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Java烘焙師 - 架構師必備:緩存更新模式總結

大家好,我是Java烘焙師。如何更新緩存和DB、做到性能和一致性的取捨,是一個很常見的話題。下面結合筆者的經驗和思考,系統性地總結一下緩存更新模式,講透講明白。 1、旁路緩存(cache-aside) 實現方案 查詢:先查緩存,查不到緩存時再查DB,並把DB內容寫入緩存、設置合適的過期時間 更新:先更新DB,再刪緩存;做到極致則需引入延遲雙刪機制 之所以不是先刪緩存、再更新DB,是因為在這

MySQL , 緩存 , 架構

得物技術 - 深入剖析時序Prophet模型:工作原理與源碼解析|得物技術

隨着得物業務的快速發展,積累了大量的時序數據,這些數據對精細化運營,提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的時序數據挖掘場景中,時序預測Prophet模型使用頻繁,本文對Prophet的原理和源碼進行深入分析,歡迎閲讀和交流。 一、引入 時間序列是指按照時間先後順序收集或觀測的一系列數據點,這類數據通常都具有一定時間相關性,基於這種順序性,我們可以對時間序列進行多種數據挖掘任務,包括分類、聚類、異

序列化 , 大數據 , 時序數據庫 , 源碼分析 , 模型

六邊形架構 - Spring AI,一個讓Spring應用輕鬆擁抱AI的統一框架

文 / 勇哥 原創文章,轉載請聯繫授權 在前一篇文章中,我們探討了《Java程序員該如何快速上手LLM應用開發呢?》。今天,讓我們聚焦Spring AI——這個被稱為"Spring開發者的AI賦能工具包"的框架,它為Java開發者打開了一扇通往AI世界的便捷之門。 作為一名在Java領域摸爬滾打快20年的"老碼農",我見過太多團隊在集成AI能力時遇到的痛點:開發語言不一致、重複造輪子、

generative-ai , llm , 人工智能 , springboot , JAVA

百度Geek説 - 解鎖!智能代碼助手 Baidu Comate 硬核能力

近日,在全球軟件開發大會上暨智能軟件開發生態展上,來自 Baidu Comate 的資深研發工程師分享了精彩的專題演講,小編整理了演講精華,和大家一起玩轉“大模型+軟件研發”。 今天帶來——吳瑋琦《智能代碼助手 Baidu Comate 的核心能力揭秘》,一起解鎖 Baidu Comate 硬核能力。 AI 如何助推軟件生產領域代際變革 在過去的幾十年裏,軟件發展經歷了幾個重要時代。借鑑行業和學

編碼 , 人工智能

程序員阿偉 - 《3D開放世界地形開發:動態LOD與智能融合的輕量化實戰路徑》

開放世界的地形場景開發常面臨“細節呈現”與“加載性能”的核心矛盾,我曾參與一款以宋代山水為背景的開放世界項目開發,項目核心場景涵蓋臨安城外的富春江流域、天目山山地與江南水鄉圩田,初期對地形採用傳統的“統一高模+整體烘焙”方案,整個地圖按單塊高模地形制作,面數高達500萬+,紋理分辨率統一使用8192*8192,且未做分層處理。這種方案在PC端測試時已出現明顯問題:地圖加載時間超過15秒,角色從近景

3d

鏡舟科技 - 什麼是 Tableau?深入解析數據可視化工具與StarRocks集成

Tableau:企業級數據可視化的標杆工具 Tableau 是一款專業的數據可視化與商業智能平台,通過直觀的拖拽操作界面,將複雜的數據轉化為易於理解的可視化圖表。作為市場上廣泛認可的 BI 工具之一,Tableau 憑藉其強大的可視化能力和用户友好的操作界面,被各行各業廣泛應用於數據分析、報告生成和業務決策支持。 Tableau 的核心優勢在於其低代碼的操作方式。用户無需編寫複雜的 SQL 查詢或

bi , tableau , 數據可視化 , starrocks , 數據分析