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compression - 在将字符串放入 redis 之前压缩字符串 - 这有意义吗?

更多细节:我们已经在尝试充分利用zipmaps、ziplists等,我想知道这些表示是否已经压缩,或者只是序列化的哈希和列表;压缩会显着减少内存使用吗?此外,应用服务器层的压缩开销是否会被较低的网络使用量所抵消?StackOverflow'sexperience建议是这样,还有其他意见吗?简而言之,它对短字符串和长字符串都有意义吗? 最佳答案 Redis不会压缩您的值,您是否应该自己压缩它们在很大程度上取决于您要存储的字符串的大小。对于大字符串,数百K甚至更多,在客户端额外的CPU周期可能是值得的,就像在提供网页时一样,但对于较短的

git - 在 Git 中,本地分支可以相互跟踪——这有什么用?

我听说在Git中,您可以让一个本地分支A跟踪另一个本地分支B。为什么有人要这样做? 最佳答案 要让一个本地分支跟踪另一个本地分支,我想到的主要事情是(1)来自Git的关于一个分支在被跟踪分支之前/之后的更明智的消息,以及(2)触发器Hook。Git显示更多信息的一个区域是在创建分支时。创建basicbranch看起来像下面这样:$gitco-bAmasterSwitchedtoanewbranch'A'在创建trackingbranch时看起来像:$gitco--track-bBmasterBranchBsetuptotracklo

linux - 同时在 git 和 svn 下管理源 - 这有意义吗?

这可能是不寻常的,所以让我来设定场景:我们有一个包含我们项目历史的SVN存储库——一个基于Linux的嵌入式系统。SVN存储库包含Linux内核、U-Boot、busybox等源代码以及我们所有的内部应用程序、文件系统等。我们拥有的Linux内核既旧又硬,我正在努力移植到主线,它正在为我们的平台积极开发。我在git下做内核方面的工作,并与“社区”交易补丁。我可以让事情正常运行并拍摄内核源代码的快照并将其转储到SVN中,但我想保留获取更新的能力,拥有本地分支机构并使用git管理补丁。我可以保留两个内核副本,每个SCM管理一个,但这会有点困惑。使用在git下管理的内核源进行开发和测试也存在

java - return 语句之前的局部变量,这有关系吗?

对不起,如果这是一个新手问题,但我找不到答案。这样做更好吗:intresult=number/number2;returnresult;或:returnnumber/number2;我知道整数使用内存,所以我猜它会稍微降低性能?但另一方面,它使内容更清晰,尤其是当int/string是一个长计算时。 最佳答案 编辑:如果像我一样,您使用的Kotlin比Java还多,知道IntelliJ在Kotlin中也对此进行检查也很重要:VariableusedonlyinfollowingreturnandshouldbeinlinedThis

ruby - 在我的数组子类中覆盖 'each' 和 '[]',这有效,但 'select' 似乎忽略了它

我有一个类,我希望“每个”产生另一个自定义对象,所以我这样写:classFq_price_set这行得通:当我这样做的时候my_price_set.each{|rec|putsrec.class}它显示Fq_price_rec。同样,my_price_set.each{|rec|putsrec.mymethod}为该方法调用输出正确的值。但是当我使用选择时,例如,my_price_set.select{|rec|rec.mymethod==1}我收到一条错误消息,数组的“未定义方法”‘mymethod’:...所以rec(在‘select’中)不是Fq_price_rec,它是一个数组

全面了解大语言模型,这有一份阅读清单

大型语言模型已经引起了公众的注意,短短五年内,Transforme等模型几乎完全改变了自然语言处理领域。此外,它们还开始在计算机视觉和计算生物学等领域引发革命。鉴于Transformers对每个人的研究进程都有如此大的影响,本文将为大家介绍一个简短的阅读清单,供机器学习研究人员和从业者入门使用。下面的列表主要是按时间顺序展开的,主要是一些学术研究论文。当然,还有许多其他有用的资源。例如:JayAlammar撰写的《TheIllustratedTransformer》LilianWeng撰写的《TheTransformerFamily》XavierAmatriain撰写的《Transformer

全面了解大语言模型,这有一份阅读清单

大型语言模型已经引起了公众的注意,短短五年内,Transforme等模型几乎完全改变了自然语言处理领域。此外,它们还开始在计算机视觉和计算生物学等领域引发革命。鉴于Transformers对每个人的研究进程都有如此大的影响,本文将为大家介绍一个简短的阅读清单,供机器学习研究人员和从业者入门使用。下面的列表主要是按时间顺序展开的,主要是一些学术研究论文。当然,还有许多其他有用的资源。例如:JayAlammar撰写的《TheIllustratedTransformer》LilianWeng撰写的《TheTransformerFamily》XavierAmatriain撰写的《Transformer