Redis深度学习

分布式中间件：Redis介绍

目录Redis概述Redis的特点高性能丰富的数据结构持久化分布式特性简单易用Redis的数据结构字符串（String）哈希（Hash）列表（List）集合（Set）有序集合（SortedSet）Redis
顾北辰20·2025-03-07 23:13

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

Spring Boot 项目中 Redis 常见问题及解决方案

目录缓存穿透缓存雪崩缓存击穿Redis连接池耗尽Redis序列化问题总结1.缓存穿透问题描述缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，请求会直接打到数据库上，导致数据库压力过大。
格子先生Lab·2025-03-07 23:12

在 Ubuntu 20.04 上安装和配置 Redis

在Ubuntu20.04上安装和配置Redis===========================================步骤1:更新系统包在安装Redis之前，建议先更新系统的包列表：sudoaptupdatesudoaptupgrade
·2025-03-07 21:03

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

KubeBlocks

它提供了通用的API和命令行工具kbcli，支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Kafka等多种数据库引擎。
喝醉酒的小白·2025-03-07 20:49

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

分布式锁—Redisson的读写锁

1.Redisson读写锁RedissonReadWriteLock概述(1)RedissonReadWriteLock的简介RedissonReadWriteLock提供了两个方法分别获取读锁和写锁。
液态不合群·2025-03-07 19:36

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

Leaf-美团分布式ID生成服务

UUID数据库自增ID号段模式Redis雪花算法（SnowFlake）滴滴出品（TinyID）百度（Uidgenerator）美团（Leaf）UU
Ujay0731·2025-03-07 15:20

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

常见分布式ID生成方案

生成方案文章目录一、为什么要用分布式ID1、什么是分布式ID2、那么分布式ID需要满足哪些条件二、分布式ID有哪些生成方式1、基于UUID2、基于数据库自增ID3、基于数据库集群模式4、基于数据库的号段模式5、基于Redis
amo的代码园_毕设·2025-03-07 15:16

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

第三十天：Scrapy 框架-分布式

文章目录一、介绍scrapy-redis框架二、分布式原理三、分布式爬虫的实现四、scrapy-redis框架的安装五、部署scrapy-redis六、给爬虫增加配置信息七、运行程序八、数据导入到mongodb
穿梭的编织者·2025-03-07 14:48

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

MyBatis-Plus开发流程：Spring Boot + MyBatis-Plus 实现对 book_tab 表的增删改查及Redis缓存

本文将介绍如何使用SpringBoot集成MyBatis-Plus来操作数据库，并结合Redis实现数据的缓存功能。
Darling &you&·2025-03-07 12:01

Agentic系统：负载均衡与Redis缓存优化

摘要本文在前文Agentic系统的基础上，新增负载均衡（动态调整线程数以避免API限流）和缓存机制（使用Redis存储搜索结果，减少API调用）。通过这些优化，系统在高并发场景下更加稳定高效。
weixin_40941102·2025-03-07 12:31

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

Python的那些事第四十篇：Redis的Python客户端Redis-py

Redis-py:Redis的Python客户端摘要本文档旨在提供一个全面的指南，介绍如何使用redis-py——Redis的Python客户端。
暮雨哀尘·2025-03-07 12:56

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

Redis

1.Redis简介简单来说redis就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此redis被广泛应用于缓存方向。
任璐·2025-03-07 10:52

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

redis进阶——哈希(Hash)

redis作为最流行的高性能的key-value数据库，笔者几乎每个项目都会用到，不过老实说，笔者在初期只会用string类型，就是说每次都是整存整取，说实话，效率不高，不知道大家有没有像我这样。
文修·2025-03-07 06:37

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

剖析RabbitMQ消息可靠投递

文章目录剖析RabbitMQ消息可靠投递1.RabbitMQ的工作流程2.消息可靠性投递2.1剖析消息可靠发送（上半场）2.2剖析消息可靠消费（下半场）2.3剖析消息幂等性保障2.4Redis消息幂等设计剖析
Answer-2296·2025-03-07 03:38

SpringBoot缓存实践

文章目录一、引言二、SpringCache抽象（一）核心概念与原理（二）优势与局限性三、集成常用缓存（一）集成Redis缓存1.集成步骤2.踩坑记录与心得体会（二）集成Ehcache缓存1.集成步骤2.
珠峰日记·2025-03-07 03:27

分布式锁—5.Redisson的读写锁一

大纲1.Redisson读写锁RedissonReadWriteLock概述2.读锁RedissonReadLock的获取读锁逻辑3.写锁RedissonWriteLock的获取写锁逻辑4.读锁RedissonReadLock
东阳马生架构·2025-03-07 02:23

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39

【区块链+绿色低碳】数字碳链 | FISCO BCOS应用案例

项目采用了关系型数据库MySQL和高性能的键值对存储系统Redis，并将这两种数据库与FIS
FISCO_BCOS·2025-03-06 23:53

初识Redis

目录导航Redis核心架构解析多平台环境搭建指南可视化工具生态集群架构设计与实现虚拟化环境构建方案版本演进与6.0特性1.Redis核心架构解析1.1数据模型革命基础类型二进制安全字段存储嵌套结构顺序存储阻塞操作去重集合集合运算排序集合
我不是少爷.·2025-03-06 22:50

Redis 常用命令

以下是关于Redis常用命令的总结与对比一、String类型命令对比命令功能描述返回值说明示例SET设置键值对（覆盖旧值）成功返回OKSETnamexinping→OKSETNX仅当键不存在时设置值（不覆盖
我不是少爷.·2025-03-06 22:20

Grok 3能否打破大模型的魔咒？

以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。
TGITCIC·2025-03-06 22:16

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。
Humingway·2025-03-06 22:15

Redis和MySQL数据一致问题怎么解决

在分布式系统中，Redis和MySQL经常同时使用，Redis通常作为缓存系统，而MySQL作为持久化数据库。二者的数据一致性和安全性问题需要特别关注。
昔我往昔·2025-03-06 20:02
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