Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。
评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况：
启动 redis 客户端，打开终端并输入命令 redis-cli。该命令会连接本地的 redis 服务。
需要注意的是有些学生的有些课程是没有成绩的，所以只要一位同学的某科有成绩，而另外一位没有成绩，也算符合要求。
Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 Redis 是一个高性能的key-value非关系型数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
叠（也称为元组合）是用于组合来自多个预测模型的信息以生成新模型的模型组合技术。通常，堆叠模型（也称为二级模型）因为它的平滑性和突出每个基本模型在其中执行得最好的能力，并且抹黑其执行不佳的每个基本模型，所以将优于每个单个模型。因此，当基本模型显著不同时，堆叠是最有效的。关于在实践中怎样的堆叠是最常用的，这里我提供一个简单的例子和指导。
AV1 是由开放媒体联盟（AOMedia）提供的第一个免版税许可的高效视频编解码器。AV1 的诞生是在业界丰富的专业知识和资源承诺下促成的。Netflix 作为 AOMedia 的创始成员，也是 AV1 发展的主要贡献者。AV1 标准的制定和规范是在 2018 年发布的。从那时起，我们一直在努力为 Netflix 用户带来 AV1 流媒体。
Redis是完全开源的ANSI C语言编写、遵守BSD协议，高性能的key-value数据库。
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前段时间，初出茅庐的猎鹰（Falcon）在LLM排行榜碾压LLaMA，在整个社区激起千层浪。
jvm我们讲了两篇文章，为了不让大家学习疲劳，我们几个技术穿插着来讲，我们今天讲讲Redis的各种命令，这篇会把大家日常需要用到的命令全都列出来，满足你们的日常工作需求。
互联网公司的成功很大一部分归结为人才储备，如何打造有活力、持续创新的研发团队，相信很多管理者都比较关心。
由于社会科学中的可复制性较弱，学者们渴望量化一门学科的不可复制性的规模和范围。然而，小规模手动复制方法不适合处理这个大数据问题。在这里，我们在科学领域进行了一个全学科范围内的复制普查。包含样本（N=14,126篇论文）几乎涵盖了过去20年里在6家顶级心理学期刊上发表的几乎所有论文。使用一个经过验证的机器学习模型，估计论文的复制可能性，最终结果既支持又反驳了之前相对较小的人工复制样本中所得出的推测。首先，我们发现心理学的单一整体复制率不能很好地捕捉到子域之间不同程度的可复制性。其次，我们发现在所有子领域中，复制率与研究方法密切相关。实验的重复速率明显低于非实验研究。第三，我们发现作者的累积发表数量和被引文的影响与复制的可能性呈正相关，而对研究质量和严谨性的其他相关因素，如作者的大学声望和论文的被引文，与可复制性无关。最后,我们发现媒体关注与复制失败的可能性呈正相关。我们对可复制性的规模和范围的评估是广泛解决可复制性问题的重要下一步。
Redis发布消息通常有两种模式： • 队列模式（queuing） • 发布-订阅模式(publish-subscribe) 任务队列：顾名思义，就是“传递消息的队列”。与任务队列进行交互的实体有两类，一类是生产者（producer），另一类则是消费者（consumer）。生产者将需要处理的任务放入任务队列中，而消费者则不断地从任务独立中读入任务信息并执行。 任务队列的好处： • 松耦合。 生产者和消费者只需按照约定的任务描述格式，进行编写代码。 • 易于扩展。 多消费者模式下，消费者可以分布在多个不同的服务器中，由此降低单台服务器的负载。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
Sorted Set（也称ZSET）和Set一样也是string类型的集合，你可以将它理解为Java中SortedSet和HashMap的集合体，一方面它是一个set，保证了元素的唯一性，另一方面它给每个value赋予了一个权重score，用来进行排序。集合中成员的最大个数为232-1个。
采用java.util.LinkedHashSet实现的有序集合，如果score不同，则score大的元素大；如果score相同，则字符串字典顺序大的元素大，不能存在一样大的元素，因为有序集合也是集合。
AI赛道上，科技巨头们激烈角逐。前脚有GPT-4o问世，后脚就出现了Claude 3.5 Sonnet。如此激烈的争斗中，谷歌虽然发力较晚，但在短时间内就能有显著的能力跟进，可见其技术发展与创新的潜力。
本文提供了一个使用开源神经影像数据集的协议。涵盖了一个公开数据项目的所有阶段，包括数据的下载到结果的撰写，以及在公共存储库和预印本上共享数据和结果。
Redis的ZSet是有序、且不重复 （很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的）
传统的升级手段之一，5.7 MGR集群与8.0 MGR集群进行数据传输，程序切换新集群后测试是否正常.
