day98-缓存-缓存使用-整合redis测试

DeepSeek V4 Flash:面向工程落地的高性价比推理引擎 大语言模型推理正从‘能力竞赛’转向‘工作流ROI优化’。在实际生产中,开发者更关注的是单位任务成本、端到端延迟稳定性与生成结果的可交付质量,而非单纯参数规模或榜单分数。DeepSeek V4 Flash 通过计算图精简、动态分块KV缓存与异步token流水线等底层优化,实现了对高频工程场景(如前端代码生成、文档摘要、故障诊断)的精准适配,在价格、首token延迟和代码编译通过率三个维度形成显著优势。它不是V4 Pro的缩水版,而是以‘工程友好型推理器’为定位重构的系统级方案,适用于追求确定性、低成本与高吞吐 阅读详情

1.product模块中添加依赖

  <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>

2.添加相关配置

上面添加依赖后可以收到RedisAutoConfiguration 类,而在注解中又可以看到配置都放在RedisProperties类中了

redis部署机器为虚拟机,端口默认为6379

3. redis简单使用

RedisAutoConfiguration 中可以看到俩bean,一个可以灵活设置k,v的泛型,另一个专门针对字符串,为啥呢,看下一张图

k,v都是用String类型的序列化机制做的

 

测试类中的代码 

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Test
    public void testStringRedisTemplate(){
        ValueOperations<String, String> opsForValue = stringRedisTemplate.opsForValue();
        opsForValue.set("hello","World"+ UUID.randomUUID().toString());

        System.out.println("hello键的值为:"+opsForValue.get("hello"));
    }

可以看到正常打印测试结果 

 在redis客户端中也能看到

AI客服升级真相:从对话驱动到结果驱动的范式迁移 AI客服不是简单的聊天机器人,而是以问题解决为核心的智能服务系统。其技术原理在于意图识别、槽位填充与决策引擎的协同,核心价值在于提升首次解决率(FCR)、降低坐席重复劳动、增强人机协作效率。典型应用场景覆盖电商退换货、SaaS工单处理、金融账务查询及教育课程异常响应等高复用、强规则、需低延迟的客户服务环节。本文聚焦客户支持场景下AI落地的关键路径——摒弃通用大模型幻觉,采用轻量模型+规则引擎+微调小模型的混合架构,并强调数据闭环、知识图谱构建与情绪感知等工程实践要素。 阅读详情

相关推荐

Anthropic Layer Zero:大模型原生能力如何消除AI工程中间层

大模型API正从‘接口调用’演进为‘能力直连’,其核心在于模型对指令语义、工具逻辑与结构化输出的原生理解能力。这种能力源于训练阶段深度融入的领域知识与宪法式对齐机制,使模型能自主完成意图解析、多跳工具编排、格式生成与错误修复,从而大幅降低抽象税、延迟税与语义失真。在RAG、Agent开发与教育类应用等典型场景中,开发者可逐步淘汰Prompt模板、JSON解析器、状态机调度器与文档切分逻辑,转向以用户意图为中心的极简交互范式。Anthropic的Layer Zero并非取消API,而是让API成为模型自我组织

dielucui7698的博客 486

mockito+testng Mock Redis

package yy.xx.redis;   import org.apache.log4j.Logger; import org.springframework.stereotype.Repository;   import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool;     @Reposi...

hebeind100的博客 2324

Agent Runtime 三层解耦:Session、Harness 与 Sandbox 的生产级实践

Agent runtime 是支撑大模型智能体稳定运行的底层基础设施,其核心在于会话状态管理、执行调度与安全沙箱的协同设计。随着 AWS Bedrock AgentCore、Anthropic Managed Agents 和开源 Daytona 等方案成熟,runtime 正从自研组件演进为云原生标准能力。其技术价值体现在可审计的事件日志(event log)、无状态执行器(Harness)和按需销毁的微虚拟机沙箱(Sandbox)三大支柱上,显著提升 agent 的可观测性、容错性与合规性。典型应用场景

wyjvip333的专栏 430

Day71-SpringBoot整合Redis

Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库,它支持多种数据结构:字符串(String)、哈希(hashs)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。Redis将所有的数据都存放在内存中,所以它的读写性能 十分惊人。同时Redis还可以将内存中的数据以快照的或日志的形式保存到硬盘上,以保证数据的安全性。Redis典型的应用场景包括:缓存、排行榜、计数器、社交网络、消息队列等。

