Redis知识点总结

1、Redis常用数据结构

  1. String(字符串)
  2. list(列表)
  3. set(集合)
  4. sort set(有序集合)
  5. hash(散列)

2、Redis持久化方式

  • RDB——Redis某个时间点的快照,常用于备份。
  • AOF——记录Redis中所有的写命令。每次有新的写可以追加到AOF文件尾部。

3、Redis的高可用方案

Redis有两用高可用方案——Sentinel和Cluster

3.1 Redis Sentinel(哨兵模式)

Sentinel系统中有一个主服务器和多个从服务器,主服务器接收并执行客户端的命令。从服务器接收主服务器的写命令和主服务器保持一致。当主服务器出现故障下线的时候。Sentinel系统会自动从从服务器中选出某个从服务器来升级为最新的主服务器,然后由新的主服务器代替下线的服务器来执行后续的命令请求。如果老的主服务器故障修复重新上线,其为新主服务器的从服务器。

3.2、Redis Cluster(集群模式)

Redis集群模式是通过分片来实现数据共享,提供主从复制和故障转移等功能。Redis数据库被分为16384个Hash槽,集群的每个结点来分别管理一些Hash槽,根据key的hash值来决定在哪个hash槽,并在相应的结点执行命令。基于集群模式,Redis系统具有很好的扩展性,很容易的删除和添加结点。Redis集群中的结点都有主从复制,当主结点故障下线的时候,其属下的从结点可以代替为主节点。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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