Redis笔记第13页

HarmonyOS 生命周期详解：用三张图彻底搞懂 UIAbility、页面与组件的生命周期

作者：像素笔记|发布时间：2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表，深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制，涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践

·2025-07-08 05:53

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent

·2025-07-08 04:46

OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战

陈乔布斯·2025-07-08 04:16

Redis集群部署指南：高可用与分布式实践

目录1.原理与理论2.背景与目的3.详细部署步骤（手动操作）步骤1：安装Redis5.0.4步骤2：配置Redis服务步骤3：修改关键配置步骤4：启动所有节点步骤5：构建集群步骤6：验证集群状态4.常见问题与解决方案节点无法加入集群集群槽位未完全分配主从切换失败客户端重定向错误

东窗西篱梦·2025-07-08 02:33

Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级

Redis之缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级1、缓存雪崩发生场景：当Redis服务器重启或者大量缓存在同一时期失效时,此时大量的流量会全部冲击到数据库上面,数据库有可能会因为承受不住而宕机解决办法

俺是农村的·2025-07-08 02:00

什么是bigkey

BigKey（大键）是Redis中的一种潜在性能问题，通常指的是占用大量内存或者元素数量过多的键。它可能导致Redis性能下降，甚至阻塞其他请求，因此在使用Redis时需要特别关注。

·2025-07-08 02:59

redis实现消息队列

✅一、使用List实现消息队列的原理（经典队列模型）RedisList本质是什么？Redis的List是一个双向链表（quicklist实现），支持从两端高效地插入和弹出元素。队列模型怎么实现？

秋恬意·2025-07-08 02:28

C语言笔记 - 模运算符（%）的用法

在C语言中，模运算符（%）是一种常见的运算符，用于计算两个整数相除后得到的余数。它的使用非常简单，但在实际的编程中有很多有用的应用场景。本文将详细介绍模运算符的用法，并提供一些相关的源代码示例。基本用法模运算符采用百分号（%）表示，它的作用是计算两个整数相除后的余数。例如，表达式"10%3"将返回1，因为10除以3的余数是1。下面是一个基本示例：#includeintmain(){intdivid

UkjUnity·2025-07-08 01:23

Semtech 新的3.3V TVS RClamp3374N 在以太网上的雷击防护应用

RClamp2574NSemtech浪涌Semtech新的3.3VTVSRClamp3374N保护八线介绍Semtech的RClamp2574N可以被配置以保护高达8个高速线（四对线）应用，如机顶盒，服务器，笔记本

_Nickelback·2025-07-08 01:50

Docker技术全景解析：从核心原理到实践应用

Docker的核心突破在于创建了跨环境的应用交付标准——开发者构建的Docker镜像可在开发笔记本、测试服

Liudef06小白·2025-07-08 01:20

python笔记-Selenium谷歌浏览器驱动下载

Selenium谷歌浏览器驱动下载地址：https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable下面是遇到的问题：python网络爬虫技术中使用谷歌浏览器代码，报错：OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序：遇到错误OSError:[WinError193]%1不是有效的Win32应用程序通常意味着

hero.zhong·2025-07-08 00:49

Pixhawk源码笔记五：存储与EEPROM管理

这里，我们对APMEEPROM存储接口进行讲解。如有问题，可以交流[email protected]。新浪@WalkAnt，转载本博客文章，请注明出处，以便更大范围的交流，谢谢。第六部分存储与EEPROM管理详细参考：http://dev.ardupilot.com/wiki/learning-ardupilot-storage-and-eeprom-management/用户参数、航点、集结点、地图

zhouxinlin2009·2025-07-08 00:11

【ESP32最全学习笔记（基础篇）——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】

关于本教程：ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠

「已注销」·2025-07-07 23:40

【Unity笔记02】订阅事件-自动开门

流程当玩家移动到触发区域的时候，门自动打开事件系统usingSystem;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassEventSystem:MonoBehaviour{publicstaticEventSystemInstance{get;privateset;}publi

·2025-07-07 23:39

Spring Boot多实例环境下保障数据一致性

解决方案(1)分布式锁控制//使用Redisson实现分布式锁@Scheduled(cron="0*/5***?")publicvoidsyncDataJob(){

KiddoStone·2025-07-07 23:36

Golang基础笔记九之方法与接口

本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：Golang基础笔记九之方法与接口本篇笔记介绍Golang里方法和接口，以下是本篇笔记目录：方法接口用结构体实现类的功能1、方法首先介绍一下方法。