本文介绍了聚类分析中的轮廓系数、调整兰德指数、互信息、同质性、完整性、V-measure、Fowlkes-Mallows 分数、Silhouette Coefficient、Calinski-Harabasz Index等指标，以及这些指标如何用于评估聚类分析结果。
使用有序集合，运用zrange，zrangebyscore、zrangebyrank 等命令可以实现排行榜功能。
Mara 是 Rust 库团队 Leader。她在 RustConf 2021 大会上也有分享 : Mara Bos: 以改进 Rust 标准库锁为例，探讨大型工作团队如何突出困境[2]
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了
项目的具体源码，已经打包放在博客末尾 Java 项目：员工管理系统 搭建环境: Idea 集成开发工具 技术点： 数组 面向对象 继承 多态 接口 异常的处理 项目结构： 20200803183235.png 20200803183349.png 代码示例： public class TeaView { private NameLIstService lIstService = new NameLIstService(); private TeamService teamService =
Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库，并提供多种语言的 API。 Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。
本文介绍了23种深度学习库，这些库包括TensorFlow、Keras、Caffe、Theano、Torch、MXNet、CNTK、DeepLearning4J、Gensim、R、D3、Deepnet、scikit-learn、MNIST、ImageNet、AlexNet、VGG、ResNet、MemNet、DeepLab、U-Net、Sonnet、TensorLayer、Keras、Caffe2、Paddle、Theano、NLTK、Gensim、OpenCV和scikit-image。这些库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。其中，TensorFlow和Keras是两种最受欢迎的深度学习库，它们都支持Python，并且Keras正在快速地成为TensorFlow的核心组件。Caffe和Theano是两种广泛使用的深度学习库，它们都支持Python和C++。其他库如MXNet、TensorLayer和Keras也支持多种编程语言，包括Python、C++和R。这些深度学习库在数据科学、自然语言处理、计算机视觉和图像处理等领域得到了广泛应用。
我们对23种用于数据科学的开源深度学习库作了排名。这番排名基于权重一样大小的三个指标：Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果。 排名结果 下面是23种用于数据科学的开源深度学习库的排名，按照Github上的活动、Stack Overflow上的活动以及谷歌搜索结果来衡量。该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。 方法详见如下 结
除了个人帐户之外，GitHub 还提供被称为组织（Organizations）的帐户。 组织账户和个人账户一样都有一个用于存放所拥有项目的命名空间，但是许多其他的东西都是不同的。 组织帐户代表了一组共同拥有多个项目的人，同时也提供一些工具用于对成员进行分组管理。 通常，这种账户被用于开源群组（例如：“perl”或者“rails”），或者公司（例如：“google”或者“twitter”）。
sorted sets 是 Redis 类似于 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score，代表这个 value 的排序权重。内部使用 HashMap 和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。sorted sets 中最后一个value被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。
「人与人之间的如何高效协同？」这是一个伴随人类诞生以来，从未停止过追求更高目标的课题。从原始社会的集体狩猎、语言的创造和改进、农耕文化的协作耕种、工业革命后的协作生产再到现代文明中公司的团队协同，从始至终，「协同」在创造和生产中起到至关重要的作用。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 大力、张家豪，ether、 田奥leo、宁云州 初创公司工程师团队的工作往往是从人数上开始出岔子的。 希拉里·克林顿总统竞选团队中的前任副CTO（首席技术官）Derek Parham如此描述工程师团队的合作问题。因为不了解团队之前的情况，新入职的工程师很可能会改写代码并搞砸一些工作。 工程师们的工作会有重合的地方，他们会在毫无意识的情况下处理相似的问题，因此宝贵的时间（尤其是对那些处理混乱情况的高级工程师而言）都被浪费了。 “随着工程师团队人数的增加和产品数量的
既可以看到民族性在其中的体现，也可以看到战争领导人的性格特点，还可以看到新技术的运用与碾压。
1. 成员内部类：定义在类的里面，方法的外面，就称为成员内部类，使用的多一些，在类里面的，生命周期要长一些
