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突破Java面试(24)-Redis的持久化机制

0 Github Github 面试题 Redis的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的? 考点分析 Redis如果仅仅只是将数据缓存在内存里面,假若宕机了,再重启,内存里的数据就全部丢失了! 你必须得用Redis的持久化机制,将数据写入内存的同时,异步的慢慢的将数据写入磁盘 若Redis宕机了,重启启动,自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据即可,也许会丢失少许数据,但至少不会将所有数据都弄丢 针对的都是Redis的生产环境可能遇到的一些问题,就是Redis要是挂了再重启,内存里的数据不就全丢了?能不能重启的时候把数据给恢复了? 1 Redis持久化的意义 很多同学,自己也看过一些redis的资料和书籍,当然可能也看过一些redis视频课程 所有的资料,其实都会讲解redis持久化,但是有个问题,我到目前

gamma correction是什么

gamma correction是什么 在看传统cv的时候遇到几个比较有意思的之前不了解的东西,比如gamma correction,gamma是几乎所有数字成像系统中都很重要但很少被人理解的概念,它定义了像素的数值与其实际亮度之间的关系。了解gamma如何工作对于任何想要从事图像相关工作的人应该都是必要的。 以下是维基百科上的解释:伽马校正(Gamma correction) 又叫伽马非线性化(gamma nonlinearity)、伽马编码(gamma encoding) 或是就只单纯叫伽马(gamma)。是用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度(luminance)或是三色刺激值(tristimulus values)所进行非线性的运算或反运算。最简单的例子里伽马校正是由下列幂定律公式所定义的: $$ V_{out}=A{{V_{in}}^{\gamma }} $$ 其中A是一个常量,输入和输出的值都为非负实数值。一般地来说在A=1的通常情况下,输入输出的值的范围都是在0到1之间。伽马值γ < 1的情况有时被称作编码伽马值(encoding gamma),而执行这个编码运...

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