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C# 使用StackExchange.Redis实现分布式锁的两种方式

比如一下一个场景,需要对订单号为的订单进行扣款处理,因为后端是多节点的,防止出现用户重复点击导致扣款请求到不用的集群节点,所以需要同时只有一个节点处理该订单。上述代码是在请求时将订单号作为redis key的一部分存储到redis中,并且生成了一个随机的lockValue作为值。只有当redis中不存在该key的时候才能够成功设置,即为获取到该订单的分布式锁了。//获取锁,并且设置超时时间为30秒

#c##redis#分布式 +2
Stable Diffusion 3.5 FP8模型可用于建筑效果图快速生成

Stable Diffusion 3.5结合FP8量化技术,显著提升建筑效果图生成速度与效率,支持1024×1024高清输出,降低显存占用,可在中高端GPU上实时运行,推动建筑设计工作流智能化升级。

Qwen3-VL-8B在动漫角色识别与分类中的精准度测试

本文测试了轻量级多模态模型Qwen3-VL-8B在动漫角色识别中的表现,展示了其零样本识别能力、高准确率与低部署成本的优势,适用于快速响应的线上应用场景。

Wan2.2-T2V-5B模型部署指南:从零搭建文本到视频生成系统

本文详细介绍如何部署轻量级文本到视频生成模型Wan2.2-T2V-5B,支持消费级GPU快速生成短视频。涵盖模型原理、推理优化、Python调用、Docker服务化部署及实际应用场景,并提供避坑建议,助力开发者构建高效T2V系统。

基于Node.js的五子棋在线对战系统(客户端+服务端)实战项目

htmltable {th, td {th {pre {简介:本项目是一个完整的五子棋在线对战系统,包含前端客户端与后端服务端,支持玩家通过互联网进行实时对弈。客户端采用HTML、CSS、JavaScript及现代前端框架构建交互界面,服务端基于Node.js实现游戏房间管理、状态同步与用户匹配等功能,并通过WebSocket实现低延迟的双向通信。

Qwen3-32B与通义千问其他版本对比优劣分析

Qwen3-32B以320亿参数实现接近700亿模型的性能,支持128K上下文和高效推理,在中文理解、数学逻辑与企业级部署方面表现突出。兼顾性能与成本,适合金融、法律等对数据安全敏感的场景,是开源可商用的理想选择。

Ollama量化让大模型在16GB内存设备流畅运行

借助Ollama模型量化技术与Anything-LLM结合,可在16GB内存设备上高效部署本地RAG系统。采用GGUF格式和INT4压缩,显著降低资源消耗,实现数据私有化与低成本运行,适用于个人、企业及开发者场景。

利用Miniconda快速搭建LangChain开发环境

本文介绍如何使用Miniconda创建隔离的LangChain开发环境,解决依赖冲突与版本不兼容问题。通过Conda管理Python环境,结合pip安装LangChain生态组件,实现跨平台、可复现的高效AI开发工作流。

用ACE-Step轻松生成专业级音乐——开源大模型全面解析

ACE-Step是一款开源音乐生成模型,采用潜在扩散与线性Transformer技术,在低维空间高效生成高质量音乐。支持文本、MIDI等多模态控制,实现快速、可定制的音乐创作,适用于短视频、游戏等场景。

基于OpenCV的数码管数字识别实战项目

图像处理作为计算机视觉的核心技术,承担着从原始图像中提取有效信息的关键任务。OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为一个开源的计算机视觉与机器学习软件库,广泛应用于图像处理、特征提取、对象识别等领域,支持多种编程语言如Python、C++,并具备高效的图像处理算法实现。在数码管识别任务中,图像处理的首要目标是提取清晰、结构化的数码段信息,这就要求系

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