一、缓存过期 问题产生的原由： 内存空间有限，给缓存设置过期时间，但有些键值运气比较好，每次都没有被我的随机算法选中，每次都能幸免于难，这可不行，这些长时间过期的数据一直霸占着不少的内存空间！ 解决方案： redis提供8种策略供应用程序选择，用于我遇到内存不足时该如何决策： * noevictio
字符串和数字具有无数个值，而其他类型如布尔值则是有限的集合。 一周的日子（星期一，星期二，...，星期日），一年的季节（冬季，春季，夏季，秋季）和基本方向（北，东，南，西）都是具有有限值集合的例子。 当一个变量有一个来自有限的预定义常量的值时，使用枚举是很方便的。枚举使你不必使用魔法数字和字符串（这
前言 最近对一些小细节做了很多处理，但是其实还是有非常多的问题，没办法时间毕竟时间有限。为什么在这个时候开源，因为主要功能可以全部跑通了，分支暂时没开发的功能也可以通过其他的工具来替代。 这个工具开发初衷（想法来源），我之前有一篇文章有详细的说明，有兴趣的可以看一下https://mp.weixin
核心思想：从集合角度来分析DP问题 在我们遇到的DP问题中，一般都是求在一个有限集内的最值，但是这些方案数量一般都是指数级别的，想要一个一个查找出来不太可能。所以DP方法是用来优化这种寻找最优方案的过程的。 DP问题一般来说分析时都要经过两个阶段： 1. 状态表示（化零为整）：指把一些具有相似点的方
在寻找解决团队问题的过程中，我发现互联网可以提供的参考非常有限，在各大技术写作平台上大家更多的关心是技术，软技能很少被谈论。希望我的经验可以提供一些参考，有一些解决问题的思路和渠道可供参考。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/384436119 背景 在现实空间中，人类的活动范围和接触人的范围有限，人和人最初的信任是建立在小团体或部落内部。随着全球化进展，人类的活动已经遍布全球，通信极度发达，能够低延迟的在地球的两端进行通话，甚至是太空与地面的通话（参考：卫星互联
一、简介 本人想单独编译并使用WebRTC的音频回声消除模块，奈何技术有限，于是在百度的海洋里大海捞针，发现了https://www.cnblogs.com/mod109/p/5827918.html#!comments这篇博文已经做了相关工作，不甚感激！ 但是我的需求是在window系统下进行编译
GridGraph是一种单机核外图处理系统，在大规模图处理系统中充分利用磁盘读写，在有限内存中高效完成大规模图计算。GridGraph充分利用磁盘大容量，解决单机内存有限时实现大规模图计算问题。GridGraph采用Streaming-Apply方式减少计算中的IO 请求数量，通过文件调入顺序减少不必要的io开销。 同时GridGraph也利用顺序读和顺序写的特点，尽可能的较少硬盘的写操作。
公司排名不分先后，先从IOE说起吧~ IBM InternationalBusiness Machines Corporation，国际商业机器股份有限公司。有“蓝色巨人”（Big Blue）的昵称 ,据称汤姆·沃森为了要高出前雇主（全国现金出纳机公司）一筹，而定了这个名字。 Oracle Larr
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1720385082814658531&wfr=spider&for=pc 上海概伦电子股份有限公司（简称：“概伦电子”，股票代码为：“688206”）今日在科创板上市。 概伦电子此次发行价为28.28元，发行4338万股，募资总额为
从最简单的例子入手分析 PixiJS 源码 我一般是以使用角度作为切入点查看分析源码，例子中用到什么类，什么方法，再入源码。 高屋建瓴的角度咱也做不到啊，毕竟水平有限 pixijs 的源码之前折腾了半天都运行不起来，文档也没有明确说明如何调式 我在 github 上看到过也有歪果仁在问如何本地调式最
现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller units，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工
PaddleOCRSharp v4.3版本，已经于5月23日发布。该版本的发布，在不影响识别精度的同时，带来了10%~15%速度的提升。 项目地址：https://gitee.com/raoyutian/PaddleOCRSharp 项目简介 PaddleOCRSharp 作者是广州英田信息科技有限
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
select语句通常与for循环搭配使用，但并不是必须的。 在某些情况下，select可能会直接放在一个独立的goroutine中，没有外层的for循环。 这通常发生在你知道只会有一次或有限次操作的情况下。 例如，你可能有一个简单的goroutine，它等待一个特定的channel信号，然后执行一次
上一篇我已经实现了聊天室，并且在协议中实现了4种类型的消息传输。其实还可以添加video，audio，live等等类型。 不过假如把目前的协议看作RCP1.0版的话，这个版本就只支持有限的4种消息。精力有限啊。也许RCP2.0就可以把video，audio类型加进去？ 这不是这篇番外考虑的。而是我在
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
Redis 菜鸟进阶 背景 最近产品一直要优化性能,加强高可用. 有一个课题是Redis高可用与性能调优. 我这边其实获取到的内容很有限. 最近济南疫情严重,自己锁骨骨折. 然后通勤时间基本上都用来查资料了. 但是毕竟水平有限..简单整理总结一下. 估计纰漏很多..需要进一步学习. 单点 观点: R
http://arthurchiao.art/blog/starbucks-do-not-use-two-phase-commit-zh/ 译者序 本文翻译自 2004 年的一篇文章: Starbucks Does Not Use Two-Phase Commit. 由于译者水平有限，本文不免存在遗
