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该项目包含Springboot、Redis以及相关代码。

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简介:
该全国范围内的火车站站点数据涵盖了详细的信息,包括每个站点的名称、具体地址,以及所属的铁路局、省份和城市。此外,数据还包含了每个站点的精确经纬度坐标,为进一步的分析和应用提供了坚实的基础。

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  • NN_Project: 了一些神经网络
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    NN_Project是一个包含了多种神经网络实现方式的代码库,旨在为学习和研究提供便利。无论是深度学习新手还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。 NN_测试项目包含了一些神经网络的代码。请将此存储库克隆到Windows中的E:/ GitCode / 神经网络代码(C++)目录下。 该项目包括以下内容: - 感知器 - BP(反向传播) - 卷积神经网络 - 线性回归(梯度下降,最小二乘法) - 朴素贝叶斯分类器(性别分类) - Logistic回归(梯度下降,批量/小批量) - KNN(K最近邻居,分类) - PCA(主成分分析) - 单隐藏层网络(两个类别) - 决策树算法CART 此外还包括了在C++中实现的数学公式: - 线性代数:转置、行列式、伴随矩阵、逆矩阵 - 范数(向量和矩阵) - 特征值/特征向量(实对称矩阵) - SVD(奇异值分解) - 伪逆 - 迹 统计功能: - 均值,方差,标准差 - 协方差矩阵 激活函数实现包括: - Logistic sigmoid - Softplus - ReLU (线性整流单元) - LeakyReLU (泄漏的线性整流单元) - ELU(指数线性单位) - softmax函数
  • Python基础
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    本项目包含Python编程语言的基础学习资料和实践代码,旨在帮助初学者掌握变量、数据结构、函数及文件操作等核心概念。 在相关案例资源方面,可以参考以下内容: - 首篇文章主要讨论了某个技术问题的解决方法,并提供了详细的实现步骤。 - 第二篇文章则深入探讨了一个特定的技术话题,分享了一些实用技巧以及最佳实践方案。 - 最后一篇博客记录了一项实际项目经验,包括遇到的问题和解决方案。 以上资源为理解相关主题和技术细节提供有价值的参考。
  • Redis面试.pdf
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    本书籍提供了关于Redis数据库技术在面试中常见的问题和解答,涵盖了数据结构、命令操作及应用场景等多方面内容。适合准备应聘涉及Redis的相关职位的技术人员参考学习。 ### Redis核心知识点详解 #### 一、Redis简介与特点 **定义:** Redis(Remote Dictionary Server)是一款开源的、基于内存的日志型、Key-Value数据库。它支持网络通信,可提供多种编程语言的API接口。 **特性概述:** 1. **高性能:**通过内存存储实现高速读写能力,每秒能处理超过10万次读写操作。 2. **丰富的数据类型:** 支持字符串(Strings)、哈希(Maps)、列表(Lists)、集合(Sets)和有序集合(Sorted Sets),支持多种原子性修改的操作。 3. **持久化机制:** 提供RDB(Redis Database)与AOF(Append Only File)两种持久化方式,确保数据安全。 4. **主从复制:** 支持多节点的数据备份及高可用部署方案。 5. **跨语言支持:** 提供广泛的API接口,便于不同编程环境下的开发。 #### 二、Redis的应用场景 1. **缓存解决方案:**常用于加速频繁查询的数据访问速度。 2. **数据库功能:** 可作为主数据库使用,并提供数据持久化存储能力。 3. **消息队列应用:** 利用其发布订阅机制,构建高效的消息传递系统。 4. **计数器管理:** 实现自增、自减等操作,适用于统计应用场景。 5. **分布式锁实现:** 提供原子性操作支持,实现跨服务间的资源锁定。 #### 三、Redis的数据结构与操作 **数据类型:** - **字符串(String):** 基础类型的值存储方式,并可以进行增删改查等操作。 - **哈希(Hash):** 类似Map的键值对集合,适合于存储字段及其对应的值。 - **列表(List):** 有序的数据结构,支持两端插入和删除数据的操作。 - **集合(Set):** 不重复元素组成的无序集合,可进行交集、并集及差集运算等操作。 - **有序集合(Sorted Set):** 元素带有分数的集合,按分数范围查询。 **常用命令:** 基本操作包括`GET`, `SET`, `DEL`, `EXISTS`;特定数据结构的操作如`LPUSH`, `HSET`, `SADD`, `ZADD`. #### 四、Redis持久化机制 **RDB(Redis Database):** - **定义:** 定期生成数据库快照,通过加载快照文件恢复数据。 - **优点:** 恢复速度快且占用资源少;缺点是可能丢失最后一次快照后的修改。 **AOF(Append Only File):** - **定义:** 实时记录每条写入命令,在需要的时候重放这些操作以还原数据库状态。 - **优点:** 数据完整性强,但文件体积较大、恢复速度慢于RDB方式。 #### 五、Redis内存管理与优化 **淘汰策略:** 包括最近最少使用(LRU)、最不频繁使用(LFU)及随机选择等机制;还有全部删除的选项。 