Redis深度历险学习笔记第25页

Python学习笔记36：进阶篇(二十五)pygame的使用之事件监听控制切歌和暂停，继续播放

前言基础模块的知识通过这么长时间的学习已经有所了解，更加深入的话需要通过完成各种项目，在这个过程中逐渐学习，成长。我们的下一步目标是完成pythoncrashcourse中的外星人入侵项目，这是一个2D游戏项目。在这之前，我们先简单学习一下pygame模块。私信我发送消息python资料，领取pythoncrashcourse中文版PDF。pygamePygame是一个开源的Python多媒体开发

明月望秋思·2024-08-30 20:04

地狱历险

原创作者：MC恩惠张德文和王彩云进入地狱门后感觉眼前一黑，不到一会儿，他们感觉耳畔传来了一些可怕的声音。他们睁开眼睛已经到了地狱。王彩云刚要往前走，张德文突然拉住了她，“我们先商量一件事。”王彩云回头问到：“什么事？”“是这样的，我们不是打败末影龙和凋零就能回去了吗，不如我们到时候去末地的时候，也带上召唤凋零的东西，我们在末地打完末影龙，就打凋零。行不？”王彩云楞了一下说：“行。”张德文继续说：“

MC恩惠·2024-08-30 20:27

redis面试（二十六）总结

木小同·2024-08-30 20:30

学习笔记 | 文件处理grep、awk、sed这三个命令

文件处理grep、awk、sed这三个命令必知必会1)grepgrep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹配的行打印出来。常用来在结果中搜索特定的内容。2)awkawk是一个强大的文本分析工具，相对于grep的查找，sed的编辑，awk

大虎牙·2024-08-30 20:29

深度学习100问23:什么是前馈型神经网络

嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们

不断持续学习ing·2024-08-30 19:57

python 数据挖掘与机器学习

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。

科研的力量·2024-08-30 19:57

jdk动态代理与cglib动态代理：

最近在用java实现redis，在使用动态代理时遇到了一点问题，即使用jdk动态代理（Invocationhandler）时，如果代理对象是一个接口的实现类，那么此时动态代理获取到的method对象是接口中的

爱为斯坦·2024-08-30 19:26

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

二叉树的最小深度

给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。

Abeants·2024-08-30 19:24

面试难题：Redis分布式锁的原理和实现

对同一个资源进行操作，单一的缓存读取没问题了，但是存在并发的时候怎么办呢，为了避免数据不一致，我们需要在操作共享资源之前进行加锁操作。我们在开发很多业务场景会使用到锁，例如库存控制，抽奖，秒杀等。一般我们会使用内存锁的方式来保证线性的执行。但现在大多站点都会使用分布式部署，那多台服务器间的就必须使用同一个目标来判断锁。分布式与单机情况下最大的不同在于其不是多线程而是多进程。图1：分布式站点使用内存

Java爱好狂.·2024-08-30 18:46

redis能正常访问，但是springboot编译报错

redis能正常访问，配置也确定无误，但是springboot编译报错：Failedtobindpropertiesunder‘spring.redis.host’tojava.lang.String原因

思想永无止境·2024-08-30 18:46

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。条件二：样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大（不能包含离群点或异常值）。条件三：每组样本之间相互独立。条件四：皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据（两个对象）之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX

shellier·2024-08-30 17:44

redis--主从复制

主从复制单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

励志秃头码代码·2024-08-30 17:44

E - Count Descendants 时间戳深度切片

他问题本质是问u子树内绝对深度为d的节点个数。它是时间戳手法的一个拓展或者细化。在时间戳数组上。有个性质：u节点[in[u],ou[u]]覆盖了他子树内所有的节点。。同样的。。

