Memcachedj讲解

最新推荐文章于 2019-09-28 14:55:10 发布
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liu_jiaqiang
关注
memcached 在Java实例中的使用
a317677438a的专栏
08-10 924
因为在实际应用的中的的业务逻辑和实体缓存数据比较复杂，在这里通过一个简单的实例来进行说明。 1、下载客户端，地址：https://github.com/gwhalin/Memcached-Java-Client/downloads
初见memcached
wtfpewfn的专栏
12-28 1006
引用：http://my249645546.iteye.com/blog/1420061 一、 概念 Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。 二、 适用场合 1. 分布式应用。由于memcached本身基于分布式的系统，所以尤其适合大型的分布式系统。 2. 数据库前
Memcached结合java基本操作
月光秦城
10-30 761
       //创建MemcachedClient    连接memcached服务器端         MemcachedClient mClient = new MemcachedClient(new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11211));         System.out.println("连接memcached成功..........");  ...
memcached安装 精华版
小方天空
09-28 182
memcached安装大全（最全的安装方法 和 安装包 出现安装不了的 断开SSH 重新连接又可以了）:http://www.cnblogs.com/yangxia-test/p/4195288.html 安装memcachedj时(：记得最后面的-sasl，否则会报错)：./configure --enable-memcached --with-php-config=/usr/local...
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
12-03
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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6Superman6_SmartSchool_15176_1764665787679.zip
12-03
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Flask微电影网站项目是一个基于Python的Flask框架开发的在线微电影分享与观看平台_该项目专注于提供用户友好的界面和流畅的观影体验_支持用户注册登录_个人资料管理_微电影.zip
12-03
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Msmsun_ElectricPaymentSystem_5848_1764668326680.zip
12-03
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基于SpringCloudAlibaba与大数据技术栈的电影推荐系统重构项目源码及完整资料
12-03
本资源包含一套基于Spring Cloud Alibaba、Hadoop、Spark及Flink技术栈构建的电影推荐系统重构项目完整资料。项目代码结构清晰，文档齐全，已通过严格测试，各项功能运行稳定可靠。 该项目在学术评审中表现优异，获得了导师的高度认可，答辩评分达到95分。资源包内所有代码均经过充分验证，确保功能完备后方才发布，使用者可放心部署与调试。 本系统适用于计算机科学及相关领域（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的在校师生、研究人员以及行业开发者参考学习。项目既可作为毕业设计、课程实践、课题研究的实现案例，也适合用于项目初期技术方案演示，或作为初学者进阶学习的实践素材。 对于具备一定技术基础的开发者，可在现有代码框架上进行功能扩展与定制化修改，以满足特定业务需求；项目也可直接应用于毕业设计、课程作业或实际研发场景中。欢迎获取使用，期待通过技术交流共同提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（136页PPT）某大型产业城智慧园区建设方案.pptx
12-03
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基于RAG技术模拟哈耶克研究委员会对弗里德里希冯哈耶克英文原著进行智能分析与结构化报告生成的AI应用_哈耶克思想研究自发秩序分散知识价格信号中央计划经济批判自由市场原.zip
