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Redis5.0之后的内存策略--最新八种算法

前言:这八种算法是基于redis5.0版之后的,他新增了新增allkeys-lfu,volatile-lfu这两种算法,也就是多了LFU算法,而LFU与LRU算法不同在于;LRU是淘汰最近最长时间未使用的页面进行淘汰,而LFU是要求在页置换时置换引用计数最小的页,因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多,但以后就不再使用,这类页将会长时间留在内存中,因此可以将引用计数寄存器定时右移一位,形成指数衰减的平均使用次数。 1. Redis内存策略 1.1 内存使用情况说明 Redis将数据都保存到内存中,如果一直往内存中存储数据,而不维护.将来可能导致内存数据存不下.内存溢出. 1.主动淘汰 在redis赋值操作执行时,可以添加超时时间.当时间一到则数据自动删除. 2.采用算法进行淘汰 1.2 Redis中内存优化算法 1.2.1LRU算法 LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一...

深度学习最佳实践

本文首发自公众号:RAIS,欢迎关注。 最佳实践,顾名思义,就是做某事的最佳方法,当然,这里的最佳一定是绝大多数情况,但又不是百分百的情况,我们不必纠结这个问题,我们需要记住的是下面这些方法在深度学习实践中是非常好的做法。 回调机制 如果你看到这里,我有理由认为你是一个懂得程序设计懂得编程的有一定开发经验的程序员,既然如此,你一定对回调不陌生,回调类似于一种观察者的设计模式,我交给你一个任务去执行,交代结束我就继续去做自己的工作了,你执行结束了,不管结果是好是坏,你都要把结果告诉我,这就是回调的含义。 在我们之前的各种深度学习的例子中,总有一个参数是 epochs,含义是网络模型循环迭代的次数,一开始的时候,我们都会给出一个不小的值,让网络训练然后调整参数,这个 epochs 在调整参数的过程中总要保证模型要处于过拟合状态,只有这样,我们才能知道在什么情况下网络达到最优。在前面的大多数例子中这是合理的也是可行的,因为我们的网络训练的很快,数据集也没有大到在可接受时间内无法完成的情况,因此这并不影响什么,但是也有一些例外,例如前文提到的循环神经网络,训练的时间可能就有点让你等得不耐烦了,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。