·2025-07-07 23:58

Docker - Docker容器中安装Redis

前面我介绍了如何在centOS环境下安装mysql和docker，Docker-阿里云服务安装Docker-CSDN博客，Docker-Docker容器中安装Mysql-CSDN博客下面我在介绍一下如何安装redis

那年夏天丶·2025-07-07 22:33

设计模式笔记_创建型_工厂模式

1.工厂模式简介工厂模式是一种创建型设计模式，主要用于创建对象实例。它通过定义一个接口或抽象类来创建对象，而不是直接实例化具体类，从而将对象的创建过程与使用过程分离。工厂模式通常分为两种类型：简单工厂模式（SimpleFactory）：这种模式并不是GoF设计模式之一，但在实际应用中非常常见。简单工厂模式通过一个工厂类来负责创建对象，根据传入的参数的不同，返回不同类型的实例。工厂方法模式（Fact

·2025-07-07 22:54

TypeReference解决Fastjson反序列化时泛型擦除问题-笔记

com.alibaba.fastjson.TypeReference是Fastjson库中的一个泛型类型引用类，主要用于解决Java泛型在运行时类型擦除的问题。它使得在反序列化JSON数据时能够保留完整的泛型类型信息（如List,Map等），确保数据被正确解析为预期的复杂类型。TypeReference是一个抽象类，我们通常通过创建一个匿名内部类来使用它(例如newTypeReference(){

饕餮争锋·2025-07-07 22:24

Redis——Redis性能优化与技术选型原理

摘要redis的拥有众多优点，但是的技术有利有弊，所以只有在redis最擅长的场景中才能让redis的作用发挥到最大的作用。同样的redis一样存在很多优化和改进的点。

庄小焱·2025-07-07 21:22

Redis 性能优化 18招

前言Redis在我们的日常开发工作中，使用频率非常高，已经变成了必不可少的技术之一。Redis的使用场景也很多。比如：保存用户登录态，做限流，做分布式锁，做缓存提升数据访问速度等等。

ThinkerFuther·2025-07-07 21:21

Redis性能优化：全网最全的一篇

硬件CPU选择高性能的多核CPU：Redis是单线程处理请求的，性能取决于单个核心的处理能力。选择高主频（3GHz以上）的CPU能有效提高Redis的单实例性能。

上海第一深情Alan·2025-07-07 21:20

Python爬虫笔记汇总

except:print(“爬取失败”)4.网络图片爬取及存储#实例4：爬取图片‘’‘r.content#表示返回内容的二进制格式’‘’importrequestsimportosroot=‘./Pic/’path=root+url.split(‘/’)[-1].split(‘@’)[0]url=‘http://img0.dili360.com/ga/M00/02/AB/wKgBzFQ26i2AW

大厂_jvS·2025-07-07 20:15

爬虫的笔记整理

网络爬虫首先要认识http和https协议在浏览器中发送一个http请求：1.输入一个URL地址之后，向http服务器发送请求，主要分为GET和POST两种方法2.输入URL之后，发送一个request请求，这时候服务器把response文件对象发送回浏览器3.浏览器中解析返回的HTML，其中引用了许多的其他文件，images，css文件，JS文件等，再次法中request去获取这些内容4.所有的

咸鱼时日翻身·2025-07-07 20:14

2024年最全kali无线渗透之用wps加密模式可破解wpa模式的密码12_kali wps，网络安全开发究竟该如何学习

三、精品网安学习书籍当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔

2401_84558314·2025-07-07 19:09

计算机网络（网页显示过程，TCP三次握手，HTTP1.0，1.1，2.0，3.0，JWT cookie）

前言最近一直在看后端开发的面经，里面涉及到了好多计算机网络的知识，在这里以问题的形式写一个学习笔记（其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站）1.当键入网址后，到网页显示，其间发生了什么

老虎0627·2025-07-07 19:38

Redis Geo结构详解：从原理到实战，手把手教你玩转地理位置功能

以前做这种功能可能需要依赖MySQL的经纬度计算，或者上专业的GIS数据库（比如PostGIS），但Redis3.2版本后推出的Geo（地理信息）模块，用极简的API和高效的性能，完美解决了这类问题。