Youmonster的博客 545

Claude 4原生检索:RAG三层架构的语义坍缩与零层实践

RAG(检索增强生成)是当前大模型落地企业知识服务的核心范式,其本质是通过外部知识检索弥补LLM幻觉与知识滞后问题。传统实现依赖向量数据库、查询路由和结果融合三大技术模块,但多系统耦合带来高延迟、难运维与低一致性等工程瓶颈。随着Claude 4将索引构建、动态路由与结果融合深度内化至模型推理过程,RAG正从‘多层拼装’迈向‘端到端语义对齐’——即检索不再依赖独立基础设施,而成为模型前向传播中自然发生的语义操作。这一转变显著降低架构复杂度与SRE负担,同时提升跨粒度召回准确率与响应实时性,已在保险、法律、政务

记录技术点点之路 419

Agent Runtime 正在成为 AI 时代的操作系统

Agent 并非新概念,但其运行时(runtime)基础设施正经历类似早期操作系统的范式跃迁:从裸金属调度走向抽象化、标准化与工业化。核心在于将状态管理、沙箱隔离、凭证安全等非模型能力从应用层剥离,交由统一 runtime 托管。这种‘Session-as-Event-Log’架构规避了 context window 的脆弱性,实现故障可逆、审计原生、调试可重现;而 credential isolation 则通过内核级沙箱与临时授权令牌,从根本上压缩攻击面。当前 Anthropic Managed Age

weixin_33827590的博客 375

Data as a Service实战:9条生产级DaaS最佳实践

Data as a Service(DaaS)是一种将数据以API形式封装、治理与交付的现代数据工程范式,其核心在于用服务化思维替代传统ETL的数据搬运逻辑。它依托契约定义、版本控制、质量校验、SLA保障等机制,实现数据的可信发布与可观测消费。技术上融合dbt建模、FastAPI服务化、Delta Lake可信存储及DataHub元数据治理,支撑IoT、医疗、金融等场景下实时、合规、可计量的数据调用。本文聚焦真实产线中验证的9条关键实践,覆盖从原子服务设计、缓存与权限管控,到故障排查与渐进演进的全生命周期,

528

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化—第十五篇 云计算 11 算法篇02

但若第一个应用需求40GB/s,第二个10GB/s,总需求50GB/s>40GB/s,第一个得32GB/s,第二个得8GB/s,不公平。但若分区负载不均(分区1-2各有100任务/s,分区3-4各有50任务/s),A负责1-2(200/s),B负责3-4(100/s),仍均衡。任务 τi​ 的计算需求 Wi​(CPU周期),在频率 f 下执行时间 Ti​=Wi​/f,能耗 Ei​=Pdyn​⋅Ti​=Ceff​⋅V2⋅f⋅(Wi​/f)=Ceff​⋅V2⋅Wi​。若 Mneed​>Mi​,需使用远程显存。

weixin_49199313的博客 107

OpenClaw 2026.2.22版本新特性与AI模型优化实战

人工智能模型部署与优化是当前企业智能化转型的核心技术。通过多模型架构设计,开发者可以在性能与成本间取得平衡,其中Mistral等开源模型因其出色的性价比备受关注。本文深入解析OpenClaw最新版本的技术升级,重点探讨如何通过模型切换策略实现98%的成本节约,同时保持95%以上的准确率。在工程实践层面,详细介绍了自动更新系统设计、多语言搜索优化等企业级功能,这些改进显著提升了AI系统在跨国业务场景中的可用性。对于需要处理多语言内容或寻求降低AI运营成本的技术团队,这些实战经验具有重要参考价值。

weixin_34112181的博客 427

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化 第二百三十三篇 凤凰架构01

编号类型领域系统软件/硬件或系统集成方案及系统架构模块子模块函数名称/算法名称算法的数学分析及计算机体系架构及数据结构与算法详细设计及参数列表及数值范围设计关联知识1共识算法分布式基石状态机复制架构:Proposer/Acceptor/Learner 多节点角色模型,基于操作转移(Operation Transfer)分布式共识PaxosPaxos 协议(Prepare/Promise/Accept/Accepted 两阶段)数学基础:多数派(Quorum)投票,基于鸽巢原理保证 W+R>N 时读写集合必有

weixin_49199313的博客 265

【企业管理】企业全岗位综合运营与组织知识矩阵体系04 产品线(1)

