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Redis集群介绍及测试思路

作者:京东零售 李磊 Redis集群介绍 Redis集群一般有四种方式,分别为:主从复制、哨兵模式、Cluster以及各大厂的集群方案。在3.0版本之前只支持单实例模式,3.0之后支持了集群方式。在3.0之前各大厂为了解决单实例Redis的存储瓶颈问题各自推出了自己的集群方案,其核心思想就是数据分片,主要有客户端分片、代理分片、服务端分片。这里咱们只介绍前三种方式:主从、哨兵、Cluster。 1、主从复制 Redis单节点的数据是存储在一台服务器上的,如果服务器出现故障,会导致数据不可用,而且读写都是在同一台服务器上,请求量大时会出现I/O瓶颈。为了避免单点故障和读写不分离,Redis提供了复制功能来实现Master中的数据向Slave数据库的同步。Master可以有多个Slave节点,Slave节点也可以有Slave节点,从节点是级联结构,如下图所示: 主从复制工作原理 一般情况下为了让数据读写分离,Master节点用来执行写操作,Slave节点提供读操作,Master执行写操作时将变化的数据同步到Slave,其工作原理如下图所示: Redis主从复制基本原理有三种:全量复制、基于...

CVPR 2023 | 单阶段半监督目标检测SOTA:ARSL

本文提出了针对单阶段半监督目标检测任务的Ambiguity-Resistant Semi-supervised Learning(ARSL)算法,创新地提出了两个通用的单阶段半监督检测模块:Joint-Confidence Estimation(JCE)和Task-Separation Assignment(TSA)。JCE通过联合分类和定位任务的置信度评估伪标签质量。TSA基于教师模型预测的联合置信度将样本划分为正样本、负样本和模棱两可的候选样本,并进一步在候选样本中分别为分类、定位任务挑选潜在正样本。 背景及动机 基于深度学习的目标检测算法通常依赖大规模标注数据才能发挥出最大的威力。为了节省标注人力,降低数据标注成本,半监督目标检测(SSOD)应运而生。半监督目标检测旨在利用少量的标注数据和大量的无标注数据进行模型训练,在最新进展中,其主要依赖于Mean-Teacher框架以及Pseudo-labeling技术,即用教师模型在无标注数据上生成的伪标签(Pseudo labels)训练学生模型,再基于学生模型在时序上的权重均值来更新教师模型。图1.在基础半监督框架下,单阶段检测器(F...

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