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两种持久化策略的总结1. Redis 提供了两种持久化方案：RDB 和 AOF。2. RDB 视为内存的快照，产⽣的内容更为紧凑，占⽤空间较小，恢复时速度更快。但产⽣ RDB 的开销较大，不适合进⾏实时持久化，⼀般⽤于冷备和主从复制。3. AOF 视为对修改命令保存，在恢复时需要重放命令。并且有重写机制来定期压缩 AOF ⽂件。4. RDB 和 AOF 都使⽤ fork 创建⼦进程，利⽤ Linu
为了提升 Redis 的可用性和读写性能，通常采用主从复制架构来实现读写分离。本次实战通过 Docker Compose 快速搭建一个 Redis 主从复制集群，模拟生产环境中 Redis 高可用架构的基础部署方式。通过该实践，可以更好地理解 Redis 主从复制机制、Docker 容器编排以及服务间通信原理。
当AOF文件过大时会触发重写机制，简单来说就是会读取数据库中的键值对数据，然后将每个键值对用一条命令记录到AOF文件中，将重复的命令合成为一个命令，全部完成后，再将新的AOF文件替换掉旧的AOF文件，比如。：主进程创建重写AOF的子进程，父子进程共享物理内存，重写子进程对这个内存为只读，重写子进程会读取数据库里的所有键值对，将每个键值对转化为一条命令。RDB快照又叫做Redis数据快照，简单来说就
thinkphp6 + redis实现大数据导出excel超时或内存溢出问题解决方案
REDISINSIGHT_HOST_DIR：配置 RedisInsight 的数据存放路径（default：~/.redisinsight）LOG_DIR：配置 RedisInsight 的日志存放路径（default：REDISINSIGHT_HOST_DIR）REDISINSIGHT_HOST：配置 RedisInsight 的 IP 地址（default：0.0.0.0）REDISINSIG
打开地址，链接redis即可。教程找我防火墙那个文章。
一、String数据类型概述：String是redis最基本的类型，最大能存储512MB的数据，String类型是二进制安全的，即可以存储任何数据、比如数字、图片、序列化对象等1、appendappend#Redis的append命令是往一个key追加value。如果没有key，则创建一个并且设置value例：redis-cliexists blueappend blue helloappend
比如，member 存储 “女神 ID”，score 是该女神的经纬度信息。v 是键值对的 value 值，是个 union（联合体），当它的值是 uint64_t、int64_t 或 double 数字类型时，就不再需要额外的存储，这有利于减少内存碎片。Java 的 HashSet 底层是用 HashMap 实现，Sets 的底层数据结构也是用 Hashtable（散列表）实现，散列表的 key
大数据量分库分表之后的非分片键查询解决方案
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。Redis采用的是跳跃表。hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元
Redis可视化界面工具：RedisDesktopManagerRedisDesktopManager下载与使用mysql可视化界面工具：navicatenavicate连接使用
大家可以关注一下，之后我还会说说redis基础，慢慢过渡到redis与springboot（mybatis）的项目应用，力求详细，同时分享一些开发感悟，如果觉得我这个人写的还不错，可以看看我以前写的，涵盖Java，python，运维系列，还有。顺带提一口，安装redis后，点击redis-server.exe文件，跳出终端，显示如下即成功启动（第二张），点击cil.exe,则可操作redis。可以
在win11中，双击redis-server.exe，窗口一闪而过，不一定是redis服务没有安装或启动成功，有可能是服务已经启动了。win11中，双击redis-server.exe，若要使窗口不会一闪而过，可在服务窗口中停止正在运行的Redis服务。自己配置缓存服务使用事遇到了一些问题，包括但不限于下载和安装redis服务的一些困惑和寻找可视化工具的困难，特此记录。无论是win10还是win1
本文旨在阐述一个基于Spark技术的旅游数据分析与推荐系统。鉴于旅游业之繁荣发展，对旅游景区数据之深度解析与高效利用已成为不可或缺之环节。该系统充分运用了Spark之分布式计算能力及其卓越的数据处理性能，并与Java版大数据紧密结合。该系统通过广泛收集并深入分析来自不同景区的多维度数据，诸如游客流量、收入状况及游客满意度等，为景区管理者提供了全面而精准的运营分析报告。使得用户能够轻松获取定制化的数
利用spark的分布式优势，一次性批量将7000多万的数据写入到redis中。执行时间可能跟资源环境有关，测试整个过程大概只需要5分钟左右，非常快速。
redis的五大数据类型底层数据结构stringListsethashzset总结stringstring的底层实现可以是int、raw、embstr。int 编码是用来保存整数值，raw编码是用来保存长字符串，而embstr是用来保存短字符串。int，存储 8 个字节的长整型(long，2^63-1)。raw，存储大于 44 个字节的字符串(3.2 版本之前是 39 字节)embstr, 代表
