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原创 python文件读取以及数据可视化分析操作——Baidu Comate生成
python文件读取以及数据可视化分析操作——Baidu Comate生成
2024-05-16 20:20:14
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原创 《Redis操作Python系列、redis基本命令 set｜优快云创作打卡》
导读 set类型是string类型的集合，其特点是集合元素无序且不重复，每个集合最多可以存储 232 - 1 个元素（40多亿），set类型主要有以下应用场景。1. 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合 set类型唯一的特点使得其适合用于存储好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合，集合中的元素数量可能很多，每次全部取出来成本不小，set类型提供了一些很实用的命令用于直接操作这些集合，如：a. sinter命令可以获得A和B两个用户的共同好友b. sismember命令可以判断A是否是B的
2022-02-08 07:00:00
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原创 《Redis操作Python系列、redis基本命令 list｜优快云创作打卡》
导读list类型是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。每个列表最多可以存储 232- 1 个元素（40多亿） ，list类型主要有以下应用场景。个人用的比较多的是不分页的数据列表，或者是变动较少的列表。1. 消息队列list类型的lpop和rpush（或者反过来，lpush和rpop）能实现队列的功能，故而可以用Redis的list类型实现简单的点对点的消息队列。不过我不推荐在实战中这么使用，因为现在已经有Kafka、NSQ、RabbitMQ等成熟的消息队列了，它们的功能已经很完善了，除.
2022-02-07 07:00:00
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原创 第10篇：Redis监控、运维与故障排查
Redis监控与运维实践摘要 本文系统讲解了Redis监控运维的关键要点：1）监控核心指标（QPS、延迟、内存、连接数）；2）使用INFO命令、redis-cli工具和Prometheus进行监控；3）日志配置与分析（服务器日志、慢查询）；4）性能测试与故障排查流程；5）常见问题处理（内存不足、性能下降等）；6）运维最佳实践（告警规则、备份策略）。通过建立完善的监控体系，可有效保障Redis稳定运行，快速定位解决问题。
2025-12-10 10:41:28
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原创 第9篇：Redis分布式锁与分布式ID
本文深入探讨了基于Redis的分布式锁实现原理与分布式ID生成策略。首先分析了分布式锁的必要性，通过库存超卖案例展示了并发问题。详细讲解了SET NX EX命令实现分布式锁的方法，包括Python代码实现、锁超时问题及续期机制（Watch Dog）。重点介绍了Redlock算法原理，通过多Redis实例保证高可用性。最后讨论了分布式ID的生成策略。全文提供了清晰的流程图和代码示例，帮助开发者正确实现分布式锁和ID生成，确保分布式系统数据一致性。
2025-12-10 10:41:17
808
原创 第8篇：Redis缓存设计与缓存问题
本文深入探讨Redis缓存设计模式及常见问题解决方案。主要内容包括： 缓存设计模式： Cache-Aside（旁路缓存）：应用层管理缓存读写，实现简单 Read-Through/Write-Through：缓存服务自动同步数据库 Write-Behind：异步写入，高性能但可能丢失数据 缓存穿透问题： 特征：大量查询不存在数据，直接冲击数据库 解决方案：缓存空值+短过期时间、布隆过滤器预先校验 缓存击穿问题： 特征：热点数据过期导致并发请求数据库 解决方案：互斥锁防止重复查询，保证单一线程重建缓存 文章通过
2025-12-10 10:41:06
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原创 第7篇：Redis性能优化实战
本文系统介绍了Redis性能优化的关键策略。首先分析了CPU、内存、网络和磁盘I/O四大性能瓶颈，并给出关键指标参考值。内存优化方面，提出数据结构选择、键名优化、过期键管理和内存碎片处理等方案。命令优化部分推荐使用批量操作替代慢命令，详细讲解了Pipeline原理与实现。最后介绍了连接池的配置与优化方法，包括参数设置和连接数规划。通过内存、命令、批量操作和连接管理的全方位优化，可显著提升Redis性能。
2025-12-10 10:40:55
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原创 第6篇：Redis发布订阅与Stream
Redis提供了两种消息传递机制：Pub/Sub和Stream。Pub/Sub是一种轻量级的实时消息通知系统，支持发布者向频道发送消息，订阅者接收消息，但不支持消息持久化和离线恢复。Stream则是Redis 5.0引入的持久化消息队列，支持消息回溯、消费者组、消息确认等高级特性。本文对比分析了两种机制的原理、适用场景和局限性，帮助开发者根据业务需求选择合适方案。Pub/Sub适合简单通知场景，而Stream更适合需要可靠消息传递的复杂应用。
