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1、下载版本
2、下载
1、git 下载
git clone https://github.com/RedisBloom/RedisBloom.git
cd redisbloom
make
2、wget 下载
wget https://github.com/RedisBloom/RedisBloom/archive/v2.0.3.tar.gz
tar -zxvf RedisBloom-2.0.3.tar.gz
cd RedisBloom-2.0.3/
make3、移动文件到redis
cp redisbloom.so /root/home/software/redis6/
4、启动 路径需要绝对路径
redis-server --loadmodule /root/home/software/redis6/redisbloom.so
5、
2021-07-02：LC146：LRU，布隆过滤器
LRU cache LFU: import collections d1 = collections.OrderedDict() OrderedDict 使用dict时，key是无序的。在对dict做迭代时，我们无法确定Key的顺序。 如果想要保持key的顺序，可以使用OrderedDict。OrderedDict的key会按照插入的顺序排列，不是key本身排序。 OrderedDict.popitem() OrderedDict.popitem()有一个可选参数last（默.
炼丹-Pyecharts: JupyterLab无法render_notebook
炼丹-Pyecharts: JupyterLab无法render_notebook问题描述Jupyter-Lab 环境下render_notebook显示空白 问题描述Jupyter-Lab 环境下render_notebook显示空白 首先需要使用pyecharts自带的config来申明一下使用pyecharts的运行环境 from pyecharts.globals import Curre...
布隆过滤器详解
布隆过滤器详解概述简介设计思想特性优点和缺点优点缺点小结原理添加元素查询元素删除元素false positives（误判）false positives公式推导实践Guava BloomFilterGuava BloomFilter依赖Guava BloomFilter实践Guava BloomFilter几个核心参数Guava BloomFilter 创建过程Guava BloomFilter哈希策略（put过程）Redis BloomFilterRedis BloomFilter依赖Redis Bloo
Veeam Backup & ONE download
前言 Veeam® Availability Suite™ 是 Veeam 的旗舰解决方案，可实现简单、灵活和可靠的数据管理。消除与数据保护、恢复、监控、勒索软件防护和合规性相关的手动流程，从而减轻数据维护压力。Veeam 能够帮助您节省时间和成本，同时支持您减少在备份方面花费的时间，将更多精力放在推动业务发展上。 Veeam Availability Suite Release 版本 包含 发布时间 复制磁力链接使用迅雷或者bittorrent ...
ADS负载牵引仿真避坑指南：从零开始搞定Loadpull模板设置
本文是一份针对ADS负载牵引仿真的深度避坑指南，详细解析了Loadpull模板从初始化配置到结果解读的全过程。文章重点阐述了如何根据设计目标灵活设置扫描圆、采样点等关键参数，以解决仿真不收敛、结果不完整等常见问题，并指导读者在功率与效率之间做出理性权衡，最终提取出用于匹配网络设计的最优负载阻抗。
redis_2021
redis_2021关于redis前言一、redis是什么？二、Redis的持久化机制1.RDB（默认）2.AOF三、Redis的集群演变1.单机2.主从复制3.哨兵模式4.redis cluster四、缓存相关问题1.缓存穿透2.缓存击穿3.缓存雪崩4.缓存与数据库的一致性总结新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可
让Qt程序适配高分辨率屏幕，解决软件界面错乱异常
前期使用Qt开发一个登录模块一直使用很好。最近在一台新电脑上使用时发现排版混乱。这个问题很普遍，主要原因是旧软件对高清显示器的适配不当造成的。新电脑使用的是4K屏，win10系统自动进行了175%的缩放。
2021/3/16 布隆过滤器
https://blog.youkuaiyun.com/qq_25414107/article/details/104572462 这个笔记做的比较详细
Transformer在BEV感知中的统治地位
Transformer在BEV感知中的统治地位 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕 Transformer 在 BEV 感知中的统治地位展开，介绍了 Transformer 的基础原理，如自注意力、多头注意力机制等，以及 BEV 感知的概念、任务与挑战。阐述了 Transformer 在 BEV 感知中的技术优势，包括全局建模、灵活特征融合和长距离依赖捕捉能力，还介绍了典型架构、代码示例及在自动驾驶目标检测等领域的应用案例。同时，评估了其性能，提及优化方法，并展望了与其他技术融合、端到端系统等…
嵌入式PCB电源完整性分析：PDN建模与电流密度优化
