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不安分的猿人 2月前 ⋅ 107 阅读

 

Redis的应用场景

 

1、会话缓存(Session Cache)

 

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

2、全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

3、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

4、排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

5、发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

 

Linux下安装redis

 

1、下载源码,解压后直接编译

wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.3.tar.gz
tar xzf redis-2.8.3.tar.gz
cd redis-2.8.3
make

    备注:如果服务不能联网,可以离线安装:https://redis.io/download

    编译完成后效果如下图:

2、译编译完成后启动服务

src/redis-server   //启动服务
src/redis-cli      //启动客户端

     服务启动如下图:

     客户端启动如下图:

 

  

 

Java实现对Redis数据库的操作

 

 

      前提:jedis-2.9.0.jar

      百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1kWTu16n  密码:crd2

      Java代码实现:

      

    输出结果如下图:

   

    

 

     参考链接:http://blog.jobbole.com/88383/

                      https://www.cnblogs.com/codersay/p/4301677.html

 

      

 

      

  • 人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)的关系如下,DL ⊆ ML ⊆ AI。
  • 人工智能比喻成的孩子大脑,而机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。
  • 人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。
  • 人工智能的概念是在 1955 年提出的;机器学习概念是 1990 年提出的;深度学习概念是 2010 年提出的。
  • 深度学习曾经是以机器学习中的「神经网络算法」的身份存在的,随着大数据的爆发,深度学习被单拿出来,成为一种学习思想。

                                    

 亚马逊、Facebook、谷歌、微软这些顶级科技公司能都在做人工智能,今天我们来聊聊google的人工智能。

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运行效果:

                                                 

 

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