深挖Redis分布式缓存:你还在为缓存架构感到困惑吗?灵办AI为你揭开文献背后的秘密!

本文深入探讨了Redis分布式缓存架构的核心原理,旨在为技术开发者解开其复杂性的谜团。通过灵办AI的强大分析能力,我们从文献中提取了关键技术细节,帮助读者全面理解分布式缓存的设计逻辑与最佳实践。文章聚焦于Redis的高效数据存储机制、缓存一致性策略以及分布式环境下的性能优化方法,并提供了具体的案例分

GaussDB关键技术原理|高可用:逻辑复制

逻辑复制属于数据复制服务(Data Replication Service,简称DRS)一种,是一种易用、稳定、高效的数据库迁移和数据库同步。

Spring入门讲解

Spring学习第一篇,将Spring相关特性,主要重点与优势进行分析

Datawhale AI 夏令营 催化反应产率预测

函数将SMILES字符串列表转换为分子指纹向量的列表。本次比赛提供在药物合成中常见的多种催化反应实验数据,其中包括反应的底物、包括催化剂在内的反应添加剂、反应溶剂以及反应产物,期待选手通过分析反应数据,利用机器学习、深度学习算法或者大语言模型,建立。通过对反应中所包含的反应底物、添加剂、溶剂以及产物

精简模型,提升效能:线性回归中的特征选择技巧

递归特征消除(RFE)、顺序前向选择(SFFS)、和顺序后向选择(SBFS)都表明,‘weight’、‘model year’和‘horsepower’是最重要的特征。仅使用这三个特征,我们就能获得可靠的 R² 分数0.823,与使用七个特征的基础模型相比,其 R² 分数也是0.823。(这些 R²

LangChain4j-RAG基础

对于矢量搜索,这通常涉及清理文档,用额外的数据和元数据丰富它们,将它们分成更小的片段(也称为分块),嵌入这些片段,最后将它们存储在嵌入存储(又称为矢量数据库)中。这里需要结合官方的示例学习, Metadata算是一个很重要的东西, 可以按照我们想要的方式把不同的文档数据进行隔离和过滤, 这样可以实现

Adam-mini:内存占用减半,性能更优的深度学习优化器

Adam-mini基于Hessian矩阵的结构,将模型参数划分为多个块,每个块使用单一的平均学习率,从而大幅减少了需要存储的学习率数量。在非LLM任务中的实验结果进一步验证了Adam-mini的广泛适用性。Adam-mini不仅在内存占用和计算效率方面具有优势,还能在多种任务中保持或提升模型性能,是

GraphRAG:一种新型的RAG技术

微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害,但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言:为 GenAI 增加知识》,通俗易懂的介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图

Python酷库之旅-第三方库Pandas(056)

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【人工智能】穿越科技迷雾:解锁人工智能、机器学习与深度学习的奥秘之旅

在这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)正深刻改变着我们的生活。在本文中,我们将首先概览人工智能的广阔天地,包括其基本概念、发展历程以及推动其发展的三大关键要素,通过生动的案例,让读者对人工智能有一个初步而全面的认识。随后,我们将深入机器学习的腹地,从基础概念讲起,逐步剖析机器学习的工作流程、特征

遗传算法与深度学习实战(4)——遗传算法详解与实现

在遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 中,使用选择、交叉、突变和适应度来模拟生物减数分裂或繁殖的基本操作。适应度是衡量个体优劣的指标,可以用于量化模拟个体成功解决给定问题的能力。通过修改遗传算法超参数,如种群大小、世代数、交叉率和突变率等超参数,能够调整和修改进化进程。在本节

生成式 AI 的发展方向,是 Chat 还是 Agent?

据《福布斯》报道,商业的未来是自动化。他们报告说,自动化的应用是不可避免的,“工人们即将被一个圈子和一套规则包围,要严格遵守,不能偏离。得益于聊天机器人ChatGPT于2022年11月推出所带来的强劲加持,2023年成为了AI(人工智能)发展史上的一个转折点,活跃的开源环境和多模态模型一同推动了AI

昇思25天学习打卡营第33天|共赴算力时代

在这篇文章中,我分享了在昇思25天学习打卡营第33天的体验和感受。文章聚焦于当前的算力时代,强调了算力对于技术发展和个人工作的重要性。我分享了通过现代算力支持下的学习和工作经历,感受到了技术进步和效率提升带来的深远影响。这种自由和创新的精神让我对未来充满了希望和激情,期待能够在这个快速发展的时代中,

【CTFWP】ctfshow-web40

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什么是网络准入?超好用的网络准入系统都有哪些?

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tomcat9漏洞CVE-2024-23672

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