码不停蹄的玄黓·2025-07-07 19:06

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。

·2025-07-07 18:05

数据存储：使用Python存储数据到redis详解

数据知道·2025-07-07 18:35

Redis GEO vs MongoDB 地理空间关键指标对比

方案对比：RedisGEO：优点：性能极快（微秒级）简单易用，支持距离计算缺点：仅支持位置查询，无法直接关联其他属性（如商家类型）需要额外存储详细信息（需要二次查询MySQL或MongoDB）数据同步：

·2025-07-07 18:04

PyQt5—QTextEdit 学习笔记

第二章控件学习一、QTextEdit基础认知QTextEdit是PyQt/PySide框架中用于处理富文本内容的强大控件，它不仅支持纯文本编辑，还能处理HTML、图片等复杂内容，是开发文本编辑器、日志查看器等应用的核心组件。二、最简单的QTextEdit实现下面是一个创建QTextEdit并显示的基础案例，适合零基础入门：importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApp

寄思～·2025-07-07 18:32

陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新

1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系：相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast

WangSoooCute·2025-07-07 16:23

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov

Unacandoit·2025-07-07 16:49

Java NIO 模型笔记

目录JavaNIO概述JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel（通道）Buffer（缓冲区）Selector（选择器）Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点NIO与Netty简介总结JavaNIO概述JavaNIO（NewI/O）是从Java1.4开始引入的一套新的I/OAPI。主要用于构建高性能、高并发的网络通信程序。

笑衬人心。·2025-07-07 15:16

Redis存储Cookie实现爬虫保持登录 requests | selenium

前言前面已经介绍了requests和selenium这两种方式的基础知识和模拟登录,但是我们需要每次都进行登录,这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python爬虫request三方库实战-CSDN博客Python爬虫XP

·2025-07-07 14:10

解决部分机型浏览器使用pdf.js 出现 undefined is not an object(evaluating ‘response.body.getReader‘) 报错问题

问题undefinedisnotanobject(evaluating‘response.body.getReader’)参考小王子的笔记本的技术博客仔细分析源码后发现，PDFjs的getDocument

HHH 917·2025-07-07 13:33

SVN笔记之SVN启动模式

SVN开源代码的版本控制系统一、生命周期创建版本库→检出→更新→执行变更→复查变化→修复错误→解决冲突→提交更改二、SVN启动模式首先,在服务端进行SVN版本库的相关配置手动新建版本库目录mkdir/opt/svn利用svn命令创建版本库svnadmincreate/opt/svn/runoob使用命令svnserve启动服务svnserve-d-r目录--listen-port端口-r:配置方式

·2025-07-07 13:01

subversion安装、备份、安全认证实践笔记——宋轶聪

在windows上配置svn的方法在linux10.117.100.130上安装svnsvn库的导入导出查看svn服务器版本SVN备份策略Svn服务配置和维护常用命令linux下启动和停止win下启动和停止svn把svn加为系统服务配置apache通过http访问svnsvn命令行====================================在windows上的配置方法=========

etune·2025-07-07 13:58

STM32 开发笔记：从环境搭建到任务调度

今天体验了一把augment确实好用，记录一下STM32开发笔记：从环境搭建到任务调度️环境准备必需工具STM32CubeMX：图形化配置工具，用于初始化MCU外设和生成基础代码STM32CubeCLT

嵌入式的小萌新·2025-07-07 13:56

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。以下是系统化的解析：1.为什么需要正则化？过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.

·2025-07-07 12:23

【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征

多类特征（Multi-classFeatures）详解多类特征是指一个特征（变量）可以取多个离散的类别值，且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型，尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征？定义：特征是离散的、有限的类别，且类别之间无大小或顺序关系。示例：颜色：红、绿、蓝（无顺序）。城市：北京、上海、广州（无数学意义的大小关系）。动物类别：猫

巴伦是只猫·2025-07-07 12:53

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1

star_and_sun·2025-07-07 12:23

Simscape入门教程

文章目录物理网络连接到Simulink运行本文是官方教程构造物理模型的基本步骤的学习笔记，旨在建立一个带有控制器的质量-弹簧-阻尼系统。

微小冷·2025-07-07 12:51

Linux下Redis安装配置全攻略（2024最新版）

手残党也能搞定的Redis安装指南还在为Linux安装Redis发愁？（别问我怎么知道的）今天这个保姆级教程绝对能让你爽到飞起！从零开始到完全可用只要10分钟，连小白都能轻松上手！

「已注销」·2025-07-07 12:49

【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化

向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4

巴伦是只猫·2025-07-07 12:48

大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2

【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】

Gravity!·2025-07-07 11:17

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