Redis深度历险学习笔记

装备效能评估方法TOPSIS法（优劣解距离法）深度解析：原理、实现与行业应用案例

一、方法概述1.1核心思想TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）通过计算各方案与正理想解（最优解）和负理想解（最劣解）的相对接近度进行排序。其核心原理可以用三维空间形象表示：距离距离距离距离方案1正理想解负理想解方案21.2方法特点适用性：适用于多目标决策、多方案优选优势：直观的几何解释，可处理不同量纲指标局限：

燃灯工作室·2025-02-18 15:12

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

方世恩·2025-02-18 15:41

Linux内存管理：深度解析与探索

你是否想过，在Linux系统中，当你打开一个程序、浏览网页或者处理文件时，这些数据都存放在哪里呢？答案就是内存。Linux内存管理就像是一个超级大管家，它负责管理着系统中所有数据的“家”。这个“家”的空间有限，却要容纳各种各样的数据，而且要保证每个数据都能被快速准确地找到和使用。它需要智慧地分配房间（内存空间），合理地安排住户（进程），还要及时清理不再需要的杂物（回收内存）。今天，我们就一起深入了

深度Linux·2025-02-18 14:09

ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案

OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税

OCR_API·2025-02-18 14:38

DeepSeek与医院电子病历的深度融合路径：本地化和上云差异化分析

一、引言1.1研究背景与意义在医疗信息化快速发展的当下，电子病历系统已成为医院信息管理的核心构成。电子病历（EMR）系统，是指医务人员在医疗活动过程中，使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图标、图形、数据、影像等数字化信息，并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录，是病历的一种记录形式。它承载着患者从初诊到治疗结束的所有关键信息，涵盖症状描述、检查结果、诊断结论、治疗方案等内容。电子病历系统的重

Allen_LVyingbo·2025-02-18 14:36

在linux 中搭建deepseek 做微调，硬件配置要求说明

搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站：DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目，旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。

慧香一格·2025-02-18 14:04

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

推动AI云产业向深向实，云·AI·算力创新发展大会即将启幕

近年来，以AIGC为代表的新兴技术正加速演进，全球站在智能化变革的起点，人工智能与云计算的深度融合，也驱动云计算进入第三次发展浪潮，迎来前所未有的机遇。

科技云报道·2025-02-18 14:02

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

码农避坑指南：Python编程全领域易错点深度剖析与解决方案

在编程世界中，无论是新手还是经验丰富的开发者，都难免陷入各种误区。从Python多线程的使用到微服务架构的管理，每个编程领域都隐藏着容易被忽视的陷阱。这些误区不仅影响代码性能、可读性和维护性，还可能带来安全隐患。本文将深入剖析编程全领域的易错点，通过实际案例和详细讲解，为你提供全面的解决方案，助你避开这些“坑”，编写出更高效、更安全、更易维护的代码。编程语言特性与最佳实践Python多线程与GIL

tekin·2025-02-18 13:29

深入剖析模型推理：原理、技术与挑战

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。

♢.＊·2025-02-18 13:29

AI 编程工具崛起，程序员的未来是否岌岌可危？

再者，深度学习技术的突破，尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展，为AI编程提供了坚实的技术基础。最后，随着软件开发需求的不断增加，传统开发

·2025-02-18 13:26

DeepSeek：国产AI的荣耀之光

DeepSeek：国产AI的荣耀之光在国产AI领域，DeepSeek（深度求索）犹如一颗璀璨的新星，以其卓越的技术实力和创新精神，迅速成为行业的焦点，被誉为“国产之光”。

晚风る·2025-02-18 13:22

Go核心开发学习笔记(廿九) —— 反射

反射使用的地方序列化和反序列化时，如果希望序列时将结构体字段名称大写转换成小写，json："xxx"这里就用到了反射。两个匿名函数变量，定义一个适配器函数用作统一处理接口：适配器函数：假设匿名函数名字为,匿名函数中参数为a,b…则适配器函数为func(,a,b…)就是说建立一个模板，匿名函数函数名称和匿名函数中的参数都作为适配器函数的参数传递。反射价值在于自己可以开发go框架。反射原理反射可以在运

