定义数据存储结构–表的每条记录都可以有不同的类型和结构NoSQL服务软件•主流软件–Redis–MongoDB–Memcached–CouchDB–Neo4j–FlockDBRedis
就是这么任性_ac9c·2024-02-14 16:07

SpringBoot+Redis+MemCache+Nginx+Lua实现三级缓存架构（三）——Nginx+Lua实现定向请求分发

OpenResty搭建了Nginx+Lua的运行环境，并且编写了工程小Demo，本博文将基于上篇博文的环境来继续实现Nginx+Lua是实现定向请求分发参考之前的博文SpringBoot+Redis+MemCache
AmosZhu·2024-02-13 22:46

Zookeeper学习系列【二】Zookeeper 集群章节之集群搭建

前言同道们，好久不见，上一章中，我主要讲了Zookeeper的一些基础的知识点。数据模型+原语集+Watches机制。本章内容主要讲的是集群搭建相关的知识。本篇的内容主要包含以下几点：Zookeeper运行模式Zookeeper搭建一、Zookeeper运行模式Zookeeper有两种运行模式，单点模式和集群模式。单点模式（standalonemode）-Zookeeper只运行在单个服务器上，常
Richard_易·2024-02-13 04:20

OpenStack系列之一：手动部署OpenStack Queens（5.Dashboard）

5.Dashboard）categories:Linuxtags:-OpenStacktimezone:Asia/Shanghaidate:2019-01-21本节假定使用ApacheHTTP服务器和Memcached
小六的昵称已被使用·2024-02-13 01:29

MySQL学习系列之四——数据过滤和过滤数据

在上一篇内容中我们介绍了简单的select查询、查询结果返回固定条数以及对查询结果进行排序。这一篇内容会介绍简单的数据过滤，主要包括where子句操作符、AND、OR、IN、NOT操作符。实际应用中，数据过滤分两种，可以在应用层通过代码过滤，在数据库中取出所有的值，然后通过代码循环判断，取出符合条件的值，但是这种方法效率非常低，会传给应用多余数据，浪费网络带宽，一般只有写不出对应的数据库脚本时，才
小詹小詹·2024-02-12 17:20

Django（12）：缓存

2.1缓存穿透2.2缓存雪崩2.3缓存击穿3.Django中的缓存3.1缓存方式3.1.1基于开发的虚拟缓存3.1.2基于本地内存的缓存3.1.3基于文件的缓存3.1.4基于数据库的缓存3.1.5基于Memcached
Ethan-running·2024-02-11 23:04

Django缓存清理和缓存设置

Django缓存清理和缓存设置缓存清理方法很多，提供两个思路1、直接去清理用来存缓存的介质，如memcached、redis（）2、自己写程序脚本清空。
爱的太深，太认真·2024-02-11 23:34

django中的缓存功能

Django提供了多种缓存后端供开发者选择，包括内存缓存、数据库缓存、文件缓存和第三方缓存服务（如Redis、Memcached等）。
攻城狮的梦·2024-02-11 23:04

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

Java并发包源码学习系列：阻塞队列实现之LinkedBlockingDeque源码解析

文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门：Java并发包源码学习系列
天乔巴夏丶·2024-02-11 14:37

宝塔使用php命令,宝塔面板Linux版命令大全

这些命令含从安装、管理、Nginx、Apache、MySQL、FTP、PHP、Redis、Memcached，留档以备后续使用。一、安装宝塔1、Linux面板5.9(稳定版)安装命令Centos
weixin_39669769·2024-02-11 09:43

宝塔Linux面板命令大全

前言发现了官方发布的面板文档解决了燃眉之急，这些命令含从安装、管理、Nginx、Apache、MySQL、FTP、PHP、Redis、Memcached，留档以备后续使用。
ao200945·2024-02-11 09:12

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
飞影铠甲·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（二十二）结语

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十一）神经网络

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
飞影铠甲·2024-02-10 11:23

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

深入理解乐观锁与悲观锁

其实不仅仅是数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像memcache、hibernate、tair等
java成功之路·2024-02-10 08:42

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie
飞影铠甲·2024-02-10 07:47

Go 实现基于内存的 LRU 缓存

缓存是在平时开发中最常用的中间件之一，尤其是在WEB开发中更为常见，大家最常用的肯定还是Redis或者Memcached之类的中间件。
2301_79485928·2024-02-10 06:47

算法学习系列（三十三）：线性DP

目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧，有的是一维、二维、多维的，就是这个动规方程是按顺序来的，所以叫做线性，然后还是得按题目来看，把每种题都见过才能有思路，才会写，DP其实没啥思想规范，就是做题见题，才会做题。一、数字三角形思路：把这个三角形看成二维的，横着的代表行，斜着的代表列，则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718·2024-02-10 05:42

