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
08-10 909
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
12-28 970
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
10-30 748
       //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
09-28 172
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Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目-使用QCamera类实现摄像头视频流捕获-将每帧图像实时显示在QLabel控件上-通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层-支.zip
08-16
jdk1.8基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目_使用QCamera类实现摄像头视频流捕获_将每帧图像实时显示在QLabel控件上_通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层_支.zip
delphi—课程方案设计书(报表).doc
最新发布
08-17
delphi—课程方案设计书(报表).doc
基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d4ebe49504e9 基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
借助巡线功能实现自动驾驶操作
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ea72b3822b15 借助巡线功能实现自动驾驶操作（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
金融数学随机微分方程与期权定价模型实现：基于Python的随机过程分析及二项式模型应用（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细复现了《MTHM006随机微分方程与金融数学》中的五个问题，涵盖随机微分方程解的存在性和形式、随机过程鞅性质的判定、概率测度变换与SDE、期望计算的两种方法以及二项式期权定价算法的实现。针对每个问题，不仅提供了严格的数学推导过程，还辅以Python代码实现和中文解释，确保理论与实践相结合。特别是二项式期权定价部分，从基础的欧式期权定价延伸到美式期权定价，探讨了收敛性分析、执行边界特征、计算效率优化等高级主题，并通过多种可视化手段展示结果。; 适合人群：金融工程、量化金融及相关专业的本科生、研究生，以及从事金融衍生品定价和风险管理工作的专业人士。; 使用场景及目标：①理解随机微分方程、鞅过程等金融数学概念的实际应用；②掌握二项式模型和Black-Scholes公式在期权定价中的具体实现；③学习如何利用Python进行金融建模和数值分析；④探索数值方法的优化技巧，如Richardson外推、内存优化等。; 其他说明：文章不仅满足了通过标准的基本要求，还深入探讨了相关领域的高级话题，体现了作者对随机金融模型和数值方法的深刻理解。此外，文中还涉及了AI工具在学术研究中的合规使用声明，为读者提供了宝贵的实践经验。
【RISC-V芯片技术】基于K1芯片的智能机器人开发平台详解：硬件配置、代码实现与应用案例（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细介绍了基于RISC-V架构的K1芯片及其在智能机器人领域的应用，特别是其高性能、低功耗的特点。K1芯片拥有8核RISC-V CPU，提供50K DMIPS算力和2 TOPS AI算力，支持本地大模型运行。文章描述了K1芯片的硬件特性、软件生态及MUSE Pi Pro开发板的规格，并重点展示了K1芯片在机器人领域的应用，如myCobot 280 Risc-V六轴机械臂的视觉抓取、路径规划和多机协同等功能。此外，提供了详细的Python代码示例，涵盖硬件配置检测、机械臂控制、AI视觉抓取等功能，以及硬件申领流程、可选配件分析、云开发平台解析和技术资源支持体系等内容。 适合人群：具备一定编程基础和嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构和智能机器人感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①研究RISC-V架构下的高性能嵌入式系统设计；②开发基于K1芯片的智能机器人应用，如视觉抓取、路径规划等；③利用提供的代码示例快速上手K1开发板和相关配件的使用；④探索云端开发和远程协作的可能性。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和实践。建议读者在学习过程中结合实际操作，逐步掌握K1芯片及其生态系统的使用方法。
可用于测试自动驾驶算法的智能小车组装方案
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ab02bea35a4f 可用于测试自动驾驶算法的智能小车组装方案（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
DevOps自动化测试与监控体系构建：保障软件质量与系统稳定性
08-16