已开挂的24K·2025-02-18 12:16

Redis的持久化机制

Redis提供了两种主要的持久化机制，分别是RDB(RedisDatabase)和AOF(Append-OnlyFile)，它们各自有不同的特点和适用场景，可以根据实际需求进行选择。

凉漠·2025-02-18 12:12

nlf 3d pose 部署学习笔记

目录multi_hmr创建SemanticRenderer推理代码渲染代码：调用原版render，没成功用的pose和smlx生成vertices，也有vertices3dhmr2，用的是网络生成的vertices进行渲染。nlf地址：GitHub-isarandi/nlf:[NeurIPS2024]NeuralLocalizerFieldsforContinuous3DHumanPoseandS

AI算法网奇·2025-02-18 11:08

Golang学习笔记_31——原型模式

Golang学习笔记_28——工厂方法模式Golang学习笔记_29——抽象工厂模式Golang学习笔记_30——建造者模式文章目录一、原型模式核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、原型模式的特点三

LuckyLay·2025-02-18 11:05

AI赋能教育：深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型的崛起，教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化，大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中，我们将基于一张完整的应用设计架构图，从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据，全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破，真正实现“AI赋能教育，重塑未来”。一、应用场景：从传统教育到

和老莫一起学AI·2025-02-18 11:33

奥比中光3D机器视觉相机能连接halcon吗？

奥比中光的设备与Halcon的兼容性可以通过以下方式实现：数据接口的通用性奥比中光的相机（如AstroPro、大白等）支持通过UVC协议获取彩色图像，深度数据则通过OpenNI或ROS2接口传输105。

视觉人机器视觉·2025-02-18 11:32

告别重复劳动！基于注解的通用列表导出组件设计与实现

在这个充满挑战与机遇的时代，我们每个人都在不断追求知识的深度与广度。而我的博客，正是一个激发灵感与分享智慧的乐园。

不会说话の猴子·2025-02-18 10:20

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

提示词工程中的逻辑推理结构

推理结构通常基于演绎法和归纳法两种思维方式，分别从一般到特殊和从特殊到一般两种方向进行推理，确保生成的内容具有深度、精确性，并能够在复杂的主题中提供清晰的解答或分析。

由数入道·2025-02-18 08:03

学习笔记分享-快速掌握前端-html进阶（利用telnet发送json请求、利用telnet发送multipart请求）

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视

2301_81243975·2025-02-18 08:29

学习笔记分享-数据结构与算法-图-Dijkstra（算法描述、算法实现）

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视

2301_81243975·2025-02-18 08:28

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

Python：基于Scapy的深度包分析与网络攻击防御方案

目录1.环境准备2.基础流量捕获3.深度协议解析4.异常流量检测逻辑4.1SYNFlood检测4.2DNS放大攻击检测5.高级分析技术5.

Lethehong·2025-02-18 05:58

使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio

人工智能研究所·2025-02-18 05:27

Java 实现 Redis中的GEO数据结构

Java实现Redis中的GEO数据结构LBS（基于位置信息服务（Location-BasedService，LBS））应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO

潇凝子潇·2025-02-18 04:19

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision

Zn要学习·2025-02-18 04:49

《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》

一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石，但并非简单沿用，而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制，这让模型在处理序列数

·2025-02-18 04:41

理解计算机系统_虚拟内存(二)缓存

本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定引入接续上一帖物理和虚拟寻址1>物理寻址CPU访问内存的最自然方式就是使用物理地址,我们把这种方式称为物理寻址

jllws1·2025-02-18 04:16

redis结合lua脚本解决多线程并发安全问题

当访问的是redis中的共享数据时，除了可以通过加锁解决，还可以使用lua脚本解决。本文针对redis结合lua脚本解决多线程并发安全问题，记录下个人的理解。原子性首先何为原子性？

