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Redis为何这么快--数据存储角度

本文内容思维导图如下: 一、简介和应用 Redis是一个由ANSIC语言编写,性能优秀、支持网络、可持久化的K-K内存数据库,并提供多种语言的API。它常用的类型主要是 String、List、Hash、Set、ZSet 这5种 Redis在互联网公司一般有以下应用: String:缓存、限流、计数器、分布式锁、分布式Session Hash:存储用户信息、用户主页访问量、组合查询 List:微博关注人时间轴列表、简单队列 Set:赞、踩、标签、好友关系 Zset:排行榜 再比如电商在大促销时,会用一些特殊的设计来保证系统稳定,扣减库存可以考虑如下设计: 上图中,直接在Redis中扣减库存,记录日志后通过Worker同步到数据库,在设计同步Worker时需要考虑并发处理和重复处理的问题。 通过上面的应用场景可以看出Redis是非常高效和稳定的,那Redis底层是如何实现的呢? 二、Redis的对象redisObject 当我们执行set hello world命令时,会有以下数据模型: dictEnt...

deeplearning4j——卷积神经网络对验证码进行识别

一、前言 计算机视觉长久以来没有大的突破,卷积神经网络的出现,给这一领域带来了突破,本篇博客,将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用。 导读 1、问题描述 2、解决问题的思路 3、用DL4J进行实现 二、问题 有如下一组验证码的图片,图片大小为60*160,验证码由5个数字组成,数字的范围为0到9,并且每个验证码图片上都加上了干扰背景,图片的文件名,表示验证码上的数字,样本图片如下: 穷举每张图片的可能性几乎不可能,所以传统的程序思路不可能解这个问题,那么必须让计算机通过自我学习,获取识别验证码的能力。先让计算机看大量的验证码的图片,并告诉计算机这些图片的结果,让计算机自我学习,慢慢地计算机就学会了识别验证码。 三、解决思路 1、特征 每个数字的形状各异,各自特征明显,这里的特征实际上指的是线条的走向、弯曲程度等等形状上的不同表征,那么对于侦测图形上的形状,卷积神经网络加上Relu和Max采样,可以很精确的做到这一点,本质原因在于,把卷积核拉直了看,本质上所做的事情就算向量的点积运算,求一个向量在另一个向量上的投影。对于卷积神经网络的原理...

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