redis深度历险第15页

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理

Katie。·2025-03-17 07:38

深度解析前端面试八股文：核心知识点与高效应对策略

深度解析前端面试八股文：核心知识点与高效应对策略1.引言前端面试是每位开发者迈向职业进阶的重要环节，涉及HTML、CSS、JavaScript、性能优化、浏览器原理、网络、安全、框架（Vue/React

赵大仁·2025-03-17 07:07

文心一言提前免费，高性能大模型全面入局该咋看？

同时，文心大模型X1作为深度思

江瀚视野·2025-03-17 07:06

Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量

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·2025-03-17 06:33

Spring Boot 多级缓存实战：基于 Redis+Redisson 构建高并发解决方案

SpringBoot多级缓存实战：基于Redis+Redisson构建高并发解决方案本文适合人群：中高级Java开发工程师、系统架构师、对高并发场景优化感兴趣的技术人员一、为什么需要多级缓存？

Isaac_Gao·2025-03-17 06:03

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话

shiter·2025-03-17 06:58

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集

盼小辉丶·2025-03-17 05:19

Redis数据的删除策略

Redis是一个key-value存储系统。

l1050188952·2025-03-17 05:15

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

欢迎来到涛涛聊AI。2025年，中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1，在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门，却在能力边界与应用场景上存在显著差异。本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度，剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异：全能选手vs解题专家DeepSeek-V3：高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。它采用混合专家架构（MoE），参数规

涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

【商城实战(36)】UniApp性能飞升秘籍：从渲染到编译的深度优化

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战

奔跑吧邓邓子·2025-03-17 04:06

PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界

引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。

lmtealily·2025-03-17 04:36

数据传输中的守护者：深度解析CRC的错误检测能力

文章目录CRC检测能力命名规范单比特错误检测双比特错误检测双比特检测失效突发错误多比特错误检测突发错误长度大于生成多项式的长度突发错误长度小于等于生成多项式的长度能否完全避免比特检测错误人为干扰的检测能力本篇内容为上课受老师启发，在课后加以思考的产物。如果错误，欢迎指出！本内容不讨论任何关于CRC如何计算以及验证的问题，仅仅讨论CRC是如何实现检测错误的。对于仅仅需要备考的朋友们就可以选择忽视该文

不会写算法的小沈·2025-03-17 03:32

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

玻璃可以折射阳光，教育应该照亮未来

From深度求索玻璃可以折射阳光，教育应该照亮未来——百亿民企办学的破局之路正值高考志愿填报季，680万考生家庭陷入集体焦虑：当985毕业生涌入外卖行业，民办二本深陷"招生寒冬"，AI大厂高薪哄抢的"提示词工程师

资深设备全生命周期管理·2025-03-17 03:00

Redis 持久化方案对比

Redis提供了两种主要的持久化方案：RDB（RedisDatabaseBackup）和AOF（Append-OnlyFile）。每种方案都有其优缺点，适用于不同的场景。

贝克街的小码农·2025-03-17 02:55

【深度C++】之“运行时类型识别RTTI”

0.什么是RTTI运行时类型识别（run-timetypeidentification,RTTI）功能可以获得某类型在运行时的具体动态类型，进而使用该类型的功能。动态类型指的是程序在运行时才可知的类型，与静态类型相对应。静态类型指的是编译时已知的类型。出现静态类型和动态类型定义的原因主要是面向对象的多态。当我们使用父类的指针或引用指向或引用子类对象时，表面上看使用的都是父类的函数，实际上在程序运行

Jinxk8·2025-03-17 01:49

C++设计模式-原型模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍：理解"克隆"的设计哲学1.1什么是原型模式原型模式（PrototypePattern）是一种创建型设计模式，其核心思想是通过复制现有对象来创建新对象，而非传统的新建实例方式。如同生物学的细胞分裂机制，原型对象作为"母体"，通过自我复制产生完全相同的新个体。该模式在C++中通常借助拷贝构造函数或克隆接口实现，特别适用于以下场景：对象初始化成本高昂（如需要读取大文件）；系统需要动态生成多

