在企业数字化和智能化转型的关键时期，数据的实时分析和服务的即时响应需求对软件和硬件都提出了更高的要求，硬件需要更高效的数据方式才能满足当前和未来一段时间的需求。被誉为Intel“黑科技”...
整个文件分片上传过程通过预上传生成唯一的上传 ID 和文件信息，分片上传将每个分片存储到指定路径并更新上传进度，最后通过获取已上传分块信息接口返回前端已上传的分片信息。整个过程利用 Redis 存储文件信息，确保上传过程的高效和可靠。优化后的代码在功能上较为完善，支持断点续传、完整性校验和资源清理等功能，但在处理大规模数据、并发上传和异常情况时仍存在一些不足。在实际应用中，可以根据具体需求和场景进
用户点赞、收藏使用在进行更新视频点赞、收藏数量等信息时，并非直接修改数据库，而是先修改缓存中的数据，再利用消息队列，或定时任务等方式，将缓存中的数据更新到数据库使用定时任务同步缓存与数据库在你的第一版实现中，已经很好地结合了旁路缓存（视频基本信息）和异步写入缓存（点赞、收藏、播放量等高频修改信息）。以下是对你现有实现的分析和进一步优化的建议，以确保数据一致性和系统的高效性。旁路缓存模式：异步写入缓
在浏览器中通过http仅能实现单向的通信,comet可以一定程度上模拟双向通信,但效率较低,并需要服务器有较好的支持; flash中的socket和xmlsocket可以实现真正的双向通信,通过 flex ajax bridge,可以在javascript中使用这两项功能. 可以预见,如果websocket一旦在浏览器中得到实现,将会替代上面两项技术,得到广泛的使用.面对这种状况，HTML5定义了
在上一节的博客中，我们深入理解了类的四大默认成员函数。这些成员函数堪称编译器自动生成的 “基础设施”，它们在幕后默默发挥着关键作用，妥善处理对象的初始化、清理和拷贝等重要操作。具体来说构造函数负责完成对象的初始化工作；析构函数则承担着释放对象所占用资源的重任；拷贝构造函数的存在有效避免了浅拷贝可能带来的陷阱；而赋值运算符重载函数能够巧妙解决自赋值问题。我的个人主页，欢迎来阅读我的其他文章我的C++
选择LLM需根据具体任务和需求。OpenAI和Claude适合技术任务和代码生成，DeepSeek和Llama在开放性和定制化上占优，而OLMo则为研究LLM内部机制提供了透明平台。随着AI工具的不断进化，科研人员将有更多选择，但也要综合考虑法律和伦理风险。
本文介绍了Redis的使用场景，并演示在ASP.NET Core中如何使用FreeRedis。
当在高并发，高性能，降低数据库压力的情况下，首先会选择redis作为缓存机制，当有大量请求需要查询数据库时，为了降低数据库的压力，并提高请求查询性能（redis基于内存，读取速度快），会将数据库的信息缓存到redis中，这样就形成了很好的分层结构，请求可以直接查询redis中缓存的信息，然后返回，就不需要经过数据库，减小了数据库的压力，同时，可以迅速查询到信息，岂不美哉。但有利就有弊，如果请求的数
缓存跟消息队列归纳，稳，精，准！！！！！！
Redis 的缓存问题和内存淘汰机制对于提升系统性能和稳定性至关重要。通过合理的配置和调整淘汰策略以及算法参数，可以显著提高缓存的效率和性能。
应急响应-redis入侵应急响应
事务的原子性、一致性、持久性、隔离性。与MySQL对比的优势和。事务的用处。事务的相关命令，multi、exec、discard、watch。watch的使用方法和实现原理
DeepSeek政务应用场景与解决方案》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心及人工智能学院联合发布的报告。该报告聚焦于人工智能在政务领域的深度应用，提出了从电子政务到AI+政务的三阶段演进路径。报告详细阐述了AI在政务办公、城市治理、民生服务和辅助决策四大方向的多样化应用场景，包括公文写作、行政审批、司法行政、城市治理、教育资源匹配、就业推荐、舆情研判等。同时，报告介绍了DeepSeek的技术
在大模型技术迅速普及的当下，如何在本地环境中以低成本部署高性能AI服务，成为了广大开发者关注的焦点。本文将结合Spring AI、Ollama和DeepSeek-R1模型，通过Docker容器化部署和Redis持久化存储，手把手教你构建一个支持连续对话的AI应用。这一方案特别适合需要私有化部署、数据安全可控的场景，如企业内部知识库、教育问答系统等。
前几天，老板和我们开了个会，提到一个让人深思的事情：越来越多的客户开始询问，能不能把DeepSeek接入他们的系统，帮助他们管理数据、合同和一些文件。那一刻，我突然意识到，AI技术已经不仅仅是个高大上的话题，它正在切实改变着我们工作和生活的方式。客户的需求很简单，但背后却透露着一个深刻的问题——他们希望通过AI来提高效率、减少错误。对于很多传统企业来说，信息的混乱和管理的漏洞已经成为不可忽视的痛点
1.背景介绍1. 背景介绍Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的高性能键值存储系统，由 Salvatore Sanfilippo 在 2009 年开发。Redis 支持数据结构的持久化，并提供多种语言的 API。Redis 的核心特点是内存速度的数据存储，它的数据结构包括字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Sets)和有序集...