最近发现一款好用的可视化管理工具，可以通过Web的形式进行Linux系统管理，同时支持MySQL、Redis、MongoDB等数据库的管理，功能非常强大！今天就给大家介绍下这款工具，希望对大家有所帮助！
Word2Vec是一种用于处理自然语言处理的模型，它是在2013年由Google的研究员Mikolov等人首次提出的。Word2Vec通过训练海量的文本数据，能够将每个单词转换为一个具有一定维度的向量。这个向量就可以代表这个单词的语义。因为这个向量是在大量语境中学到的，所以这个向量能很好的表达这个单词的语义。Word2Vec包括Skip-Gram和CBOW两种模型，主要是通过优化模型计算词与词之间
使用Redis存储图像，并使用Redis将图像进行读取保存为新的名字。1.利用Opencv读取图像，并将图像数据转换为字节流；在QT中编写的代码，需要配置Pro文件。5.将图像保存为另一个名称的图像。2.将字节流存储到Redis中。3.从Redis中读取图像。4.将字节流转换回图像。
配置环境： Qt5.12.5 OpenCV3.4.9 海康MVS3.1.0开发工具：QT Creator-4.11.01、开发步骤：1)创建QT项目，在pro文件中添加相机的引用文件1.1)添加海康的库：将海康SDK库MVS\Development\Includes和MVS\Development\Libraries\win64下复制到自己的工程目录下然后把库添加到...
文章目录前言一、Java中的Json序列化,不容忽视的getter二、问题重现1.核心代码2.问题分析2.1常用 JSON序列化库 的序列化原理：总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Java中的Json序列化,不容忽视
服务端处理客户端数据，拆分数据。若不存在：放入redis中的房间，将会话正文(并结合本房间历史会话)发给大模型，等待大模型回应。收到回应后，根据redis房间中的历史会话，按照AI会话标记序号，放入房间，随后发送给客户端。会话结束后，将Redis中房间存储拿出修整数据结构，统计训练数据(训练时间、分数)，存入数据库，销毁redis房间。由于在与大模型中对话中会产生大量的临时训练数据，并且客户端和移
这篇论文研究了低秩张量补全问题，旨在从部分观察到的条目中精确恢复低秩张量。模型受到最近提出的基于可逆线性变换的张量-张量乘积(t-product)的启发。通过在满足特定条件的情况下，我们推导出了新的张量管状秩、张量谱范数和张量核范数。利用张量核范数，通过解一个凸规划问题来解决张量补全问题，并在一定的张量非一致性条件下提供了精确恢复的理论界限。实验结果验证了理论结果，图像恢复的应用展示了该方法的优越
多模态推荐中不同模态包含的信息不平衡，使得模型在训练过程中模态欠优化。针对这个问题，本文提出一种反事实知识蒸馏方法(CKD)。该方法由三个主要模块构成：特定模态知识蒸馏、通用-特定的蒸馏损失和反事实推理技术。论文：https://arxiv.org/pdf/2408.06360代码：https://github.com/CRIPAC-DIG/Balanced-Multimodal-Rec（待发布）
碳足迹GIS服务平台技术架构的设计和实现，将有助于企业和社会更好地管理和减少碳排放，推动可持续发展的目标。在碳足迹GIS服务平台中，可视化展示模块能够将计算得出的碳排放数据以直观的方式呈现给用户，包括地图展示、图表分析等多种形式，帮助用户更直观地理解碳排放的情况。碳排放计算是碳足迹GIS服务平台的核心功能之一，通过对采集到的数据进行计算和分析，得出相应的碳排放量。空间信息处理模块负责对碳排放数据进
Redis Sentinel 是 Redis 的高可用实现方案。Sentinel不是一个单独的进程，而是有多个哨兵服务组成的分布式系统。Sentinel集群独立于 Redis 集群，哨兵之间彼此建立连接，共同监控、管理所有的 Redis 节点。哨兵间使用流言协议（gossip protocols）进行消息传播，使用投票协议（agreement protocols）决定是否执行自动故障迁移和选择新的
这对于很多个人自媒体来说，无疑会增加一部分成本，如果要维持原来的收益，就不得不将这部分费用转嫁到最终消费者之上。但是，对于这一税收政策，从合规角度，一直以来就应该是要这样子来做的。不论最终大家会以提高收费门槛还是降低收益比例来应对，大部分技术类自媒体人都持支持态度。但是，如我上图中所说，除了知识星球或者其他机构为我们所扣缴的个税之外，还有一部分可能存在的额外支出是很多人没有去关心的，那就是明年3月
本文汇总了多款AI大模型服务的API信息，包括Ollama、Deepseek、Qiniu、Silicon等12个平台。各平台均提供不同的API类型、官方网址、密钥获取方式和使用文档。其中OpenAI和Gemini等知名平台采用标准API接口，而QwenLM、Doubao等则使用自有接口。所有服务默认未启用，需自行获取API密钥后配置使用，各平台均提供详细的模型文档和技术支持。
目标想使用Docker安装的redis添加bloomfilter插件，以实现一个布隆过滤器，经过搜索发现docker中有整合的redis与bloomfilter插件的镜像。直接使用redislabs/rebloom镜像。安装docker拉取镜像docker pull redislabs/rebloom运行容器docker run -p 6379:6379 --...
