Redis深度优化实战指南：从系统参数到使用实践
#作者：朱雷 文章目录 一、系统参数优化建议1.1系统参数优化 二、 使用建议参考2.1 测试 Redis 服务器响应延迟2.2 避免使用复杂度过高的命令2.3 避免使用bigkey或hotkey2.4 避免key的集中过期2.5 控制 Redis 实例的内存2.6 合理配置数据持久化策略2.7 Redis 建议实例不要部署在虚拟机上2.8 物理服务器配置性能建议2.9 底层网络建议2.10 Has...
【大模型】大模型推理能力深度剖析：从通用模型到专业优化
大模型推理能力深度剖析：从通用模型到专业优化 大模型推理能力深度剖析：从通用模型到专业优化一、通用语言模型与推理模型的区别（一）通用语言模型：多任务的“万金油”（二）推理模型：复杂任务的“专家” 二、DeepSeek 系列模型的推理能力对比（一）模型架构（二）训练方法（三）推理能力（四）性能表现 三、推理模型的应用场景（一）数学建模与教育（二）代码生成与优化（三）复杂逻辑推理 四、推理模型的部署优势...
串口解析的服务器流程优化
介绍 笔者项目中使用purejavacomm实现串口通信，purejavacomm自带线程池以实现COM口的监听，但是当后续数据处理流程过长，线程占用时间过长，会导致监听阻塞，会导致粘包出现。 解决办法 笔者项目中使用redis来做缓存，也就顺便用redis做了消息队列，以实现purejavacomm线程池线程的快速归还，然后再用自定义更大的线程池来实现串口数据的处理。 Redis消息队列实现 @R...
WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量
【摘要】 本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。具体来说，该系统通过与基于文本的网络浏览环境互动，使模型能够搜索和导航网络，从而提高其回答长文本问题的能力。通过将任务设计为人类可以完成的任务，研究人员能够利用模仿学习和人类反馈来训练和优化模型。 主要贡献包括： 创建了一个基于文本的网络浏览环境，使得模型可以互动，从而改进了检索和合成。 生成带有参...
《Python实战进阶》No13: NumPy 数组操作与性能优化
No13: NumPy 数组操作与性能优化 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numar...
ROS2机器手臂进行性能优化
对基于 ROS2 开发的机器手臂进行性能优化可从多个方面入手 代码层面优化 优化算法 运动规划算法是机器手臂控制的核心，选择合适的运动规划算法能显著提升性能。例如，RRT（快速随机搜索树）算法适用于复杂环境下的路径规划，但规划结果可能并非最优。可以考虑使用 RRT * 算法，它在 RRT 基础上进行改进，能够逐渐收敛到最优路径，从而提高规划效率和质量。 对于逆运动学求解，传统的解析法可能在某些情况下...
支持!!雷军建议优化新能源车牌颜色 网友：绿色车牌给人一种“环保但不够时尚”的刻板印象！！
雷军建议优化新能源车牌颜色【雷军建议优化新能源车牌颜色】3月4日上午，全国人大代表、小米集团创始人雷军在个人微信公众号上公开了他今年的两会建议。其中，雷军建议优化新能源车牌颜色。雷军提议：随着年轻消费者数量增多，用户对汽车外观与个性化功能拥有更加多元化的需求。例如，新能源汽车的绿色号牌在某种程度上制约了汽车产品的设计效果，现有汽车号牌不具备智能化能力，难以满足日常出行、交通管理的智能化发展需求。优化号...
遗传算法与深度学习实战（35）——使用遗传算法优化生成对抗网络
遗传算法与深度学习实战（35）——使用遗传算法优化生成对抗网络 0. 前言 1. 模型构建 2. 进化生成对抗网络 小结 系列链接 0. 前言 我们已经构建了用于编码深度卷积生成对抗网络 (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)的遗传编码器，优化封装的 DCGAN 类只需要定义用于演化的遗传算法参数，添加进化搜索能够对 G...
解锁享元模式：内存优化与性能提升的关键密码
通过享元模式，游戏中相同类型且具有相同基本属性的角色可以共享同一个享元对象，大大减少了内存占用，提高了游戏的运行效率。同时，对于游戏中的道具等其他大量相似对象，也可以采用类似的方式应用享元模式，从而优化游戏性能。 4.3 数据库连接池与享元模式 在数据库应用开发中，数据库连接池是一个非常重要的组件，它的实现原理与享元模式密切相关。数据库连接是一种昂贵的资源，创建和销毁数据库连接都需要消耗一定的时间和...
自我监督的智慧：解锁提示优化的新时代
提示（prompt）犹如点燃语言模型潜力的火花。它们决定了模型的回答是否精准、是否符合任务需求。然而，设计一个优秀的提示并非易事。传统的提示设计往往需要人工反复试验，既耗时又需要专业知识。而自动化提示优化（Prompt Optimization, PO）方法虽然有所改进，却依赖于外部参考数据或人工反馈，这在实际应用中常常受限。 那么，有没有一种方法可以摆脱对外部数据的依赖，同时实现高效的提示优化呢？答...