我正在开发一个应用程序，该应用程序想要分析大约10亿个250字节的key，以识别在数据集中出现不止一次的那些key的子集。要注意的是，并不是所有的键都能同时放入主内存，所以我想知道:是否有一种有效的算法或模糊数据结构可以识别可能包含多个值的键？我目前的计划是使用一种改进的布隆过滤器——我对每个键进行哈希处理，然后将该哈希作为指向整数的指针存储在Redis中。第一次看到散列时，将其值设置为1，然后每次看到散列时递增。最后，只有哈希值大于1的键才能进入Redis。有没有更好的方法来识别出现不止一次的键？如果其他人可以提供任何建议，我将不胜感激! 最佳答案
我可能完全不理解，但我对缓存存储在开始添加持久性功能之前的工作方式的理解是，项目会根据其TTL过期。.如果商店开始填满可用的RAM，他们每个人都会有自己的算法来过期商店中最不“重要”的键。现在我读到Redis有persistence特征。但您可以将它们关闭。假设您关闭持久性，当RAM填满时会发生什么？Redis如何决定什么要过期？我希望有大量没有TTL的数据，并希望确保让Redis确定哪些内容会过期是安全的。 最佳答案 我不认为这个问题与虚拟内存管理有关，而是与Redis中项目的过期有关，这是一个完全不同的话题。与memcached
我可能完全不理解，但我对缓存存储在开始添加持久性功能之前的工作方式的理解是，项目会根据其TTL过期。.如果商店开始填满可用的RAM，他们每个人都会有自己的算法来过期商店中最不“重要”的键。现在我读到Redis有persistence特征。但您可以将它们关闭。假设您关闭持久性，当RAM填满时会发生什么？Redis如何决定什么要过期？我希望有大量没有TTL的数据，并希望确保让Redis确定哪些内容会过期是安全的。 最佳答案 我不认为这个问题与虚拟内存管理有关，而是与Redis中项目的过期有关，这是一个完全不同的话题。与memcached
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion我正在寻找符合这些条件的数据库:可能是非持久性的；DB的几乎所有key都需要3-6小时更新一次(100M+key，总大小100Gb)能够通过键(或主键)快速选择数据这需要是一个DBMS(所以LevelDB不适合)写入数据时，数据库集群必
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion我正在寻找符合这些条件的数据库:可能是非持久性的；DB的几乎所有key都需要3-6小时更新一次(100M+key，总大小100Gb)能够通过键(或主键)快速选择数据这需要是一个DBMS(所以LevelDB不适合)写入数据时，数据库集群必
我正在我的UITableView中执行一些滚动加载，以从服务器获取数据。functableView(tableView:UITableView,willDisplayCellcell:UITableViewCell,forRowAtIndexPathindexPath:NSIndexPath){letlastElement=self._titles_en.count-1ifindexPath.row==lastElement{page+=1searchForString()}}每个条目添加一个UITableViewCell和一个使用kingfisher加载的UIImageViewloa
我正在我的UITableView中执行一些滚动加载，以从服务器获取数据。functableView(tableView:UITableView,willDisplayCellcell:UITableViewCell,forRowAtIndexPathindexPath:NSIndexPath){letlastElement=self._titles_en.count-1ifindexPath.row==lastElement{page+=1searchForString()}}每个条目添加一个UITableViewCell和一个使用kingfisher加载的UIImageViewloa
img总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://recognize-anything.github.io/Demo链接：https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Tag2Text源码链接：https://github.com/xinyu1205/recognize-anything论文链接：https://arxiv.org/p
esp32-S3模块内部的存储分为ROM,RAM,SPRAM,RTC内存，FLASH，种类很多，几乎可以不使用外接存储器的情况下，可以进行很多业务场景，十分有用。现在我们逐一讲解一下他们的作用和使用方法。一、ROM384KB内部ROM，作用：ESP32技术手册明确说明：InternalROM是只读存储器，不可编程。InternalROM中存放有一些系统底层软件的ROM代码（程序指令和一些只读数据）。程序无法修改，暂不讨论。关于ROM注意的是，全局的const变量和字符串常量通常会存放在只读数据区（.rodata），有一些硬件芯片会将这个数据区放在ROM里面，但是ESP32将数据区放置在RAM，
大型语言模型(LLM)是强大的工具，可以为各种任务和领域生成自然语言文本。最先进的LLM之一是LLaMA（大型语言模型MetaAI），这是由Facebook的研究部门MetaAI开发的一个包含650亿个参数的模型要在家运行LLaMA模型，你需要一台配备强大GPU的计算机，能够处理推理所需的大量数据和计算。在本文中，我们将讨论本地运行LLaMA的一些硬件要求。推荐：用NSDT设计器快速搭建可编程3D场景。在消费类硬件上运行LLaMA模型有多种不同的方法。最常见的方法是使用单个NVIDIAGeForceRTX3090GPU。该GPU具有24GB内存，足以运行LLaMA模型。RTX3090可以运行4
