redis常见的面试问题都有哪些普通的单值缓存 对象数据缓存（json格式）分布式锁的应用 计数器的使用，使用INCR和DECR redis hash 是一个string类型的field（字段）和value（值）的映射表，很适合存储对象 。
主要问题在于 ， Redis 的主从数据同步有延迟 。这种延迟会产生一个边界条件：当主机上的 Redis 已经被人建好了锁，但是锁数据还未同步到从机时 ， 主机宕了 。
缓存热点问题： 可能集中在某个 hash区间内的值特别多，那么会导致大量的数据都涌入同一个 master 内，造成 master的热点问题，性能出现瓶颈 。
如何在后台部署深度学习模型1、该小程序部署神经网络模型方法如下：确定神经网络模型：选择一个已经训练好的神经网络模型 ， 可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架进行训练 。
2、利用Web框架加载卷积神经网络模型 。目前，许多Web框架都支持将深度学习模型部署到Web端，如TensorFlow.js和Keras.js等 。通过这些框架 ， 我们可以轻松地将CNN模型部署到Web浏览器中 。创建Web页面并利用JavaScript调用模型 。
3、首先随便写一个pytroch模型并转为onnx模型 。其次创建Native C++项目 。最后检查输入，安卓部署深度学习模型时即可构建输入数据 。
Redis分布式缓存搭建1、先读取nosql缓存层 ， 没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了 。
2、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值 。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案 。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。
3、更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前 ， 业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容 。
深度学习调参有哪些技巧1、调节学习率：学习率较小可以保证模型在训练时稳定，但是训练速度较慢；学习率较大可能会使模型在训练时快速收敛，但是有可能导致过拟合 。调节隐藏单元数量：隐藏单元较多可以增加模型的表示能力，但是有可能导致过拟合 。
2、根据我自己的调参经验，总结出以下技巧， 不定期更新。注：只是自己的经验记录 ， 不一定全面也不一定准确 。
3、有用 。一维卷积是一种在深度学习中常用的操作，它可以用于提取序列数据中的特征 。在没有调参的情况下，一维卷积的分类准确率为40%，说明模型存在一定的提升空间 。
4、通过数据提升性能 通过算法提升性能 通过算法调参提升性能 通过嵌套模型提升性能 通常来讲 ， 随着列表自上而下，性能的提升也将变小 。
5、一，学一门东西 ， 需要弄清楚思维的脉络，这一点可以快速让你不显得太外行 。如果能够整理一份思维导图出来，基本明白了个大概 。现在有相关软件，这里就不做广告了 。
工作中完全放弃windows使用深度linux的感受1、如果未来所有复杂的工作都交由云服务器完成，自己本地的终端设备其实不需要很高的配置，系统自然也是越简洁越好，Linux就非常适合 。
【redis深度历险记 github redis深度】2、对Linux持质疑态度的人们总是抱有一个论调 ， 那就是在使用Linux系统之后，他们将无法完成在Windows平台上所进行的工作 。
3、和Linux 一样，Windows系列是完全的多任务操作系统 。它们支持同样的用户接口、网络和安全性 。但是，Linux和Windows的真正区别在于，Linux 事实上是Unix的一种版本 ， 而且来自Unix的贡献非常巨大 。
4、提到linux的优点，首先就是他的开源，任何人都是可以查看他的源代码的 ， 这使得他特别的安全，而windows则不开源，所以你要经常的打补丁，修补漏洞之类的 。
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