销售渠道中的灰色分利行为是侵蚀企业利润、破坏市场秩序的核心风险,需结合制度漏洞、人性博弈与监管失效三维度分析。

weixin_49199313的博客 1196

生产级机器学习系统四大支柱:集成韧性、时延确定性、可观测纵深与治理可追溯

机器学习模型上线后失效,本质是脱离了工程化系统保障。从数据输入、特征计算到决策输出,真实系统需应对依赖故障、长尾延迟、隐性漂移与合规审计等多重挑战。集成韧性确保服务在外部异常下仍可控降级;时延确定性聚焦P99/P999而非平均值,保障业务SLA不被抖动击穿;可观测纵深将监控从‘服务存活’升级至‘决策可归因、偏差可定位’;治理可追溯则通过模型卡片、变更流水线与区块链存证,实现责任闭环。本文基于金融、工业、医疗等多行业落地实践,提供可直接复用的契约测试、分级超时、双通道漂移检测与四关卡治理方案。

weixin_33910385的博客 450

VsCode安装和配置c/c++环境(超完整,小白专用)

1. vsCode配置C/C++环境 1. vsCode下载和安装 1. 下载Microsoft vsCode [vsCode在这里插入图片描述官网下载: https://code.visualstudio.com/ 2. 安装vsCode 3. 下载中文插件 我这边已经下载过,刚卸载但是没有重启编译器,所以界面显示了中文 2. MinGW编译器下载和配置 1. 下载MinGW 在线安装——下载MinGW-W64-install.exe(速度慢) 下载压缩包——×86_64-posix-

黄化的多多 60万+

用Gradient平台实现收据解析自动化:中小企财务数字化最后一公里

收据解析(Receipt Parsing)是将非结构化票据图像转化为结构化数据的关键技术,其核心依赖文档理解模型对商户名、金额、日期等字段的精准定位与识别。传统OCR方案受限于真实场景中的倾斜、遮挡、多语言及排版多样性,准确率低且工程维护成本高。DigitalOcean Gradient平台通过预训练LayoutLMv3模型、零代码微调和生产级API封装,显著降低AI落地门槛,使中小企业无需CV专家即可在2小时内上线92%+准确率的服务。该技术已广泛应用于报销系统、记账工具与供应链协同场景,成为财务自动化中

weixin_32487557的博客 290

【论文详解】AlphaGenome——Sequence-to-Multimodal-Genome-Track

**AlphaGenome** 是由 **Google DeepMind** 于 2025 年 6 月发布的突破性 AI 模型,专门用于预测非编码区遗传变异的功能效应。该模型采用受 **U-Net** 启发的卷积架构结合 **Transformer** 模块,创新性地解决了传统模型在输入序列长度与预测分辨率之间的核心矛盾——能够在 **1M 碱基对的超长上下文** 下实现 **单核苷酸分辨率** 的精准预测。

zwhszdx的博客 960

3DGS-to-PC实战指南:零代码实现3D高斯场景到点云/Mesh的高效转换

本文详细介绍了3DGS-to-PC工具如何实现3D高斯场景到点云/Mesh的高效转换,无需代码即可完成。通过实战案例和参数调优技巧,帮助用户快速掌握这一开源插件的使用方法,提升3D数据处理效率。特别适合建筑扫描、影视特效等领域的专业人士。

q1w3e5r7t9y的博客 274

多Agent协同系统设计:从单模型到可调度数字产线

多Agent系统是解决大模型认知瓶颈与工程落地矛盾的关键范式,其核心在于将复杂AI任务解耦为功能专一、状态可控、接口明确的轻量级智能体。不同于传统Prompt链或单体LLM应用,它借鉴分布式系统思想,通过状态机驱动的消息总线实现可追溯、可扩缩、可干预的协作协议;依托动态知识图谱保障跨Agent数据一致性,而非静态向量库的粗粒度检索。该架构显著降低显存占用、提升错误边界清晰度,并支撑RAG+Agent在金融、零售、制造等场景的规模化生产部署,是当前企业构建高可靠AI数字工人的技术基石。