牵牛老人·2025-03-17 00:09

Mysql数据库简要介绍

如：高缓存，高并发等，以redis为例，redis是以键值对的形式保存数据。数据库是通过（DBMS）创建和操作的容器。数据库版本（Mysql为例）版本4：InnoDB,增加事务的处理，并改进全文本

u010868192·2025-03-17 00:06

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。

max500600·2025-03-16 23:04

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，

a小胡哦·2025-03-16 23:02

vue2和vue3的diff算法有什么区别？

diff整体策略为：深度优先，同层比较。Vue2和Vue3中的diff算法的主要区别：1、vue2的diff算法vue2使用了经典的di

浮生无聊·2025-03-16 22:27

清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式

清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。

硅基打工人·2025-03-16 22:55

高效安全免费解压缩神器全面深度剖析

❤亲爱的小伙伴们，我不定期分享好玩有趣的软件！部分小伙伴有这个需求，为了不错过我们的每一次分享，请大家记得回复互动留言，及时联系就能找到你需要的宝贝，这样大家每天都可以接收和享受到好玩有趣的推送了！❤❤❤你无需担心试用过期或反复提示购买的问题，解压缩神器国际版本承诺永久免费，让你可以无负担地享受压缩服务。在数据压缩与解压领域，一款高效、安全且易用的工具无疑是每位用户的首选。解压缩神器，作为一款的免

山峰999·2025-03-16 22:24

IP系统中的SDP会话描述协议深度解析（一）

SDP核心概念会话描述协议（SessionDescriptionProtocol，简称SDP）作为多媒体会话的元数据载体，其规范定义详见RFC4566标准文档（"https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4566"）。该协议作为跨平台会话描述的通用语法框架，广泛应用于SIP通信系统、RTSP流媒体传输、电子邮件服务及Web服务体系，在广播电视行业的IP化进程

一个广电工程师·2025-03-16 20:14

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力

一勺汤·2025-03-16 19:04

Spring深度学习 — 关于 Spring

下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。

搬运Gong·2025-03-16 19:04

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

1.1 网络爬虫简介

网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等)，根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能

lwen.steven·2025-03-16 17:22

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

MyBatis-Plus 逻辑删除：让数据“消失”却不真正删除的秘密！

其他优质专栏：【SpringBoot】【多线程】【Redis】【✨设计模式专栏（已完结）】…等如果喜欢作者的讲

码熔burning·2025-03-16 16:44

Webpack vs Rollup vs Parcel：构建工具深度对比

文章目录1.核心特性对比1.1功能定位1.2技术架构对比2.配置与使用2.1Webpack配置示例2.2Rollup配置示例2.3Parcel使用示例3.性能对比3.1构建速度3.2输出质量4.生态系统4.1插件生态4.2学习曲线5.适用场景分析5.1Webpack适用场景5.2Rollup适用场景5.3Parcel适用场景6.优缺点总结6.1Webpack6.2Rollup6.3Parcel7.

北辰alk·2025-03-16 16:42

Python--读取mat文件

最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件

一头大学牲·2025-03-16 16:41

使用Redis如何实现分布式锁？（超卖）

分布式锁概念在多线程环境下，为了保证数据的线程安全，锁保证同一时刻，只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用synchronized锁、Lock锁保证线程安全。synchronized锁是Java提供的一种内置锁，在单个JVM进程中提供线程之间的锁定机制，控制多线程并发。只适用于单机环境下的并发控制。想要在多个节点中提供锁定，在分布式系统并发控制共享资源，确保同一时刻只有一个访问可以

MiniFlyZt·2025-03-16 15:08

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍

Redis缓存如何判断热点数据？

hxj..·2025-03-16 15:35

Redis持久化 - AOF

Redis是一款高性能的内存数据库，但由于其数据存储在内存中，断电或异常情况下可能会导致数据丢失。

DxJavascript·2025-03-16 15:01

Redis的持久化-RDB

MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上），隔离性（事务并发执行，涉及一系列的问题）Redis

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

redis 清理缓存

----windos方法1，重启redis也能请缓存。

m0_74823408·2025-03-16 14:28

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

深度好文图解 RocketMQ 的系统架构

今天给大家分享一篇学习RocketMQ系统架构核心知识点的梳理和总结,在讲解时力求精简、通俗易懂，通过图解来给正在学习RocketMQ的小伙伴带来帮助。RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件，在2012年开源，在2017年成为Apache顶级项目。1集群架构RocketMQ的集群架构如下图：从上图可以看到，整个集群中有四个角色：NameServer集群、Broker主从集群、Producer

橘野禾·2025-03-16 13:18

财务管理核心知识深度剖析

目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重

阿贾克斯的黎明·2025-03-16 13:46

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

引言在嵌入式系统和处理器设计领域，RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师，了解这两种架构的优缺点以及适用场景，对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面，深入对比RISC-V和ARM架构，帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

《黑客攻防从入门到精通：工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防，构建完整网络安全知识体系

目录一、书籍核心逻辑与学习路径二、核心模块与工具深度解析模块1：信息收集与网络扫描模块2：渗透测试与漏洞利用模块3：密码攻防与身份认证模块4：恶意程序攻防模块5：网络追踪与反追踪模块6：系统加固与数据防护三

予安灵·2025-03-16 12:14

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

Python3【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景：田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩，传统人工计时和统计效率低且易出错。

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

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