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你对Redis的使用靠谱?Redis的性能高,?Redis可以保证原子性,?用Redis可以实现事务,?用Redis可以当队列,?Redis适合用来做什么?

Redis的性能高,? Redis的性能非常高。...Redis可以保证原子性,? 我们先定义一下什么是原子性: 一般编程语言这么定义:原子性是指一组操作在执行过程中,不受其他并发操作的干扰。这样进行的数据操作的值不会被相互覆盖。...用Redis可以实现事务,? 我们一般场景下说的事务的意思往往指的是数据库系统中的”ACID事务“。(见https://www.jianshu.com/p/cb97f76a92fd)。...用Redis可以当队列,? Redis实现了一个List的数据结构。借助它,可以实现出队,入队的功能。实际上很多人早就熟练使用Redis做队列。...但4.2离发布还要很久,并且成熟到可以在生产使用,也至少要到4.4版本——大概在2019年甚至更晚。所以目前观望一下就好,不必特别在意。 Redis适合用来做什么?

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你知道Jupyter notebook还可以用来做 “视频聊天室”

这个Python对象(在后端,服务器端)可以与窗口小组件的Javascript模型(在前端,客户端)同步,这个前端模型也包含了有关小组件的相同信息。...在上面示例中,您可以看到两个视图是同步的。 ? ipywidgets不仅仅是一个交互式小组件库,它也是一个功能强大的框架,可以直接创建新的自定义小组件。...开发人员可以通过使用widget-cookiecutter项目快速启动包含代码结构和封装的最佳实践的小组件库。...你可以使用自己喜欢的库(OpenCV,scikit-image 等)轻松操作此数据,并动态更新窗口小组件值。 ?...这意味着你可以轻松地从您喜欢的小组件库中记录图像和视频,以进行二维或三维数据可视化(此处为ipyvolume)。 ?

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【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习

在搜索空间中包含sgd,rmsprop,adam等优化方法,这些方法都可以被表示为一个相同结构的树,如下: ?...搜索空间如下,具体操作解释可以阅读原文,使用的时候还有一些约束,比如树的左右两个操作不能相同等。 ?...当然,研究者们还对衰减机制也进行了搜索学习,感兴趣的读者可以去阅读原文。...2 其他 Neural Optimizer Search并不是率先对自动优化器的设计进行学习的框架,在上个世纪[2]研究人员就在思考如何让算法自我学习,自动寻找更好的算法。...总结 优化方法的自动学习是一个研究已久并且非常具有价值的研究方向,本篇仅做了简单介绍,感兴趣的可以阅读更多内容。 下期预告:AutoML在损失函数设计中的应用。

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python可以自动回收垃圾_python 数据清洗

自己管理内存及其自由,可以任意申请内存,但这如同一把双刃剑,可能会造成内存泄漏,空指针等bug。...gc模块的使用 gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器,返回一个长度为3的列表 gc.get_threshold() 获取gc模块中自动执行垃圾回收的频率,默认是(700, 10..., 10) gc.set_threshold(threshold0[,threshold1,threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率 gc.disable() python3默认开启gc机制...,当0代698的时候,又new了2个对象,达到700时,系统就会自动回收,回收后,原来的1代是4,现在变成了5,而0代又重新从0开始计算了 4.小结 在python中维护了一个refchain双向环状链表...4517628816 del v1 v2 = ["j","ack"] print( id(v2) ) # 输出:4517628816 tuple类型,维护一个free_list数组且数组容量20,数组中元素可以是链表且每个链表最多可以容纳

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【AutoML】损失函数也可以进行自动搜索学习

作者&编辑 | 言有三 一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用,然而损失函数都是人为设定,不仅需要有经验的人员进行反复尝试,也只能获得次优的方案,如果可以让模型自动对优化目标进行学习,将有望以更低的成本学习到更优的模型...1 AM-LFS AM-LFS[1]将不同任务的损失函数用一种统一的形式表示,设计了一个搜索空间,利用了强化学习的思想来自动搜索合适的损失函数的超参数,使用双层次优化框架来同时更新损失函数参数分布和网络结构权重参数...因此搜索空间就可以是一个分段线性函数构成的参数空间,可以使用强化学习方法进行高效的搜索。 任务的损失包含了两个,第一个是最小化任务的损失,第二个就是最大化模型奖励,此处奖励使用map等指标。...当然,研究者们还对衰减机制也进行了搜索学习,感兴趣的读者可以去阅读原文。...总结 优化目标的自动学习是一个非常具有价值的研究方向,将大大降低研究人员在参数调试上的工作,同时寻找到更有利于任务学习的目标。