最佳实践建议: - 设置合理的最大内存限制。 - 根据业务需求挑选合适的淘汰算法。 - 定期检查内存占用情况,适时调整配置参数以优化性能和稳定性。 #### 六、Redis主从复制与高可用性 **主从架构:** 包括数据同步流程及命令更新机制;当主服务器失效时可以自动切换到备用节点作为新的主要服务提供者。 - **哨兵模式(Sentinel):** 用于监控集群的健康状况,并在必要时启动故障转移程序。 #### 七、Redis事务管理 **事务处理:** 包括开启事务(`MULTI`),提交操作指令(`EXEC`)以及监视特定键变化的情况等步骤。此外还有`WATCH`命令确保数据一致性。 - **应用场景:** 确保多条命令执行的原子性及并发控制。 #### 八、解决并发竞争问题 **分布式锁实现:** 使用`SETNX`命令设置独占资源,保证在同一时刻仅有一个客户端可以访问该资源。此外还有乐观锁机制和队列管理策略等方法来处理并发情况下的数据一致性维护工作。 - **乐观锁:** 使用监视键值变化(`WATCH`)结合CAS操作更新数据。 通过上述内容的深入理解与实践应用,我们可以充分发挥Redis在现代软件架构中的作用及其优势,在需要高性能、低延迟及灵活的数据管理场景中提供支持。
  • ONNXRuntime集:部分ONNXRuntime
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    ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码,旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例,例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎,适用于开放神经网络交换(ONNX)模型。它拥有一个开放且可扩展的架构,并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中,已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言,在Visual Studio平台上开发。 此外,我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型,并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置(例如输入分辨率、批量大小等)。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合:CPU运行时间、GPU运行时间和TRT(TensorRT)加速模式下的性能数据也已记录在案。
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    本集合包含多样化的Python项目源码,涵盖Web开发、数据处理和机器学习等领域,适合编程爱好者和技术专家参考学习。 Python项目此仓库包含了一系列我亲自编写的Python小项目。这些项目的灵感来自书本或网络搜集的内容,目的是通过实践提高自己的技能水平,“世事洞明皆学问,人情练达即文章”,熟能生巧,勤能补拙。 1. 数据可视化:在这个项目中你将学到如何生成数据集以及进行可视化;使用matplotlib创建简单的图表,并利用散点图来探索随机漫步过程;运用Pygal制作直方图并分析同时掷两个不同面数的骰子的结果。 2. 下载数据:此模块教你如何处理网上的数据集,包括CSV和JSON文件中的信息提取。你还将学习到使用matplotlib解析历史天气记录的方法,并了解datetime库的应用以及在单个图表中呈现多个数据系列的技术;此外还会有机会用Pygal制作世界地图来展示各国的数据并掌握设置Pygal的地图及图形样式的技巧。
  • SpringBoot+React前后端分离.zip
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    本资源提供了一个基于Spring Boot和React框架实现的前后端分离项目的完整代码包。包含后端API接口与前端页面逻辑,适合用于学习或快速构建个人/小型企业应用。 本项目基于Spring和React开发的前后端分离架构构建。后台采用SpringBoot、Hibernate及Security技术栈实现业务逻辑与安全控制;前端则通过React框架进行视图渲染,并利用Axios库处理数据请求,同时借助Ant Design组件库优化界面设计;数据库部分选用MySQL 5.5版本存储管理应用数据。 项目已涵盖多种核心功能模块:用户信息、角色分配、组织架构设置、菜单配置以及字典项维护等。此外还集成了微信小程序和百度OCR服务以增强系统功能性,适用于实际业务场景或技术研究目的的直接引用与学习参考。
  • Redis 5.0依赖.zip
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    本资源包包含Redis 5.0服务器端软件及其安装所需的全部依赖文件,适用于希望独立部署和测试最新版本Redis的开发者和技术爱好者。 在无网络环境的Linux系统上安装Redis 5.0版本及相关依赖包的方法如下: 1. 首先,在有网络连接的计算机上下载Redis源码及所需的所有依赖包。 2. 将这些文件通过U盘或其它方式传输到目标机器中。 3. 在目标机器上,解压已下载的Redis源代码压缩包,并进入其目录进行编译安装。具体命令为: - `tar xzf redis-5.0.tar.gz` - `cd redis-5.0` 4. 编译并安装依赖项(根据实际需要可能包括tcl等库)。 5. 接下来,使用`make`指令来编译Redis源码,并通过执行`sudo make install`命令完成安装过程。 注意:此方法适用于已具备一定Linux操作基础的用户,在具体操作前请确保已经正确下载并携带了所有必要的文件。