sunjhgq的专栏 327

FANUC机器人通过ROBOGUIDE实现与实际的机器人进行程序导入导出的具体方法示例

FANUC机器人通过ROBOGUIDE实现与实际的机器人进行程序导入导出的具体方法示例

Robot_PLC_HMI_Automation 6540

Python 3.12 + Tushare Pro 实战:5步构建A股期权隐含波动率实时监控面板

本文详细介绍了如何利用Python 3.12和Tushare Pro构建A股期权隐含波动率实时监控面板。通过5个关键步骤,包括环境配置、核心算法实现、数据流水线构建、可视化仪表盘设计和系统部署优化,帮助量化分析师高效监控市场波动率变化,发现套利机会。重点展示了向量化计算、交互式可视化和自动化监控等实用技术。

weixin_30394981的博客 434

肖特基二极管的反向恢复过程

本博客简述肖特基二极管反向恢复过程。

记得诚 1万+

YOLO26涨点改进| TGRS 2026 | 独家创新首发、注意力改进篇| 引入LCGA局部曲率引导注意力,保持局部稳定性的同时突出关键几何区域,含多种创新改进,促进YOLO26所有任务高效涨点

🔥本文提出LCGA(局部曲率引导注意力)模块,通过引入曲率信息改进YOLO26网络模型。LCGA在局部窗口内利用深度卷积构造曲率代理,调制标准窗口注意力,使模型更关注道路、边界等曲线型结构,提升遥感图像超分辨率中的几何保真度。相比普通注意力,LCGA能精准聚焦关键几何区域,减少边缘断裂和轮廓偏移,同时保持较低计算开销。实验表明LCGA显著提升性能,在UCMerced数据集上PSNR提升0.2148dB。文章提供了三种改进方案。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 227

生产级机器学习模型开发:从数据到上线的工程化实践

机器学习模型开发远不止于算法训练与调参,其本质是融合数据工程、统计验证、软件工程与业务合规的系统性工程。在金融风控等高要求场景中,模型的稳定性、可解释性与实时推理能力直接决定业务价值能否落地。本文围绕特征稳定性监控、滚动时间窗验证、PSI/KL漂移检测、Triton推理优化及模型卡(Model Card)治理等核心实践展开,突出‘业务知识即正则’‘缺失模式即信号’等关键认知,覆盖从数据清洗、特征蒸馏、周期性偏差校正到灰度发布与全链路监控的完整闭环,为构建可追责、可持续、可审计的生产级模型提供一线可复用的方法

weixin_30387799的博客 414

在PPT里如何做出晶莹剔透的高级水泡感出来呢

水晶汽泡被大量使用在TED场景的演讲片稿中,给人以强烈的视觉冲击感。其实实现很简单。本篇就用三步教会大家如何制作这样的一种PPT效果。

打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客 1537

Claude Opus 4.7工程哲学:从生成答案到交付可运行代码

大语言模型在软件工程中的价值正从‘能回答问题’转向‘可交付生产就绪产物’。这背后涉及指令遵循严格性、自我验证机制、状态化Agent能力等核心原理。技术价值在于显著降低人工校验与返工成本,提升CI/CD通过率与线上稳定性;典型应用场景包括微服务重构、Kubernetes配置生成、自动化代码审查及视觉驱动的架构分析。Claude Opus 4.7通过‘字面执行’‘嵌入式TDD’和‘风险感知的xhigh模式’,将LLM真正嵌入工程师工作流——它不追求通用智能,而专注成为可信赖的虚拟同事。GPT味与稳稳接住,正是这

djph26741的博客 419

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

JB2-3-MySQL(一)

关系型DB,存储引擎,组织架构,MySQL容器,可视化工具,导入导出表格,DDL用户,DCL权限,DDL三范式,DDL表格,DDL临时表,DML操作,DDL约束,DQL查询(排序,条件,模糊,正则,范围,分页,分组,子查询,联表,并集),DQL函数(数学,日期,字符,自定义)等。

周航宇的博客 3602

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

上一篇: day97-缓存-缓存使用-本地缓存与分布式缓存介绍及使用场景
下一篇: day99-缓存-缓存使用-改造三级分类业务
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

我才是真的封不觉

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值