memcache总结

1, memcache是什么? 高效、分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库的负载。


2, 一致性hash算法:
   对比余数hash算法,优点是扩容有优势。
   影响相对比较少。 
   hash环查找时,顺时针查找。如果扩容时就会影响部分节点。
   
3,内存分配:
    slab_class---slab[1]--- page[] --- chunk
寻找最接口的chunk对应的slab放置。
如果这个slab没有对应的chunk分配,则启动没有追加,则会调用LRU算法回收内存

4,注意:
   1) key: 为255字节
   2) 单个item: 1M
   3)  不安全
   4) 不能遍历所有item
   
5,命令汇总:
    get, add
set,
replace,
stats  如第一个slab少,第二个slab多,则调整因子,让数据落入slab少的
stats items
stats slabs
flush_all
quit

6,java 操作:
   XMemCached
   XMemCachedClientBuilder("").build()
   连接池: com.danga.MemCached.SockIOPool;













内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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