Redis初识

本文介绍Redis作为内存数据库的速度优势、持久化机制、丰富的数据结构及功能,涵盖主从复制、高可用和分布式特性。通过具体案例展示如何利用Redis进行网站用户访问量记录、缓存视频信息、实现时间轴、抽奖系统、点赞功能、标签管理和排行榜等功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

​​​​​​1.Redis初识

速度快

        数据存储在内存

        C语言编写

        每秒可以使用十万次OPS(读写)

        单线程

持久化

        断电不丢数据

                Redis所有数据保持在内存中,对数据的更新将异步地保存到磁盘上(rbd和aof)

多种数据结构           key-value结构

        BitMaps:位图

        HyperLogLog:超小内存唯一值计数

        GEO:地理信息定位

支持多种编程语言

功能丰富

简单,使用方便

主从复制

高可用和分布式

Redis命令

       

 

                            

                                   

实现如下功能:记录网站每个用户个人主页的访问量

        hincrby user:1:info pageview count

实现如下功能:缓存视频的基本信息(数据源在MySQL中)伪代码

        

(小心使用hgetall!)

 list

list常用命令

 

 

(删除所有与a相等的项)

(删除从右边开始的负数的绝对值大小的与c相等的项)

 

(保留1-4下标,删除0和5下标的a和f)

(查询list中的元素,正的就从左开始,负的从右开始)

(查询0-2下标和查询1到最后一个元素的语句)

(取第一个元素;取最后一个元素)

(改:将下标为2的元素c改为java)

(客户端演示)

 

实战:TimeLine时间轴

       将关注用户的微博按照从新到旧的顺序排列

       

(不常用)

(一些模拟数据结构的小技巧)

 

 

集合Set

sinter,sdiff,sunion

(实战:共同关注)

集合中命令

(返回元素是无序的)

实战:抽奖系统

        可以使用集合的spop或者srandmember进行一个弹出,活动取消后就进行删除

实战:Like,赞,踩

        集合添加sadd给某条微博的id的集合里的赞集合加一

实战:标签(tag)

        

集合间的API

(实战应用小提示:标签,随机数,社交应用)

 

有序集合:

 (集合和有序集合的对比)

(列表和有序集合的对比)

(score可以重复,element不可以重复)

(这个是byscore,上面是byrank)

实战:排行榜

        

(不常用命令,zsinter是交集)

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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