Cabinet 等等。 Redis本質上也是一種鍵值數據庫的，但它在保持鍵值數據庫簡單快捷特點的同時，又吸收了部分關系數據庫的優點。從而使它的位置處于關系數據庫和鍵值數 據庫之間。Redis不僅能保存Stri

本文檔翻譯自 http://redis.io/topics/cluster-spec 。 引言 這個文檔是正在開發中的 Redis 集群功能的規范（specification）文檔， 文檔分為兩個部分：

時間花在刪除那些和當前任務無關的過期鍵上， 這種做法毫無疑問會是低效的。 除此之外， 目前 Redis 事件處理器對時間事件的實現方式 —— 無序鏈表， 查找一個時間復雜度為 O ( N ) —— 并不適合用來處理大量時間事件。

根據一些測試整理出來的一份方案： 1. Redis 性能 對于redis 的一些簡單測試，僅供參考： 測試環境：Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G，1000M網卡 Redis 版本：2.6

Redis Memcached 特性，技術選型時需要注意到的問題。 如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點： 1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據

Redis ，is an open source, BSD licensed, advanced key-value store. It is often referred to as a data structure

Redis 是 key-value 的NOSQL、獨愛那些 小而熱 的數據、典型"蘿莉控" 至于啥叫 key-value 呢？用RDBMS的觀點、一言以辟之： 所謂 key：主鍵列 所謂 value：其他列

redis的幾個事物命令： WATCH?監視一個(或多個) key ，如果在事務執行之前這個(或這些) key 被其他命令所改動，那么事務將被打斷； UNWATCH?取消 WATCH 命令對所有

在某些使用場景中，我們并不需要使用redis的持久化，反而需要發揮redis的內存數據庫特性，實現完全內存運行，達到需要的高性能。 Redis 本身支持持久化，通過在一定時間間隔或觸發操作，將內存中的數據同步到磁盤來保

技術文章爭取對同行有所幫助。所以第一篇呢，湊個熱鬧，redis3.0正式版剛發布，就先說說redis cluster吧。 我在有道引入redis cluster是14年8月，到現在已經8個月了。在

?Redis數據備份與恢復 2012-12-07 17:13991人閱讀評論(0)收藏舉報 Redis提供了兩種持久化選項，分別是RDB和AOF。 默認情況下60秒刷新到disk一次[save 60 10000

?啟動安裝： ?http://elain.blog.51cto.com/3339379/705846 redis下載： ?https://github.com/nicolasff/phpredis/downloads

取None值的問題，這個問題有待解決。 二、Redis 2.1、Redis簡介 Redis: REmote DIctionary Server(Redis) 是一個由Salvatore Sanfili

前幾天， Redis 的作者 Antirez 寫了 一篇博客 ， 駁斥了某個庫作者認為 Redis 比不上 Memcached 的觀點。 Antirez 的博文列舉了幾個他認為 Redis 比 Memcached

?REDIS 簡要教程 Redis是一種面向“鍵/值”對類型數據的分布式NoSQL數據庫系統，特點是高性能，持久存儲，適應高并發的應用場景。它起步較晚，發展迅速，目前已被許多大型機構采用。 你也許已經

1. Redis介紹丹臣 2011-3-31 2. Redis是什么？Redis is an open source, advanced key-value store. It is often referred

深度學習是近年機器學習領域的重大突破，有著廣泛的應用前景。隨著Google公開Google Brain計劃，業界對深度學習的熱情高漲。騰訊在深度學習領域持續投入，獲得了實際落地的產出。我們準備了四篇文章，闡述深度學習的原理和在騰訊的實

他目前的興趣在于通過機器學習尋求人工智能，包括深度學習和表征學習的基礎問題，高維空間的幾何泛化、流形學習、受生物啟發的學習算法，以及統計機器學習的挑戰性應用。作為我們持續跟進的深度學習Q&A系列報道的一部分，在他在

2016 年的技術趨勢，尤其是關于深度學習方面。新智元在 2015 年底發過一篇文章《深度學習會讓機器學習工程師失業嗎？》，引起很大的反響。的確，過去一年的時間里，深度學習正在改變越來越多的人工智能領域。Google

前言： 主要總結一下自己最近看文章和代碼的心得。 1. CNN用于分類：具體的過程大家都知道，無非是卷積，下采樣，激活函數，全連接等。CNN用于分類要求它的輸入圖片的大小是固定的（其實不單單是CNN，很多其它的方法也是這樣的），這是它的一個不足之處之一。目前的大部分CNN都是用來做分類比較多。