电源完整性（PI）是高速数字与混合信号系统稳定运行的基础，其核心在于保障芯片供电网络（PDN）在动态负载下的电压稳定与热安全。PDN分析本质上是通过量化电流密度与电压降两个关键物理量，揭示PCB走线、过孔及平面的载流瓶颈与压降路径。电流密度超标将引发局部温升与可靠性风险，而电压降则直接侵蚀器件供电裕量，导致复位、采样失真等典型故障。借助Altium Designer等工具开展工程级PDN建模，需严格依据电源预算表定义源/负载，并精准配置铜厚、过孔参数及IPC-2152限值，从而实现从原理图到制造工艺的闭环验
解决Redis缓存穿透之布隆过滤器详解
要查询一个元素（测试它是否在集合中），请将其提供给k个哈希函数中的每一个以获取k个数组位置。如果这些位置的任何位为 0，则该元素肯定不在集合中；如果是，那么在插入时所有位都将设置为 1。如果全部为 1，则要么元素在集合中，要么在插入其他元素期间这些位偶然设置为 1，从而导致误报。在简单的布隆过滤器中，无法区分这两种情况，但更高级的技术可以解决这个问题。
基于模糊神经网络实现水质评价预测 - Matlab源码
首先定义输入层、隐含层和输出层的节点数，并初始化权重和阈值，然后开始训练模型，在每轮训练中通过比较模型的输出值与实际值的误差来更新权重和阈值，直到误差达到最小值，为了提高模型的性能，我们可以采用交叉验证等技术进行优化。首先需要准备好数据集，使用的是嘉陵江的水质监测数据集，数据集包含了多个指标，如 pH 值、溶解氧、总氮、总磷等，以及相应的水质等级，我们需要将数据集分为训练集和测试集。在当今环境日益恶化的情况下，水质监测变得越来越重要，模糊神经网络作为一种新型的。
Redis专题(持续更新)
对于恶意攻击，向服务器请求大量不存在的数据造成的缓存穿透，还可以用布隆过滤器先做一次过滤，对于不存在的数据布隆过滤器一般都能够过滤掉，不让请求再往后端发送。缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据， 缓存层和存储层都不会命中， 通常出于容错的考虑， 如果从存储层查不到数据则不写入缓存层。向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位。发过来，缓存层支撑不住，或者由于缓存设计不好，类似大量请求访问bigkey，导致缓存能支撑的并发急剧下。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
Redis总结
Redis是一个基于内存实现的Key-Value数据结构的Nosql数据库。指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，进而给数据库带来压力。缓存穿透产生的几种情况：不合理的业务设计：比如大多数用户都没开守护，但是每个请求都去查询缓存，用户有没有守护。业务/运维/开发失误的操作：比如缓存和数据库的数据都被误删除了。黑客非法请求攻击：故意捏造大量非法请求，以读取不存在的业务数据。
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
温故而知新，一文锤实Redis知识图谱(6)
Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息队列。它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。Redis 速度非常快，因为它使用了内存作为存储介质。它还支持持久化，可以将数据定期保存到磁盘。Redis 是用 C 语言编写的，并且可以跨平台运行。它支持 Linux、Windows、Mac OS X 和 Solaris。Redis 非常适合用作缓存，因为它可以非常快速地检索数据。它还可以用作数据库，因为它支持多种数据结构。
第04篇：Redis 缓存设计精讲：穿透、击穿、雪崩与 Java SaaS 实战
本文是 Redis 系列第四篇，深入解析缓存使用中最常见的三大问题——穿透、击穿、雪崩的成因与解法，结合 Java Spring Boot 给出代码级解决方案，并讲解 SaaS 多租户场景下的缓存隔离策略与缓存一致性保证。
Ubuntu 16.04下ProxySQL MySQL查询缓存实战
MySQL查询缓存是提升OLTP系统响应速度的基础技术手段，其核心原理在于拦截重复SQL请求、复用内存中已执行结果，从而绕过解析、优化、存储引擎访问等耗时环节。相比应用层Redis缓存或数据库原生Query Cache，ProxySQL缓存具备零代码侵入、连接池级透明代理、参数化语句智能哈希等独特技术价值，特别适用于政企老旧系统中无法升级内核与依赖的受限环境。在Ubuntu 16.04这类glibc 2.23+OpenSSL 1.0.2g组合下，ProxySQL 1.4.14成为唯一稳定兼容的版本，可有效应
一文读懂Redis经典知识点，吊打面试官(4)
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率高、支持快速判断元素是否存在的数据结构。它通过使用位数组和多个哈希函数来实现。布隆过滤器的基本原理是：当一个元素被添加到布隆过滤器中时，通过多个哈希函数将该元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置的值设为1。当需要判断一个元素是否存在时，同样通过哈希函数将该元素映射到位数组的相应位置，若所有位置的值都为1，则认为该元素可能存在；若存在任何一个位置的值为0，则可以确定该元素一定不存在。布隆过滤器具有以下特点。
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