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论亚马逊QLDB与腾讯TDSQL对历史数据的管理和计算

2.1.2 QLDB文档数据模型 QLDB以文档数据模型维护当前和历史的应用数据,图2-2(引用自ref[6])是一例,可以看到,QLDB支持嵌套的数据类型,与传统关系数据模型相比,能够集中完善地存储、...4.1 QLDB:How it works节介绍QLDB文档数据模型如何工作。 ? ? ? 2.2 TDSQL全时态数据模型 TDSQL全时态数据是具有全态特性和时态属性的数据的统称。...可以看到,QLDB有历史数据,但没有把数据的生命周期加以统一模型化管理。 2.2.2 TDSQL数据时态 时态,即时态数据库概念中的时态。...事务时间用来表示,数据在数据库系统中发生变化的时间。比如,“小明在2000-9-1到2003-7-30上中学”这条数据在2003-9-1写入学籍管理系统,2003-9-1是此数据入库时间。...在腾讯公司的计费业务中,随着业务不断增长,带有时态属性的数据被管理的需求日益旺盛。

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大话JMeter4|不同的并发数可以自动化做压测

如果手动逐步加压,不仅需要人肉改并发数,还需要花大量时间等待完成,可以用一个字概括:烦!所以,制定好策略,让程序自动加压,自动等待;完成后看压测监控记录,或者坐收报告是最完美的解决方案。...如果你正在运行一个进程,而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束,那么可以使用nohup命令。该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。...- if:用来判断是不是mac电脑,mac电脑上输入uname就能显示Darwin,如果不显示则为linux,之所以要判断,是因为后面的sed命令在mac与linux上稍微有点不同。...- sed:这是我们的重头戏,用来正则替换,我们用变量num来替换临时文件中的thread_num,它是什么?请看下面的截图: 哇!...最后用sh命令执行shell脚本,会得到下面的结果: 写在最后 本文使用漫画形式向大家展示了jmeter的进阶用法:如何自动化运行jmeter。同学们,不知道你们学会了吗?

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机器人见多了,你见过机器船?MIT新版ROBOAT可以自动组装

近期,研究者又开发了新功能:这些机器船可以自动连接,组装成临时水面基础设施,如桥梁、舞台和菜场等。相关研究已发表在 ICRA 2019 大会。...现在,阿姆斯特丹设想了这样一种未来场景:运河河道上漂浮着大量自动船只,它们可以运载货物和人、收集垃圾,或者自组装成桥梁。...另一个目标是用机器船自动组建桥梁、表演舞台甚至菜场等临时场地。这些由机器船组建的场地可以在固定时间后自动「解散」,再为某些具体活动而自动组合。...每条机器船都有一个激光雷达系统和摄像头,因此它们可以实现在运河道中点到点的自动移动。...意大利技术研究院先进机器人部门研究负责人 Darwin Caldwell 设想了自动锁闭能力的更多可能应用。「我可以想象到这种技术应用于机器『加油」和停靠等多个领域,而不只是船舶系统。

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百度统计数据可以自动同步

图片百度统计数据可以自动同步?我们在使用百度统计后,可以获取到网站的各项数据,如果希望可以将每日网站数据自动同步在在线文档,或者自动将关键数据发送邮件给领导或者老板,可以使用腾讯轻联来实现。...+款SaaS应用,实现各类SaaS应用之间的流传,目前支持了以下事件:执行操作:网站概况(趋势数据):可查询浏览量PV、访客数UV等趋势分析:可查询浏览量PV、浏览量占比、访问次数等图片百度统计的其他自动化场景...:我们可以通过腾讯轻联将百度统计与邮件系统、在线文档、办公IM系统等多平台进行连接,实现以下场景的自动化:每日自动将网站数据通过邮件或企业微信、飞书、钉钉进行通知自动将网站数据同步至在线文档,用于数据分析自动将数据导出至...BI看板等大屏应用腾讯轻联是什么产品腾讯轻联是腾讯推出的零代码的自动化工作流程平台,目前已经实现了连接了比如企业微信、腾讯会议、腾讯文档、腾讯电子签、TAPD、乐享、兔小巢、微信小商店、企点、公众号、EC...用户可以通过零代码画布,简单的设定【触发条件】+【执行条件】打造符合企业业务场景的自动化工作流,把日常工作中一些繁复、重复、价值低的事务性工作自动化完成,比如自动发消息通知、跨应用数据自动同步、定时处理特定任务等

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特斯拉可以挖矿自动驾驶 AI 的新型超级计算机(世界第五强)