【代码】UnifiedJedis客户端使用（bloom）
将需要的数据提前缓存到缓存redis中，可以在服务启动时候，或者在使用前一天完成数据的同步等操作。保证后续能够正常使用。
计数式布隆过滤器(counting bloom filter)Redis实现分析
redisbloom模块安装问题解决
瀑布流推荐用到Redis布隆过滤器报错：ERR exbloom is already existsorg.springframework.data.redis.RedisSystemException: Error in execution; nested exception is io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: ERR Error
Bloomfilter：默认是有0组成bit数组和hash函数构成的数据结构，用来判断在海量数据中是否存在某个元素。应用案例：解决缓存穿透。Bloomfilter放在redis前面，如果查询bf中没有则直接返回，如果存在则查询redis，如果redis不存在，则查询mysql数据库。bf拦截一些不必要的请求。
docker安装redis bloom容器#docker-composer.yamlversion: "3.6" # 确定docker-composer文件的版本services:# 代表就是一组服务 - 简单来说一组容器# serverredis:# 这个表示服务的名称，课自定义; 注意不是容器名称image: redislabs/rebloom # 指定容器的镜像文件container_nam
redisBloom的安装
前言：布隆过滤器有很多使用场景比如说反垃圾邮件，从数十亿的垃圾邮件列表中判断某邮件是否为垃圾。或者说解决缓存击穿问题。或者在一些去重场景中都可以使用到，例如推送新闻不重复。布隆过滤器是redis的一个插件功能，redis4.0之后提供了插件功能才正式登场。redis版本：redis4.0.0bloomfilter版本： v1.1.1参考资料：redis modulesAPI：http...
1.下载redisbloom插件(redis官网下载即可)https://github.com/RedisLabsModules/redisbloom/wget https://github.com/RedisLabsModules/rebloom/archive/v2.2.5.tar.gztar -zxvf v2.2.5.tar.gzmv RedisBloom-2.2.5/ redisbloom
引言本篇主要介绍使用redis布隆过滤器插件实现布隆过滤器。Redis 4.0本版之后，增加了redis布隆过滤器的实现插件——rebloom,下面笔者带大家从安装到整合的项目使用一一道来。1、安装布隆过滤器在指定目录依次执行以下命令完成安装（本篇以目录/usr/local为例）cd /usr/localgit clone git://github.com/RedisLabsModules/reb
redis之bloom过滤器（解决击穿）
之前实习做了一个项目，大致意思是将实时行情数据用mmap高效存储起来，策略同学也会及时（延时在3min内）读取。
FinMem是一个创新性的大语言模型量化交易框架，通过分层记忆与角色设计，为用户提供强大的自动化交易能力。其灵活的配置与强大的可扩展性，使其适用于多种金融场景，无论是学术研究还是实际应用，都能发挥巨大的价值。项目链接。
示例.1import randomfrom random import shufflex = [[i] for i in range(10)]shuffle(x)print(x)运行结果:[[1], [2], [5], [0], [7], [9], [3], [8], [4], [6]][[6], [0], [7], [1], [3], [9], [5], [2], [4], [...
大语言模型（LLMs）如 GPT-4、BERT 和 T5 等，凭借其基于 Transformer 架构和大规模文本数据训练的特性，在自然语言处理领域引发了革命性的变革。它们展现出了在诸多语言相关任务上的卓越能力，但同时也面临着一些显著的局限性。今天我们聊一下LLMs的能力边界，以期为大家提供一个全面而清晰的认识。
完结，撒花！
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