2025-12-10 10:40:30
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原创 第5篇：Redis事务与Lua脚本
Redis事务和Lua脚本提供了两种原子性操作机制。事务通过MULTI/EXEC命令将多个操作打包执行，具有原子性和隔离性，但不支持回滚。WATCH机制实现了乐观锁，监控键值变化确保数据一致性。Lua脚本则允许在服务端执行复杂逻辑，保证原子性且减少网络开销。两者各有适用场景：事务适合简单命令批处理，Lua脚本适合需要条件判断的复杂操作。实际使用需根据业务需求选择，并注意事务不支持回滚、WATCH性能影响等限制。
2025-12-09 19:50:35
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原创 第4篇：Redis Cluster集群深入理解
Redis Cluster是Redis官方提供的分布式解决方案，通过数据分片、节点通信和故障转移实现高可用。其核心架构采用无中心化设计，使用16384个哈希槽进行数据分片，通过CRC16算法计算键的槽号。节点间采用Gossip协议通信，实现状态同步和故障检测。客户端请求通过MOVED重定向机制自动路由到正确节点。Redis Cluster支持水平扩展，能够动态添加节点并重新分配哈希槽，同时具备自动故障转移能力，确保集群高可用性。键标签(Hash Tags)机制可将相关键分配到同一槽位，便于事务操作。
2025-12-09 19:47:14
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原创 第3篇：Redis主从复制与哨兵模式
Redis主从复制与哨兵模式解析 摘要： Redis主从复制通过一主多从架构实现数据冗余和读写分离，支持全量和部分两种同步方式。哨兵模式在此基础上提供自动故障转移能力，通过监控、通知和自动主从切换保障高可用性。本文详细解析了主从复制的三个阶段（连接建立、数据同步、命令传播）、复制积压缓冲区机制，以及哨兵模式的监控与故障转移流程，为构建可靠Redis集群提供理论基础和实践指导。
2025-12-09 19:45:07
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原创 第2篇：Redis持久化机制详解（RDB与AOF）
Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制来保障内存数据的安全。RDB通过定时快照保存数据，具有文件紧凑、恢复快的特点，但可能丢失最后一次快照后的数据。AOF记录所有写操作命令，提供always/everysec/no三种同步策略，数据安全性更高但文件较大。两者各有优劣：RDB适合备份和灾难恢复，AOF提供更细粒度的持久化。生产环境通常结合使用，RDB用于定期备份，AOF(everysec策略)确保数据安全。配置时需根据业务需求平衡性能和数据安全性。
2025-12-09 19:40:09
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原创 第1篇：Redis数据结构深度解析
Redis作为高性能内存数据库，其核心优势在于精心设计的数据结构实现。本文深入解析了Redis五大基础数据结构的内部机制：String采用SDS实现，支持INT/EMBSTR/RAW三种编码；Hash使用压缩列表或哈希表，根据元素大小自动转换；List在3.2+版本采用Quicklist结构平衡内存与性能；Set根据元素类型选择整数集合或哈希表；Sorted Set则结合跳跃表和字典实现高效范围查询。每种结构都通过智能编码转换和内存优化策略，在保证性能的同时最大限度节省内存空间。
2025-12-09 19:14:55
824
原创 Rust专项——其他集合类型详解：BTreeMap、VecDeque、BinaryHeap
本文介绍了Rust标准库中的几种重要集合类型：BTreeMap/BTreeSet（有序映射/集合）、VecDeque（双端队列）和BinaryHeap（优先队列）。重点分析了它们的特点、性能及应用场景： BTreeMap/BTreeSet：基于B树实现，保持元素有序，支持高效的范围查询(O(log n))和排序遍历，适合需要有序访问的场景。 VecDeque：双端队列，支持两端O(1)时间复杂度的插入/删除操作，适合实现队列、栈和滑动窗口算法。 通过代码示例对比了这些集合与HashMap/HashSet的区
2025-10-31 21:20:23
704
原创 Rust专项——迭代器高级用法：flat_map、fold、并行迭代与性能优化
本节深入讲解 Rust 迭代器的高级用法，包括扁平化映射 (flat_map)、累积归约 (fold/reduce)、并行迭代 (rayon) 以及自定义迭代器实现。内容涵盖：1) flat_map 的嵌套结构扁平化处理；2) fold 与 reduce 的累积计算差异；3) 利用 rayon 实现数据并行处理；4) 如何编写高效的自定义迭代器。通过代码示例展示 Rust 迭代器的高级特性，帮助开发者编写更简洁高效的代码。掌握这些技巧可显著提升 Rust 程序的性能和可读性。
2025-10-31 19:13:35
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原创 Rust专项——集合与迭代器基础：Vec、HashMap、HashSet 详解