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了，也就是DP了，然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一，好写是非常的好写的，每道题也只有很短的代码量，但是主要是它这个动归方程不好想，也不好推导出来，而且这类题
lijiachang030718·2024-02-10 05:12

MAVEN 手动安装 jar source javadoc 到 本地仓库

MAVEN手动安装jarsourcejavadoc到本地仓库#安装jarmvninstall:install-file-Dfile=D:/spymemcached-2.10.3.jar-DgroupId
何家小富富·2024-02-09 12:05

机器学习系列——（十七）聚类

引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

Rust 格式化输出

操作符循环打印前言Rust学习系列-本文根据教程学习Rust的格式化输出，包括fmt::Debug，fmt::Display等。一、format!宏在Rust中，可以使用format!
TE-茶叶蛋·2024-02-09 09:57

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

Kubernetes有状态应用管理——PetSet

目录贴：Kubernetes学习系列1、介绍在Kubernetes中，大多数的Pod管理都是基于无状态、一次性的理念。
zyydd_·2024-02-09 06:39

redis的主从配置模拟（一主双从）

目录先来给大家扩展机道面试官经常会问到关于redis的题一、redis有哪些好处二、redis相比memcached有哪些优势三、redis常见性能问题和解决方案四、redis集群的工作原理五、redis
藻头男·2024-02-09 03:16

Memcached缓存服务器

目录简介NoSQL的优点和缺点下面扩展一下关系型数据库和非关系型数据库的区别Memcached特点原理配置与安装Memcached我们直接使用yum安装就可以了安装后启动修改配置文件测试开发端安装telnet
藻头男·2024-02-09 03:45

2019-12-24

一、Redis1.redis和memcached什么区别？2.为什么高并发下有时单线程的redis比多线程的memcached效率要高？3.redis主从复制如何实现的？
笑起来真好看LQQ·2024-02-08 22:14

Redis中内存淘汰算法实现

Redis中内存淘汰算法实现Redis的maxmemory支持的内存淘汰机制使得其成为一种有效的缓存方案，成为memcached的有效替代方案。
九五一·2024-02-08 21:32

thinkphp6中Redis的使用。

1.安装redisThinkPHP内置支持的缓存类型包括file、memcache、wincache、sqlite、redis。ThinkPHP默认使用自带的采用think\Cache类。
@码猿·2024-02-08 18:39

C++基础入门（七）—— 指针

C++系列内容的学习目录→\rightarrow→C++学习系列内容汇总。
大彤小忆·2024-02-08 15:27

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记 第一周

NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记
林间得鹿·2024-02-08 09:21

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：
飞影铠甲·2024-02-08 06:31

linux系统非关系型数据库memcached

memcached特点原理配置安装Memcached特点内置内存存储方式-----------为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcache内置的内存存储空间中。
丨析木丨·2024-02-08 05:41

memcached被攻击的解决方案

打开注册表：regedit找到：memcached下的ImagePathmemcached修改ImagePath在最后加上：-l127.0.0.1-l127.0.0.1最后重启memcached服务，就限制了
吾心即宇宙_·2024-02-07 19:15

ChatGPT学习大纲

2月份左右开始使用ChatGPT时，就被它强大的理解能力和应答效果所折服，这期间一直在断断续续的学习和使用，也没形成一个完整的学习过程，最近刚好有空，就寻思着好好再学习总结一下，故写出了ChatGPT学习系列的文章
冷暖从容·2024-02-07 19:34

小样本学习系列工作（持续更新）

小样本学习系列工作有关小样本学习的各类文章通常会将其方法分成几个大类：基于度量学习的小样本方法、基于数据增强的小样本学习方法和基于模型初始化的小样本学习方法。
MingchenS·2024-02-07 16:10

【埋点学习系列】02如何设计数据埋点方案

数据埋点是数据采集的关键一环，目前的数据采集方式归结为可视化/全埋点、代码埋点三类。可视化/全埋点使用这种方案，必须在产品中嵌入SDK，等于做了一个统一的埋点，因此“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。代码埋点代码埋点又分为前端代码埋点和后端代码埋点。前端代码埋点类似于全埋点，都是在前端嵌入SDK的方式，所不同的是，对于每一个关键行为，我们都需要调用SDK代码，将必要的事件名、属性字段等写入
tricking紫枫·2024-02-07 15:54

arcgis学习系列11--绘制不自己交叉的Polygon

概述本文演示如何阻止用户使用Draw画子线交叉的线。Draw操作使用视图事件生成一组坐标，可以从中创建不同类型的几何图形。每种几何类型都有一个对应的drawaction类。实例化Draw之后，调用draw.create()方法将返回一个drawAction的引用。在这一篇文章中，draw.create()方法被调用，并传递polyline作为参数，我们监听PolylineDrawAction的相关
naturessdfsafagf·2024-02-07 07:10
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