超越o1，吊打GPT！近期可谓是风头正盛，各行各业都在激烈讨论其广泛的应用价值。可奈何各种因素限制，如此强大的模型在官网上，不禁令人抓耳挠腮。
我用夸克网盘分享了「DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用-完结。点击链接即可保存链接：https://pan.quark.cn/s/d3cbd41ad4b3点击链接即可加入夸克IT资源网盘群：https://pan.quark.cn/g/f233c5028d备用地址：最新夸克共享群：https://link3.cc/cowcowit今天，我们来讲另一个与I/O操作强相关的代码包b
对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。
一文中，我们分享了流量管控对大模型应用工程化的重要性，而 AI 网关已经成了大模型应用的标配，通过 AI 网关将部署的模型作为服务注册，API 暴露给需要的调用方，同时并具备了限流、鉴权、统计等能力。基于云原生 API 网关的消费者鉴权能力支持模型服务的分租，用户可以像模型服务商一样在网关上签发自己的 API Key 供用户使用，并能够控制消费者的调用权限和调用额度，配合可观测能力，还可以对每个消
1.背景介绍Redis是一个开源的高性能键值存储系统，它支持数据结构的持久化，并提供多种语言的API。Redis是用C语言编写的，并且是单线程的。它的性能非常高，可以用于缓存、实时消息处理、计数器、Session存储等场景。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的、隐藏的、可以用于支持决策的模式、规律和知识的过程。数据挖掘可以应用于各种领域，如金融、医疗、教育等。机器人是指由计算机程序控制...
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。生成成功啦，点击开始就可以开始随机点
AI智能体如何落地教育？盘点AI Agent在教育领域应用的10个案例从国内外的10个智能体案例，透视AI Agent在教育领域的应用AI Agent在教育领域有哪些应用价值和应用场景？10个案例告诉你全文约9300字，阅读时间6分钟经历了一年多的发展，AI Agent正在越来越多地参与到教育工作之中。Toby Hudson 构建了一个Agent用于支持他的化学基础单元的学生。这个Agent以教育
扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类智能体，并将智能体发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。在介绍如何搭建智能体之前，让我们了解一下什么是智能体。所谓智能体，是基于大型语言模型构建的智能实体，它具备感知规划推理学习执行和决策等智能行为特征，能够自动化地完成包括文本生成、对话交互、语言翻译、数据分析、预测分析在内的多种复杂任务，
如有侵权，请联系～如有错误，也欢迎批评指正～本篇文章大部分是来自学习《Redis设计与实现》的笔记。
MySQL从入门到精通：MySQL看这篇就够了在现代软件开发中，数据库是支撑应用的重要基础，而MySQL作为开源且高效的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种企业和互联网应用中。无论是小型网站还是大型分布式系统，MySQL都能提供强大的数据存储与管理支持。本篇教程将带领你从SQL的基础知识讲起，逐步深入到复杂的查询操作、优化技巧、事务处理等内容，帮助你全面掌握MySQL的使用，成为MySQL的高手。
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数据库网格结构是处理分布式系统中复杂数据需求的一种先进方法。通过深思熟虑地结合不同的数据库技术，并使用 Navicat 等专业级工具对其进行管理，企业可以构建灵活、可扩展的数据基础架构，以满足现代业务需求，同时保持可管理性和性能。
Installing SSL can usually be a very tedious process. Luckily for us, Certbot has an automated script to easily help us to get SSL/ HTTPS set up with a few command lines.To start, install Certbotsudo
限流尽可能在满足需求的情况下越简单越好！
linux命名管道匿名管道
docker导入镜像错误：open /var/lib/docker/tmp/docker-import-1985004082/redis-6.2.4/json: no such file or directory
本文探讨了MySQL与Redis缓存一致性问题，分析了先操作MySQL或Redis时的时序问题及潜在风险，提出了Cache-Aside模式作为解决方案，并介绍了直读、直写等缓存操作模式。此外，还提到通过Canal和消息队列提升系统一致性的方法，为高并发场景下的数据一致性提供了实践指导。
在现代应用开发中，数据存储的选择直接影响系统的性能、扩展性和成本。Redis 和 MongoDB 是两种极具代表性的数据库技术，它们分别擅长解决不同场景下的问题。本文将深入探讨 Redis 的高级数据结构（如 HyperLogLog 和 Geospatial）以及 MongoDB 的分片集群机制和变更流功能，并通过两个实战案例展示如何在实际项目中结合这两种技术。此外，我们还将讨论冷热数据分离、TT
现在是大数据时代（一般的数据库已经解决不了的数据：大数据（海量存储和并行计算））1、单机时代（如MySQL）的瓶颈数据量太大，一个机器存不下数据的索引（MySQL单表300万条数据，一定要建立索引）,一个机器内存放不下访问量大（MySQL读写混合 — 性能降低），一个服务器承受不了2、Memcached缓存（减轻服务器的压力） + MySQL + 垂直拆分（读写分离，多个MySQL服务器，有的值负
🔥个人主页： 中草药🔥专栏：Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值对存储数据库，支持持久化、网络化访问，并提供多种数据结构操作，用作数据缓存。它由Salvatore Sanfilippo开发，凭借其单线程模型和高效数据结构，成为高并发场景下的首选解决方案。核心特性：内存存储：数据主要存储在内存中（内存为主，硬盘为辅），读写速度远超传统磁盘数据
在 Kubernetes (k8s) 环境下使用 Redis Sentinel 进行高可用部署时，可能会遇到。Redisson 是一个高效的 Redis 客户端，支持 Redis Sentinel 模式。本文将对这些问题进行汇总分析，并提供详细的解决方案。，说明没有可用副本，Sentinel 可能无法完成切换。如果 Sentinel Pod 挂了，需要重新启动。不存在，说明 Sentinel 配置
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