内容概要：本文深入探讨了DevOps流程落地中自动化测试与监控体系的构建，强调二者是保障软件质量和系统稳定性的重要支柱。自动化测试涵盖从单元测试到端到端测试的全流程自动化，而监控体系则通过实时采集和分析系统数据，及时发现并解决问题。文章介绍了测试金字塔模型的应用、监控指标的分层设计、测试与生产环境的一致性构建以及告警策略的精细化设置等核心技巧。此外，还提供了基于Python和Prometheus的具体代码案例，包括自动化接口测试脚本和监控指标暴露的实现，展示了如何在实际项目中应用这些技术和方法。 适合人群：对DevOps有一定了解，从事软件开发、运维或测试工作的技术人员，特别是那些希望提升自动化测试和监控能力的从业者。 使用场景及目标：①高并发业务系统中，模拟大规模用户请求，验证系统抗压能力和稳定性；②关键业务流程保障，确保金融交易、医疗数据处理等敏感业务的合规性和可追溯性；③微服务架构系统下，通过契约测试和分布式链路追踪，保证服务间的兼容性和故障快速定位。 阅读建议：本文不仅提供了理论指导，还有详细的代码示例，建议读者结合自身项目的实际情况，逐步实践文中提到的技术和方法，特别是在构建自动化测试框架和监控系统时，关注环境一致性、测试覆盖率和性能指标等方面。
telnet-server-1:0.17-76.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
深度学习用于训练分类模型的人脸表情数据集（都是统一处理过的）
08-16
数据集包含数量平均的6种基本表情共3250张大小为96^96的.jpg图片。 网上的公开数据集标识正确率不高、质量参差不齐而私有数据集又难以获取。该数据集是我在做深度学习毕设时耗费大量时间并多次调整后的最终数据，出自多个公开数据集，数量较小且鲁棒性不足，但可作为补充数据。 本人能力所限，对数据集的认识不足够深入，资源可供参考和学习使用，有错误还望指正。
【公司运营管理】某公司调度发言材料：关于提值、宽带和惠企通双线工作布置与提升举措汇报了文档的主要内容
08-16
内容概要：本文是某公司关于上周工作完成情况的调度发言材料，重点分析了提值、宽带和惠企通双线业务未达预期的原因，并提出了改进措施。文中指出高套提值方面存在的问题包括户均价值提升有限、各专业线提值意识和能力不均衡等。针对这些问题，公司制定了多项提升举措，如强化触点提前续约动作、提升装维高套提值破零率、提炼优秀人员的工作技巧并推广、加强政策宣贯等。最后，公司管理层表示将直面问题，改进组织协同、商机获取、规模攻坚方面的不足，确保完成全年目标。; 适合人群：企业内部员工，尤其是与销售、市场拓展、客户服务相关的工作人员。; 使用场景及目标：①帮助员工了解当前业务进展及存在的问题；②为管理层提供决策依据，优化业务流程；③促进团队协作，提高工作效率。; 其他说明：此材料旨在通过对上周工作的复盘，明确后续工作方向，适用于企业内部会议或培训场合，有助于增强员工的责任感和使命感。
冶金工程电熔镁砂熔炼过程带输出补偿的PID控制算法设计与工业应用：非线性补偿与自适应控制提升电流跟踪精度和能耗效率（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：该论文针对电熔镁砂熔炼过程的强非线性特性，提出了一种带输出补偿的PID控制方法。电熔镁炉以三相电机转动方向和频率为输入，三相电极电流为输出，模型参数如埋弧电阻率、熔池电阻率和高度会随熔炼过程变化。作者采用线性模型加未知高阶非线性项描述系统，设计了消除非线性项及其变化率的补偿器，结合一步最优前馈控制律和调节律确定PID参数。仿真和工业应用表明，该方法能在动态特性随机变化时，将电流跟踪误差控制在目标范围内。论文还详细介绍了控制器的设计、实现及仿真验证过程，包括非线性补偿、抗积分饱和、自适应补偿增益等改进措施，以及工业应用中的关键技术如参数辨识、安全保护机制等。 适用人群：具备一定自动化控制理论基础，从事工业控制系统设计与优化的研发人员和工程师。 使用场景及目标：①解决电熔镁砂熔炼过程中由于参数时变和非线性带来的控制难题；②提高电流控制精度，降低单吨能耗，提升生产效率和产品质量稳定性；③适用于类似强非线性、时变特性的工业过程控制领域。 其他说明：该控制方法通过系统性的非线性补偿设计和在线参数调整，相比传统PID控制，能显著降低电流跟踪误差，减少能耗。实际应用中需根据具体电熔镁炉特性调整模型参数和补偿系数，确保控制性能最优。
基于强化学习的复杂城市交互场景下自动驾驶训练与测试方法研究 基于强化学习技术的复杂城市交互场景自动驾驶训练测试方法 面向复杂城市交互场景的自动驾驶强化学习训练与测试方法 复杂城市交互场景下基于强化学习
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ed73cfc0765a 基于强化学习的复杂城市交互场景下自动驾驶训练与测试方法研究 基于强化学习技术的复杂城市交互场景自动驾驶训练测试方法 面向复杂城市交互场景的自动驾驶强化学习训练与测试方法 复杂城市交互场景下基于强化学习的自动驾驶训练与测试新方法 依托强化学习的复杂城市交互场景自动驾驶训练及测试方法（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
tesseract-langpack-div-4.0.0-6.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
A149基于springboot+vue新能源汽车个性化推荐系统（LW文档+完整前后端代码+sql脚本+开发文档+全套软件）
08-16
项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 基于Spring Boot的新能源汽车个性化推荐系统通常包含以下功能： 用户管理： 支持用户的注册、登录和权限管理。 提供个人信息编辑、历史行为查看等功能。 汽车信息管理： 支持汽车信息的添加、删除、修改和查询等操作。 提供汽车分类、品牌、型号等详细信息，方便用户进行筛选和比较。 个性化推荐： 根据用户的偏好、历史行为等数据，为用户推荐符合其需求的新能源汽车。 提供多种推荐方式，如热门推荐、相似推荐、新品推荐等。 搜索功能： 提供强大的搜索功能，支持按品牌、型号、价格等多种方式进行搜索。 支持模糊搜索和精确搜索，提高搜索的准确性和便捷性。 互动与社区： 提供用户评论、评分、收藏等功能，方便用户进行互动和分享。 设立汽车论坛或社区，供用户交流购车心得和体验。 系统演示视频： 链接: https://pan.baidu.com/s/1uFqeMXI4Xu8o2kBx94MyoA?pwd=e866 提取码: e866
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