麦克风的纹路·2024-08-30 17:41

【学习笔记】用Mac自学虚幻4

文章目录前言学习过程总结前言首先，我是大学自学的前端，之后实习做的是前端是Webgl可视化工作，从实习到转正再到离职大概一年时间，辞职以后我考虑了目前比较火的UE引擎，于是重新学习了一遍C++和数据结构后，开始自学UE。由于本人手里只有一台MacBookAir，本次学习全程用Mac来运行。提示：建议学习UE的新人去学一遍C++，并且了解一下STL源码，以及底层的数据结构。一、安装UE4进入UE官网

左上方的天空&roc·2024-08-30 17:10

打卡第十五天：翻转二叉树、对称二叉树、二叉树的最大深度、二叉树的最小深度

1、翻转二叉树题目文章视频思路：把每一个节点的左右孩子交换一下即可。遍历的过程中去翻转每一个节点的左右孩子就可以达到整体翻转的效果。前序遍历和后序遍历都可以，唯独中序遍历不方便，因为中序遍历会把某些节点的左右孩子翻转了两次。层序遍历亦可递归classSolution{public:TreeNode*invertTree(TreeNode*root){if(root==NULL)returnroot

Nothingville0v0·2024-08-30 17:08

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

Numpy学习笔记（二）

目录基本运算（一）矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算（二）统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值（三）逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、逻辑异或（四）比较运算1、等于2、不等于3、大于4、小于5、大于等于6、小于等于（五）指数和对数运算1、指数2、自然对数3、以10为底的对数4、以2为底的对数（六）线性代数运算1、矩阵乘法2、矩阵乘

海棠未语·2024-08-30 16:05

浅谈C# Redis

一、基本介绍Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string

CN.LG·2024-08-30 16:04

Redis精通系列——Pipeline（管道）

2、深究pipeline在上述简介中，提到了管道技术优化的是网络传输的耗时时间，这里通过Redis客户端-服务端的一次完整的网络请求来回，深入探索pipeline的本质。

2401_84149896·2024-08-30 16:02

【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline

Redis使用的是客户端-服务器（C-S）模型和请求/响应协议的TCP服务器。

赵渝强老师·2024-08-30 16:02

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

使用redis发布订阅实现websocket分布式消息推送服务

WebSocketConfig@ConfigurationpublicclassWebSocketConfig{privatestaticfinalLoggerlogger=LoggerFactory.getLogger(WebSocketConfig.class);@BeanpublicServerEndpointExporterserverEndpointExporter(){returnne

weixin_43833540·2024-08-30 16:00

线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:30

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

helm学习第四篇-微服务组件的加入

微服务的组件也放进去—向外扩张要将Nacos服务添加到你已经包含了SpringBoot、Redis、MySQL和RocketMQ的HelmChart中，你可以按照以下步骤操作：注意！！

Wade_Crab·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设

FL1623863129·2024-08-30 15:57

helm学习第三篇--结合 springboot 单做

创建一个springboot项目放到里面去—开山立派要将你的SpringBoot项目代码与Redis、MySQL和RocketMQ组合到同一个HelmChart中，你可以按照以下步骤进行操作：1.准备SpringBoot

Wade_Crab·2024-08-30 15:27

总融资超8700万美元，日均互动超30次，ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动，重塑养老格局？

干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人，深度集成了生成式人工智能技术，为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务，深受用户喜爱。

AgeClub·2024-08-30 14:52

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。

学步_技术·2024-08-30 14:20

我写的不好又怎么了？

你可以说写的没有深度，没有深层次，但你不能很不屑的说能写出什么来。在我看来，只要你是个有思想的人，就能写出好文章。自身的亲身经历，职场生涯，个人的成长环境，亲人之间的感情。

青子入戏·2024-08-30 14:33

CSAPP全书学习总结

CSAPP(1.计算机系统漫游)学习笔记-CSDN博客CSAPP（第二章信息的表示和处理，附上datalab解析_datalab调整数据位置-CSDN博客CSAPP（第三章：程序的机器级表示-CSDN博客