它用于训练特斯拉的自动驾驶仪和神经网络,为未来的自动驾驶人工智能提供动力。 过去几年,特斯拉显然专注于车内和车外的计算能力。...在内部,您需要一台功能强大的计算机来运行自动驾驶软件,而在外部,则需要一台超级计算机,它可以通过神经网络训练自动驾驶软件,该神经网络可以提供大量来自车队的数据。您需要一台计算机。...对我们来说,计算机视觉是我们所做工作的基础,也是实现自动驾驶的基础,要让它真正发挥作用,我们需要来自车队的数据。您必须掌握它,训练一个大型神经网络并进行大量实验,因此您在计算上投入了大量资金。

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数据库MySQL-列属性

1.3 列属性 1.3.1 是否为空(null|not null) null表示字段值可以为null not null字段值不能为空 练习 学员姓名允许为空?...1.3.3 自动增长(auto_increment) 字段值从1开始,每次递增1,自动增长的值就不会有重复,适合用来生成唯一的id。...Query OK, 1 row affected (0.06 sec) -- 自动增长列可以插入null,让列的值自动递增 mysql> insert into stu25 values (null...4、自动增长列通过插入null值让其递增 5、自动增长列的数据被删除,默认不再重复使用。...不可以 在一个学校数据库中,如果一个学校内允许重名的学员,但是一个班级内不允许学员重名,可以组合班级和姓名两个字段一起来作为主键? 对 标识列(自动增长列)允许为字符数据类型

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Vuex 2 入门与提高

在Vue实例的created钩子 中,应用启动了一个定时器,用来周期性地 递增counter属性的值 —— 由于counter是响应式属性,它的变化因而 驱动了视图随之刷新。...需要指出的是,状态库的state属性 —— 状态树 —— 是一个响应式属性,因此 我们可以使用状态树上的这些状态来驱动视图的自动更新。...例如,下面的代码使用store配置项,将状态库store注入根组件,因此 我们可以在EzCounter组件中利用$store属性访问状态库: const EzCounter = {      template...对于计数器应用来讲,修改counter状态的需求有两个:递增和复位。 因此,我们需要首先在状态库中声明两个变更处理器(mutation handler)。...} }) Vuex推荐使用大写字母来命名变更处理器,因为这个名字也将作为 组件提交的变更请求的类型名 —— 从组件的角度看,还有比大写的名字 更能表达出这是一个请求而不是实际操作

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iOS UIStepper实现数量递增递减

如果我们的需求是点住 "+" 或者 "-"按钮,数量就一直递增递减的话,上面的方式可能就不太好用了,当然,做还是可以做到的,比如(举2种): 1.给 "+" "-" 添加单击,长按事件,单击的话就做+1...E98DB954CBC0087174978D10B30944F4.gif 那么,还有什么更好的办法?...如题: 对于UIStepper,我们可以去看官网API,也可以直接点进这个类去看它的属性和方法,UIStepper还是很简单的,我们直接看它属性方法就能知道它怎么用了。...这是它的属性: 43E531F9-1AEB-4172-93DF-C8B0328E72FF.png 从属性我们可以知道,UIStepper可以设置它的最大最小value,还有它的增和减的stepValue...给个29X29的减和加图片放在两边,这样宽度用去了58,还剩36,这36的宽度是不是可以用来放一个label呢?嗯,应该是可以的。那咱们就试一下!

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Zookeeper工作原理

低32位用于递增计数。   ...>4/2   • A提案说,我要选自己,B你同意?C你同意?B说,我同意选A;C说,我同意选A。(注意,这里超过半数了,其实在现实世界选举已经成功了。    ...• 接着B提案说,我要选自己,A你同意;A说,我已经超半数同意当选,你的提案无效;C说,A已经超半数同意当选,B提案无效。   ...实现中zxid是一个64为的数字,它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变,每次一个leader被选出来,它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。   ...编号严格递增,当一个节点接受了一个    编号为100的写操作,之后又接受到编号为99的写操作(因为网络延迟等很多不可预见原因),它马上能意识到自己 数据    不一致了,自动停止对外服务并重启同步过程

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几句话了解Zookeeper工作原理

>4/2 • A提案说,我要选自己,B你同意?C你同意?B说,我同意选A;C说,我同意选A。(注意,这里超过半数了,其实在现实世界选举已经成功了。...• 接着B提案说,我要选自己,A你同意;A说,我已经超半数同意当选,你的提案无效;C说,A已经超半数同意当选,B提案无效。...• 接着C提案说,我要选自己,A你同意;A说,我已经超半数同意当选,你的提案无效;B说,A已经超半数同意当选,C的提案无效。...实现中zxid是一个64为的数字,它高32位是epoch用来标识leader关系是否改变,每次一个leader被选出来,它都会有一个新的epoch。低32位是个递增计数。...编号严格递增,当一个节点接受了一个编号为100的写操作,之后又接受到编号为99的写操作(因为网络延迟等很多不可预见原因),它马上能意识到自己 数据不一致了,自动停止对外服务并重启同步过程。

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