Rust集合与迭代器核心要点： 本章详解Rust标准库中的关键数据结构与遍历方式： 集合类型 Vec<T>：动态数组，支持容量管理（with_capacity/shrink_to_fit） HashMap<K,V>：键值对映射，提供entry-or-insert模式 HashSet<T>：去重集合，支持交/并/差集运算 迭代器 特性：零成本抽象、惰性求值 链式调用：map/filter/take等适配器组合 消费器：sum/collect/find等终止操作 性能优势 迭
2025-10-31 18:43:29
760
原创 Rust专项——集合与迭代器基础：Vec、HashMap、HashSet 详解
Rust标准库的集合与迭代器详解，涵盖动态数组Vec、哈希映射HashMap、哈希集合HashSet的基本操作，以及迭代器的链式调用和高效消费方式。重点展示集合的创建、修改、查询等操作，迭代器的惰性求值特性，以及通过零成本抽象实现的高性能遍历。通过代码示例演示集合运算与迭代器适配器的实际应用。
2025-10-31 09:29:16
743
原创 Rust专项——死锁规避与无锁方案：原子操作与 Lock-Free 基础
本文系统梳理了并发编程中的死锁问题和无锁编程方法。首先分析死锁的成因及经典案例，提出规避策略如锁排序、超时机制和减少锁粒度。然后详细介绍原子操作（AtomicUsize/Bool等）、内存序（SeqCst/Relaxed）对比，并通过无锁计数器、CAS乐观更新、Treiber栈等示例展示基础无锁模式。最后给出场景选型建议，并指出常见错误和解决方案。文章以简化版无锁环形缓冲区作为实战案例，帮助开发者理解如何在高并发场景下实现高效安全的线程同步。
2025-10-31 08:07:47
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原创 Rust专项——读多写少的共享状态：Arc＜RwLock＜T＞＞ 并发设计与基准
摘要：本文介绍Rust中Arc<RwLock<T>>在多读少写场景下的应用，详细分析了适用场景、基础用法及优化模式。针对共享状态访问，提出了分层分片、单写队列等设计模式，提供了计数器映射的具体实现示例，并给出基准测试方法和常见问题清单。文章还对比了标准库与parking_lot锁的性能差异，最后通过实践练习帮助读者深入理解锁机制的选择与优化。对于高频读取、低频写入的并发场景，合理使用读写锁能显著提升吞吐量。
2025-10-30 23:30:25
781
原创 Rust专项——用 Weak 打破引用环：树与图结构实战
摘要：本文详细介绍了 Rust 中 Rc/Arc 与 Weak 的正确使用方式。重点分析了引用循环导致内存泄漏的问题，并通过树形结构、图结构等示例展示了 Weak 弱引用的解决方案。文章总结了"父强子弱"的设计模式，提供了双向链表、目录树等完整示例，并指出了并发环境下的注意事项。最后给出了实现双向链表和并发图结构的练习题目，帮助开发者掌握在复杂数据结构中避免内存泄漏的技巧。
2025-10-30 23:04:50
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原创 驭码-神技——代码补全的综合应用——核心在文章中间部分
我们在真正开发中会用到很多的自由逻辑，那么在自有逻辑上就很难通过一次性提问来获取我们想要的结果，我们就可以通过驭码的这个神技来完成我们的业务逻辑功能，今天我就主要演示一下这个代码补全的功能。代码智能实时补全：跨文件实时生成单行或多行代码推荐，支持灵活选择代码补全的模型引擎。我们可以通过快捷键设置的方式将当前的操作方式改成自己熟悉的方式。驭码 CodeRider - AI 编程与软件智能研发助手 - 极狐GitLab。
2025-06-10 15:40:45
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30
原创 NVMemClock —— UKUI-quick 桌面小插件
该项目为UKUI桌面环境下的插件，依赖CUDA，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit ，用于获取GPU核心运行频率，并显示在桌面插件中。适合在游戏场景中使用，可以实时显示GPU显存频率信息，方便玩家了解显卡状态。
2025-01-15 20:50:24
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原创 腾讯云AI代码助手编程挑战赛-员工生存指南
此作品为帮助员工能在语言上获取在企业工作的更优厚待遇所引导出来的想法，目的是帮助员工们通过语言的艺术更好的为自己争取到更多的利益。
2025-01-09 20:56:40
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原创 AI 驱动 TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营——完成实操记录——异常代码解决
至此，我们已经完整的操作一遍了，并且将平台所提供代码的一些异常也都找到了，可以说是功德无量哦，希望本次的文章能有一定的价值，也希望小伙伴们多多尝试，遇到问题想办法去解决问题，人工智能还需要更多的思路才能更好的为大家服务。
2024-09-30 11:44:20
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6
原创 文心快码（Baidu Comate）快速创建数据可视化图表
做数据分析不能着急，使用文心快码（Baidu Comate）可以逐步的来对Excel文件进行数据分析，我这里就分了几个简单的步骤就完成了我们任务目标，代码的准确率是超高的。
