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Spring Data RedisTemplate的delete方法实现分析及源代码示例
Redis是一种快速、高效的内存数据库，它支持多种数据结构和操作。在Java应用中，我们可以通过Spring Data Redis来简化对Redis的操作。RedisTemplate是Spring提供的一个用于操作Redis的模板类，其中包含了一系列常用的操作方法。
其中一个常用的方法就是delete方法，它可以用于删除一个或多个key对应的缓存数据。下面我们将对RedisTemplate的delete方法进行详细分析，并给出相关的源代码示例。
首先，让我们来看一下delete方法的定义：
public Boolean delete(final K key) {
Assert.Spring Boot Redis客户端选型指南：Jedis、Lettuce、RedisTemplate与Redisson实战解析
在分布式系统和高并发应用中，缓存是提升性能、降低数据库负载的核心技术。其原理是将热点数据存储在内存中，通过键值对提供高速访问，从而减少对后端持久化存储的I/O压力。Redis作为高性能的内存数据存储，凭借其丰富的数据结构和原子操作，成为实现分布式缓存、会话共享和分布式协调的关键组件。在Java生态中，Spring Boot通过集成多种Redis客户端，为开发者提供了灵活的选择。Jedis作为老牌同步阻塞客户端，适合简单场景；Lettuce基于Netty实现了非阻塞I/O和响应式编程，是高并发场景的默认选择；
使用spring-data-redis对redis集群进行KEY模糊删除的几种方式
环境：虚拟机3主3从 准备工作： 向redis cluster写入100W条数据 public void multiSet() { long start = System.currentTimeMillis(); //定义key对应的value Consumer consumer = new Consumer(); ...
告别开发“坐牢”：Spring Boot集成Redis缓存实战与多练辅助方法论
缓存是提升系统性能、降低数据库负载的核心技术之一，其原理是将高频访问的数据存储在更快的介质中，减少对后端数据源的直接访问。在分布式系统中，缓存技术对于应对高并发场景、保障系统响应速度具有关键价值，广泛应用于电商秒杀、社交动态、内容推荐等场景。然而，在实际集成缓存时，开发者常因环境配置、缓存穿透、数据一致性等问题陷入调试困境，即所谓的“坐牢”状态。本文以Spring Boot集成Redis为具体案例，系统性地演示了如何通过**环境辅助**与**任务拆解**的方法论，将复杂的技术集成过程工程化，从搭建可复现的D
Spring Data Redis：删除键的操作详解
接下来，我们指定要删除的键的名称为"myKey"，并调用deleteKey()方法来执行删除操作。在本文中，我们将详细介绍如何使用Spring Data Redis的RedisTemplate类来删除键，并提供相应的源代码示例。需要注意的是，当使用Spring Data Redis的RedisTemplate类删除键时，如果键不存在，delete()方法将返回false。RedisTemplate是Spring Data Redis中的主要类之一，它提供了许多用于执行各种Redis操作的方法。
RK3568 解决MIPI屏幕开机只显示uboot logo的问题
之前写过一篇文章介绍了RK3568驱动MIPI屏幕的方法，这次产品迭代，硬件改版，选型的新的屏幕了。所以再次开启调试屏幕的过程。本以为会和上次一样会轻车熟路，事情总是事与愿违，同样的路，遇到新的坑。
保姆级教程：手把手配置MAX9295/9296 GMSL2-CSI2链路，搞定4LAN/1LAN模式与常见调试
本文提供MAX9295/9296 GMSL2-CSI2链路的详细配置教程，涵盖4LAN和1LAN模式的硬件连接、寄存器配置及调试技巧。通过实战案例和代码示例，帮助开发者快速实现高带宽视频传输，解决常见问题如信号同步和功耗优化，适用于车载摄像头和机器人视觉系统开发。
J1939协议实用指南与J1939数据记录方案
“没错，这是一份SAE J1939简单、实用指南。”—虹科 **开篇：**在这篇介绍中，我们介绍了J1939协议的基本知识，其中包括PGN和SPN。因为这是一篇偏向应用的简介，所以您还将会学习到如何通过DBC文件解码J1939数据、如何记录J1939、典型的应用案例和实用技巧。下面，来了解下这份简单易懂的J1939介绍吧~ 什么是J1939？ 简而言之，SAE J1939其实是一套标准，重型车辆ECU间就是按照这套标准在CAN总线上进行通信的。当今大多数车辆都通过CAN（Controller Area Ne
ArcGIS属性表汉字转拼音
接着我安装了一个编辑器“PyCharm Community Edition 2019.3.3\bin\pycharm64.exe”，在里面添加“pypinyin”包，然后将其设置为arcgis的编辑器和调试程序，还是失败；我在10.6的机器上折腾了上面几步，直到两周后脚本突然运行成功，我也不确定是哪一步导致pypinyin包配置成功，因此将心得体会写出来，如果过一段时间，打开10.2的机器运行脚本成功了，再写后续.......，按照“配置方法1：”进行尝试，显示配置失败。
ISCE2+MintPy环境搭建实战：用Anaconda五分钟搞定InSAR处理全家桶
本文提供了一份详细的ISCE2+MintPy环境安装教程，旨在帮助InSAR处理初学者快速搭建开发环境。通过使用Anaconda创建虚拟环境并配置国内镜像，用户可在五分钟内一键安装ISCE2和MintPy全家桶，有效解决依赖冲突和版本兼容性问题，让用户能专注于数据处理本身。
Yersinia：layer 2攻击框架！全参数详细教程！Kali Linux教程！
Yersinia是一个专为执行二层网络攻击设计的框架，利用多种网络协议的弱点进行渗透测试和网络分析。它支持针对生成树协议(STP)、思科发现协议(CDP)、动态中继协议(DTP)、动态主机配置协议(DHCP)、热备用路由器协议(HSRP)、802.1q、802.1x、交换机间链路协议(ISL)和VLAN中继协议(VTP)的攻击。这些攻击可能导致网络中的拒绝服务(DoS)或为更复杂的攻击创造条件。Yersinia对渗透测试人员和网络管理员非常有用，但使用时需谨慎，以免造成网络不稳定。
基于FPGA的PCIe核系列：FPGA root模式生成工程例子分析（1）
一、 PCIE系统架构 1.1 PCIE分层结构 PCIE结构 1.2 TLP包 四种TLP类型。 Memory （内存空间操作） IO （IO空间操作） Configuration （配置操作） Message （信息操作） 四种类型TLP，如果有需要响应，称为Non-Posted TLP，如果没有需要响应，称为Posted TLP。 TLP包类型 1.2.1 TLP结构 TLP数据格式 1.2.2 Header各个字段的含义 Header格式 ...
【漏洞复现】CVE-2024-44902 Thinkphp反序列化漏洞
Thinkphp v6.1.3至v8.0.4版本中存在反序列化漏洞，攻击者可利用此漏洞执行任意代码。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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