%d%d2·2024-08-30 13:46

Django缓存设置

Django支持多种缓存后端，包括内存缓存、文件缓存、数据库缓存和更高级的选项如Memcached和Redis。

ac-er8888·2024-08-30 13:45

Hash哈希学习笔记

概念：通过一个hash函数建立值与存储地址的关系原则：开小数组+冲突解决冲突越少，用时越少；可通过调整余数或优质的hash算法尽量使hash值分散，减少碰撞hash算法的构成:hash函数的初始化构造hash函数：典型的函数包括除余法H(k)=(k)modpH(k)=(k)modpH(k)=(k)modp、elfhash等等冲突解决方法：（常用技术）线性探测再散列技术：当(k)modp(k)mod

lawhelo·2024-08-30 13:43

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况

walfar·2024-08-30 12:42

Vue学习笔记-组件通信

最近公司需要开发酒店客房管理的OTA系统，我们使用vue.js2.0+ElementUI开发时，就遇到了问题:一个页面有很多表单,我试图将表单写成一个单文件组件,但是表单(子组件)里的数据和页面(父组件)按钮交互的时候,vue组件之间的通信让我感到崩溃:点击importdialogfrom'./components/dialog.vue'exportdefault{data(){return{sh

赵客缦胡缨v吴钩霜雪明·2024-08-30 12:40

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能

Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

每日一句

我们谈一谈认知这个问题：我认为认知是有高度和深度之别的：所有的懒惰、放纵、自制力不足，其根源都在于认知能力受限换句话说：就是认知的高度决定了一个人自控力的强度；

阿雷说·2024-08-30 11:58

DOM节点统计

DOM的体积过大会影响页面性能，假如你想在用户关闭页面时统计（计算并反馈给服务器）当前页面中元素节点的数量总和、元素节点的最大嵌套深度以及最大子元素个数，请用JS配合原生DOMAPI实现该需求（不用考虑陈旧浏览器以及在现代浏览器中的兼容性

SeriousLose·2024-08-30 10:23

升级生命软件实修课程｜第一课学习笔记

精彩摘要：1、我们人生里面所有的行为背后都有一个程序。这个世界根本上就没有什么自由，你所谓的自由都被某种程序所控制。这些程序，小到我们的商业，大到我们的进化基因，还有我们的文化。面对这些程序，我们完全没有自由，你以为的自由，其实是某些智商更高、权利更大的人，他们在更高的层面来掌控我们的人生。如果我们不去看到这段程序，不去觉察它，我们一辈子都是别人棋盘上的一枚棋子，人家让我们往哪里，都设定一个程序把

昀夕的话·2024-08-30 10:30

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

12306项目学习笔记（框架篇Base）

首先学习的是基础框架ApplicationContextHolderApplicationContextHolder提供了一种静态方式来访问Spring容器中的Bean，适用于某些特定场景，如工具类和框架集成。在12306项目中由于我们引入了RocketMQ消息队列，这些库的对象通常不是Spring管理的，无法直接使用@Autowired注入，所以需要ApplicationContextHolde

Rainyocode·2024-08-30 09:20

Docker网络模型深度解析

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动，用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括：-Bridge（桥接网络）-Host（主机网络）-None-

109702008·2024-08-30 09:18

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

化工细分龙头标的深度梳理（上篇）

化工板块长期在A股市场坐“冷板凳”，尤其是2020上半年受到疫情影响，国际油价大幅下跌，行业开工率也很低，拖累整个板块维持震荡，看起来似乎是毫无想象力。但去年下半年以来，疫情好转，全球经济重启，油价的猛涨，化工品景气度迅速提升。并且国外疫情不断出现反复，导致部分海外化工装置遭遇不可抗力或停产，促进了咱们国内化工产品的海外订单需求进一步提升，像纺服、涂料、农药等出口占比大的行业，近一年的出口量明显增

王峰xmu·2024-08-30 09:15

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。

普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

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