2024-08-17 23:37:41
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2
原创 使用Baidu Comate分析python requests返回结果
读取失败，这里无非是无法分析返回的结构，但是代码给出了大部分的提示，根据提示稍微改一下是OK的。分析result返回的结果，获取所有的小说章节名称与章节的连接地址。
2024-05-17 23:23:05
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原创 【腾讯云 HAI域探秘】借助高性能应用HAI——我也能使用【stable diffusion】制作高级视频封面了
【腾讯云 HAI域探秘】借助高性能应用HAI——我也能使用【stable diffusion】制作高级视频封面了高性能应用服务HAI_GPU云服务器相对价格合理，且自带的一些环境创建速度还是比较快的，对于初学AI的友人们是非常友好的，有16GB以及32GB的显存可选，解决了本地没有独立显卡而无法学习的窘境，非常棒的一款产品，极力推荐一下。
2023-11-30 12:11:24
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原创 【腾讯云 HAI域探秘】——锋体验官测试感受
参加这次活动感受到自动的好处，有句话叫做前人种树后人乘凉，对于我这样的AI小白来说，能自己搭建起来一个服务，并且顺利的跑起来本身就是一件很开心的事情。腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor，HAI)，是一款面向 AI 、科学计算的GPU 应用服务产品，为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在HAI中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。
2023-10-30 22:30:29
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原创 小雨2022所有经历以及对2023年的期望
第一个赞第一个赞是很重要的呢，说明有人关注你了，很开心，我是狠狠的记住了这第一个赞了。码龄20天，第一次进入【优快云】榜单。俩粉丝再次入榜第三次入榜虽然没上过大榜，但是小榜单也是上过了呢。今年没参加什么活动，中间因为学习和工作原因耽误了，年底看到有活动就参与了一下，很荣幸能进入到博客新星的前100呢。这是我的位置：今年一共发布了33篇文章，总计浏览量3.3万，虽然这个数字对于很多大佬来说不算什么，但是对于小可来说，那是相当的可以呢，我还是很满意的哈。
2023-01-13 16:59:45
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原创 适合女孩子的计算机发展方向？
女孩子，是一个特殊的名词我们青春靓丽我们饱读诗书我们从不将就同时我们身娇体弱我们爱护皮肤我们不能熬夜现今，几乎很少有不加班熬夜的单位企业，那么，女孩子除了【叫嚣】之外还能怎样？我们没有办法让国家彻底执行【朝九晚五】、【周末双休】，就连【加班费】很多企业也不会正常给予，并且很多时候很多企业家根本就无视法律，把【偷税漏税】表达成【合理避税】，那些【臭男人】都没有办法，更别说我们【女孩子】能扛起这个【大旗】了。内卷 很少有...
2022-02-04 21:45:16
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原创 《Redis操作Python系列、redis 基本命令 hash｜优快云创作打卡》
目录导读应用场景·购物车单个增加--修改(单个取出)——没有就新增，有的话就修改增加与取出取出所有的键值对得到所有键值对的格式 hash长度得到所有的keys（类似字典的取所有keys）得到所有的value（类似字典的取所有value）判断成员是否存在（类似字典的in）删除键值对自增自减整数(将key对应的value--整数 自增1或者2，或者别的整数 负数就是自减)导读hash类型是一个string类型的field和value的映射表，每个 hash..
2022-02-01 18:47:04
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原创 《Redis面试系列七、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？｜优快云创作打卡》
目录两种机制：总结两种机制：Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:那么记下来分析一下两种机制的优劣性质。RDB：是Redis DataBase缩写快照RDB是Redis默认的持久化方式。通过【save】命令，按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。优点：1、只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。2、容灾性好，一个文件可以...
2022-01-31 09:24:31
372
redisdesktopmanager_0.9.99_小雨下雨的雨提供(免积分下载).zip
2022-01-18
空空如也
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