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员，不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
这里就不说具体的zset实现了(我太菜，不敢放肆，等我牛逼了我再写zset实现，估计n年后 )，总之为了速度和稳定性以及持久化，redis肯定是最合适的，而且redis又有zSet这种数据结构，那不用zSet岂不是浪费嘛。 首先简单说一下zSet：
事实上，大多数数据中心都有资产管理工具，并且都能工作。但是，为了记录、存储每个资产的信息，运营团队需要手动输入资产的详细资料。
本次演讲来自PCS2021，演讲者是来自Netflix视频编码算法团队的的Kyle Swanson和Mariana Afonso，主要将谈论Netflix是如何处理视频压缩以及存在的一些挑战。
ECG 是医疗实践中的基础工具，全世界每年有超过 3 亿张心电图，它在诊断心律不齐过程中起关键作用。近日，吴恩达团队在 Nature Medicine 上发表了一项研究，开发了一种深度神经网络，可基于单导程 ECG 信号分类 10 种心率不齐以及窦性心律和噪音，性能堪比心脏病医生。
一、引言 许多科学领域的数据分析工作已经变得越来越复杂和灵活，这也意味着即使相同的数据，不同研究者采用的处理方法和步骤也可能不同，那么得到的结果也不尽然一致。近期，Nature杂志发表一篇题目为《Variability in the analysis of a single neuroimaging dataset by many teams》的研究论文，该研究通过要求70个独立团队分析相同的fMRI数据集，测试相同的9个预先假设，来评估功能磁共振成像(fMRI)结果的这种灵活性的效果。分析方法的灵活性体现在没有两个团队选择相同的方式来分析数据。这种不确定性导致了假设检验结果的巨大差异。报告结果的差异与分析方法的多个方面有关。研究人员的预测市场显示，即使是了解数据集的研究人员，也过高估计了重要发现的可能性。该研究结果表明，分析的灵活性可以对科学结论产生重大影响，并在fMRI分析中识别出可能与变异性有关的因素。该研究的结果强调了验证和共享复杂分析工作的重要性，并说明了对相同数据执行和报告多重分析的必要性。此外，该研究还讨论了可用于减轻与分析变异性有关的问题的潜在方法。 二、背景 科学领域的数据分析工都有着大量的分析步骤，这些步骤涉及许多可能的选择。模拟研究表明，分析选择的不同可能对结果产生重大影响，但其程度及其在实践中的影响尚不清楚。最近的一些心理学研究通过使用多个分析人员的方法解决了这一问题。在这种方法中，大量的小组分析同一数据集，研究发现分析小组的行为结果有很大的差异。在神经影像学分析复制和预测研究(NARPS)中，该研究将类似的方法应用于分析工作流程复杂且变化多样fMRI领域。研究者的目标是以最高的生态效度来评估分析灵活性对fMRI结果的实际影响程度。此外，研究者们使用预测市场（Prediction markets）来测试该领域的同行是否能够预测结果以及估计该领域研究人员对分析结果变异性程度的信念。 三、结果 1.跨团队的结果变异性 NARPS的第一个目标是评估分析相同数据集的独立团队的结果在现实中的变异性。该数据集包括来自108个被试的fMRI数据，每个被试执行一个任务两个版本中的一个，该任务之前被用于研究风险决策。这两个版本的设计是为了解决在任务中关于增益和损耗分布对神经活动影响的争论(数据信息见原文辅助材料)。。 在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始数据和可选的数据集预处理版本(使用fMRIPrep)后，他们被要求对数据进行分析，以测试9个事先假设(表1)，每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述。分析时间为100天的，各小组需要在全脑校正分析（Whole-brain-corrected analysis）的基础上，报告每个假设是否得到了支持(是或否)。此外，每个小组提交了一份详细的分析方法报告，以及支持每个假设检验的无阈值和有阈值统计图(表2,3a)。为了进行生态效度研究，给这些分析团队唯一的指令就是像往常在自己的实验室里一样进行分析工作，并根据他们自己的标准报告二元决策，即假设中描述的特定区域的全脑校正结果。在预测市场关闭之前，数据集、报告和集合都是保密的。
【新智元导读】Kaggle 海洋鱼类识别和分类竞赛冠军团队技术分享：如何设计鲁棒的优化算法？如何分析数据并做数据增强？技术细节包括使用不同船只的图像进行验证，以及如何处理夜视图像。 今年，Kaggle 社区举办了大自然渔业监测大赛（Nature Conservancy Fisheries Monitoring competition），征召参赛者开发能够自动对渔船捕捞的海洋生物种类进行检测和分类的算法。 非法捕鱼等行为对海洋生态系统构成了威胁。这些算法将有助于增强大自然保护协会分析摄像机监控系统数据的能力。
近日，在中国北京举办 CIKM 2019 AnalytiCup 中，由来自浙江大学、中央财经大学、阿里巴巴等机构组成的团队 WWG 摘得「用户行为预测」赛道的桂冠。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
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