[转帖]来来来,快速撸 Redis 一遍!

https://juejin.cn/post/7187322861550305341 原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎分享,转载请保留出处。 年底了,你发年终奖了么?是不是很不爽?不管是被动毕业还是主动毕业,生活还得继续是不是? 作为程序员,那就离不开Redis,谁让不争气的磁

Go-Zero技能提升:深度探究goctl的妙用,轻松应对微服务开发挑战!(三)

前言 有位同学在群里说:“Go-Zero官方文档太简洁了,对小白有点不友好。好奇你们是怎么学习的?项目是怎么封装的?有什么提高开发效率的技巧吗?”。 来来来,这期内容给你安排上,先教你goctl的妙用! 前两篇文章分享了 Go-Zero微服务快速入门和最佳实践(一) 和 Go-Zero从0到1实现微

来自多彩世界的控制台——C#控制台输出彩色字符画

引言 看到酷安上有这样一个活动,萌生了用 C# 生成字符画的想法,先放出原图。 酷安手绘牛啤 §1 黑白 将图像转换成字符画在 C# 中很简单,思路大致如下: 加载图像,逐像素提取明度。 根据明度映射到字符列表中对应的字符。 输出字符。 GetChars函数负责将传入的图像按一定比例导出字符画的字符

聊聊神经网络的基础知识

来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量:0阶张量;12,4,3, 向量:一阶张量;[12,4,3] 矩阵:二阶张量;[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量:多维数组;

[转帖]一次 Scan 竟耗时上百秒?Redis Scan 原理解析与踩坑

来自:指月 https://www.lixueduan.com原文:https://www.lixueduan.com/post/redis/redis-scan/主要分析了 Redis Scan 命令基本使用和具体实现,包括Count 参数与 Scan 总耗时的关系,以及核心的逆二进制迭代算法分析

[转帖]基于 Nginx 实现 10万+ 并发,Linux 内核优化

来源:http://t.cn/EyQTMwG 由于默认的Linux内核参数考虑的是最通用场景,这明显不符合用于支持高并发访问的Web服务器的定义,所以需要修改Linux内核参数,是的Nginx可以拥有更高的性能; 在优化内核时,可以做的事情很多,不过,我们通常会根据业务特点来进行调整,当Nginx作

[转帖]本地负载均衡与 Nginx 区别 | 学习笔记

来自:阿里云开发者学堂 2022-10-31 92 辽宁举报 简介: 快速学习 本地负载均衡与 Nginx 区别 开发者学堂课程【精通 Spring Cloud Alibaba:本地负载均衡与 Nginx 区别】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。 课程地址:https://develop

quarkus数据库篇之二:无需数据库也能运行增删改查(dev模式)

来了解quarkus官方提供的一个小工具,就算没有数据库,也能让应用顺利的运行增删改查(dev模式)

Qt实现汽车仪表盘

在UI界面显示中,仪表盘的应用相对比较广泛,经常用于显示速度值,电压电流值等等,最终实现效果如下动态图片(文末提供给源工程下载): 主要包含以下绘制步骤: 绘制画布 /* * 绘制画布 */ void Widget::initCanvas(QPainter &painter) { //消除锯齿 pa

聚类模型的算法性能评价

一、概述 作为机器学习领域的重要内容之一,聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类,就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类,使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略,聚类算法有很多种,如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后

Java基础:throw和throws的详解

总结来说,throw是用来抛出一个具体的异常实例,而throws是用来声明方法可能会抛出哪些类型的异常,是对调用者的一种通知和要求。 1. throw 作用: throw关键字用于在方法体内实际抛出一个异常实例。当程序运行到throw语句时,指定的异常会被创建并抛出,立即终止当前方法的执行,并将控制

TiKV 源码分析之 PointGet

作者:来自 vivo 互联网存储研发团队-Guo Xiang 本文介绍了TiDB中最基本的PointGet算子在存储层TiKV中的执行流程。 一、背景介绍 TiDB是一款具有HTAP能力(同时支持在线事务处理与在线分析处理 )的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容等重要特性。TiDB 采用多

回归模型的算法性能评价

一、概述 在一般形式的回归问题中,会得到系列的预测值,它们与真实值(ground truth)的比较表征了模型的预测能力,为有效量化这种能力,常见的性能评价指标有可解释方差(EVS)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)等。值得一提的是,回归问题分单输

WPF 稳定的全屏化窗口方法

本文来告诉大家在 WPF 中,设置窗口全屏化的一个稳定的设置方法。在设置窗口全屏的时候,经常遇到的问题就是应用程序虽然设置最大化加无边框,但是此方式经常会有任务栏冒出来,或者说窗口没有贴屏幕的边。本文的方法是基于 Win32 的,由 lsj 提供的方法,当前已在 1000 多万台设备上稳定运行超过三...

installshield 安装jdk并配置环境变量

今天来通过installshield安装jdk以及配置环境变量,本质上是调用第三方安装程序。 首先将jdk的安装文件添加到我们的安装程序中 然后编写我们的脚本 选择BEHAVIOR AND LOGIC->InstallScript->Setup.Rul->After Move Data->OnFir

在Biwen.QuickApi中整合一个极简的发布订阅(事件总线)

闲来无聊在我的Biwen.QuickApi中实现一下极简的事件总线,其实代码还是蛮简单的,对于初学者可能有些帮助 就贴出来,有什么不足的地方也欢迎板砖交流~ 首先定义一个事件约定的空接口 public interface IEvent{} 然后定义事件订阅者接口 public interface I

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试

多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的

揭露 FileSystem 引起的线上 JVM 内存溢出问题

作者:来自 vivo 互联网大数据团队-Ye Jidong 本文主要介绍了由FileSystem类引起的一次线上内存泄漏导致内存溢出的问题分析解决全过程。 内存泄漏定义(memory leak):一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间,JVM不能正常回收改对象或者变量。一次内存泄漏似乎

rerank来提升RAG的准确度的策略

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成两种技术的模型,旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking(重排序)来提升RAG的准确度,可以采取以下策略: 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或

<Python全景系列-1> Hello World,1分钟配置好你的python环境

欢迎来到我们的系列博客《Python360全景》!在这个系列中,我们将带领你从Python的基础知识开始,一步步深入到高级话题,帮助你掌握这门强大而灵活的编程语法。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,这个系列都将提供你需要的知识和技能。这是我们的第一篇文章,让我们从最基础的开始:如何在你的电脑上配置Python环境。