练川·2025-02-18 04:45

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。

Evaporator Core·2025-02-18 03:41

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-18 03:09

LeetCode 第 211 场周赛 (哈希表、字符串（取模、枚举）、排序+最长上升子序列和、筛法求约数+并查集)

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！

2401_84046816·2025-02-18 03:37

学习笔记之debian的thonny开发（尚未验证）--从stm32裸机到linux嵌入式系统

这应该算stm32裸机用户转linux嵌入式系统的入门学习笔记。

sjh2100·2025-02-18 02:33

Matlab 机器人雅可比矩阵

===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记（用心总结一文全会）（四）——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵

CodingAlgo·2025-02-18 01:13

yiui易柚7 是Android什么版本,康佳YIUI易柚系统升级5.0版本

dfnmigc·2025-02-18 00:05

C#学习笔记——StringBuilder类

在C#中，有一个非常实用的创建字符型数据的类——StringBuilder类，使用StringBuilder，可以创建出字符串，并且StringBuilder中封装的有许多对字符串进行操作的方法（这一点很方便）。比如说字符串是固定长度的，但是通过StringBuilder类中的Append()方法就可以改变字符串的长度。StringBuilder类的使用需要在前面加上System.Text。代码如

oyqho·2025-02-18 00:59

DeepSeek vs ChatGPT：大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察

引言：从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年，全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时，中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒，更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研，揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命：MoEvsTr

富贵儿 ¥·2025-02-18 00:29

Aerospike 缓存超时错误的深度解析与解决方案

引言在使用Aerospike作为缓存解决方案时，开发者可能会遇到一些令人头疼的问题，其中一个常见的错误是AerospikeError:Clienttimeout:timeout=0iterations=3failedNodes=3failedConns=0。本文将通过实际案例，详细分析此错误的原因，并提供几种解决方案。错误背景假设我们正在尝试将数据推入Aerospike集群中以创建一个高效的缓存系

t0_54coder·2025-02-18 00:58

同城组局旅游组局搭子论坛系统

该系统基于先进的TP6框架与Mysql8数据库，并融入了Redis高并发架构，确保了在高流量、高并发场景下的稳定运行与快速响应。这一技术选型不仅提升了系统的整体性能，更为用户带来了流畅无阻的使用感受。

狂团商城小师妹·2025-02-17 23:53

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

国产新星的崛起（二）ChatGPT：AI界的开拓者二、DeepSeek与ChatGPT使用指南（一）DeepSeek使用全攻略1.多种使用途径介绍2.功能使用技巧（二）ChatGPT使用秘籍1.访问与使用流程三、深度剖析

四念处茫茫·2025-02-17 23:21

Redis+Sentinel安装与配置

在这里我们搭建的是一个1主3从的redis+3个哨兵集群的环境，由于是在一台物理机上，所有我们用端口区分。

weixin_30532973·2025-02-17 23:49

spring security6+springboot3+jwt实现权限控制

maven配置myabits-plus,redis,lombok,hutoolorg.springframework.bootspring-boot-starter-parent3.0.517org.springframework.bootspring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-starter-testtestorg.sprin

O0o88·2025-02-17 23:17

redis 实现延迟消息队列

Redis延迟消息队列实现配置参数第二步Listitem配置参数1.首先确认liunx中安装了redis2.修改redis的配置文件配置键空间通知在Redis配置文件（通常是redis.conf）中，启用键空间通知配置如下

键盘侠007·2025-02-17 22:15

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

PySide6 GUI 学习笔记——常用类及控件使用方法（常用类尺寸QSize）

尺寸类之——QSizeQSize类通过整数形式定义一个二维对象的尺寸，包括宽width()和高height()。QSize官方文档方法概述def__init__()def__reduce__()def__repr__()defboundedTo()defexpandedTo()defgrownBy()defheight()defisEmpty()defisNull()defisValid()def

Humbunklung·2025-02-17 22:40

redis sentinel模式与 redis 分片集群配置

Redis最低为5.0版本，以下为6.2.6版本信息。

癸酉金鸡·2025-02-17 22:36

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

推荐频道