12-03
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（43页PPT）某省市总体规划方案.pptx
12-03
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（40页PPT）数字化工厂一体化运营管控平台解决方案.pptx
12-03
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dbForge Studio for Oracle Enterprise 2025.2.109 (x64) 亲测可用
12-03
dbForge Studio for Oracle Enterprise 是一款功能强大的集成开发环境（IDE），专为 Oracle 数据库的开发、管理和维护而设计。核心价值在于它将数据库开发、管理、维护和协作所需的各种工具整合到一个统一的图形化界面中，旨在显著提升Oracle数据库专业人员的工作效率。 它尤其适合： ​Oracle 数据库管理员（DBA）​​：进行日常维护、性能优化、数据迁移和安全管理工作。 ​Oracle 数据库开发人员​：需要高效编写、调试PL/SQL代码，并进行版本控制。 ​数据分析师或全栈开发者​：需要进行复杂的数据查询、编辑和生成报表。
【区块链技术】面向特定场景的轻量级共识机制设计与性能优化：物联网与供应链金融应用
12-03
内容概要：本文围绕特定应用场景下的区块链技术需求，设计并优化了一种轻量级区块链共识机制。通过对现有主流共识机制（如PoW、PoS、PBFT等）的分析，指出现有机制在性能、能耗和可扩展性方面的不足，进而提出适用于资源受限场景（如物联网、小型企业内部系统）的新型共识机制。论文详细阐述了该机制的设计原理、算法流程、安全性和轻量化特性，并通过仿真实验对其性能进行评估，验证了在吞吐量、延迟和资源消耗等方面的优化效果。最后通过原型系统实现或具体案例分析，展示了其在实际应用中的可行性与价值。; 适合人群：具备区块链基础知识，从事分布式系统、物联网或金融科技领域研究的研发人员及硕士层次以上学生。; 使用场景及目标：①为资源受限环境（如IoT设备网络）提供高效、低功耗的区块链共识解决方案；②提升特定行业私有链或联盟链系统的交易性能与部署灵活性；③支持对共识机制安全性与效率平衡有较高要求的应用场景。; 阅读建议：建议结合区块链底层原理与分布式系统知识进行深入研读，关注共识算法设计逻辑与实验对比数据，适合用于科研参考或工程化方案设计借鉴。
免费的windows录屏截图工具
12-03
免费的windows录屏截图工具
护考-照片审核工具（2025年版）
12-03
工具是来源于报名 < 卫健委护考 的照片审核工具 >，只是为了方便查找，所以上传资源，资源免费下载。 照片审核仅供参考，最好自行可在官网下载。如有侵权，直接联系网站管理删除！给您带来不便，还望谅解。 照片审核处理工具使用说明： 三、报考人员须对已上传至网报系统的照片内容负责，如因照片问题导致无法参加考试、影响成绩合格证明或资格证书制作等一切后果，由报考人员本人承担。 温馨提醒：照片上传后再更换的流程非常复杂，请报考人员认真筛选合适的照片文件，确认无误后再进行上传，避免因反复上传照片造成不必要的困扰。
基于Python的沪深300指数增强策略模型实现与优化
12-03
**基于Python编程语言的沪深300指数增强策略开发方案** 本方案旨在构建一套系统化的投资策略框架，通过量化方法实现对沪深300基准指数的超额收益。该框架的核心在于运用Python作为主要开发工具，结合现代金融理论与计算技术，设计并实施能够持续跑赢市场基准的主动管理策略。 方案实施将严格遵循以下技术路径：首先，进行多因子模型的构建与测试。我们将选取涵盖估值、成长、动量、质量、市场情绪等多个维度的候选因子库，利用历史数据进行严格的单因子与多因子复合检验。检验过程包括因子有效性分析、因子收益率衰减测试以及在不同市场周期中的稳定性评估。通过逐步回归、LASSO等机器学习方法进行因子筛选与降维，最终构建具备稳健预测能力的合成因子。 其次，在组合优化层面，我们将采用均值-方差优化、风险平价或Black-Litterman等模型进行资产权重配置。优化过程将充分考虑交易成本、流动性约束以及行业与风格中性等风险控制要求。模型将设置严格的回撤控制与跟踪误差阈值，确保组合风险暴露与基准指数保持适度偏离，以实现风险调整后的最优收益。 最后，建立完整的回测与风控体系。我们将开发模块化的回测引擎，对策略进行长达十年的历史数据模拟，评估其夏普比率、信息比率、最大回撤等关键绩效指标。同时，构建实时监控系统，对策略的持仓、风险敞口及绩效归因进行持续跟踪与动态调整，确保策略在实际运行中的有效性与适应性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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