Redis对象和五种常用数据类型

news2024/11/16 6:53:42

Redisobject 对象

对象分为键对象和值对象

键对象一般是string类型

值对象可以是string,list,set,zset,hash

q:redisobj的结构

typedef struct redisObject {  
    //类型  
    unsigned type:4;  
    //编码  
    unsigned encoding:4;  
    //指向底层实现数据结构的指针  
    void *ptr;  
    //引用计数,垃圾回收的时候使用
    int refcount;
    //最近被使用的时间,内存淘汰的时候用
     unsigned lru; 
} robj;

q:数据类型,编码和数据结构之间的对应 关系?

在这里插入图片描述

Redis对象和数据结构的关系
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键总是一个字符串对象
而值可以是五种中的一种

type 命令 得到的结果就是值的类型

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可以用object encoding命令查看编码

list数据类型的编码由linkedlist和ziplist编码合并成了quicklist编码

q: 通用数据类型命令

keys *  //查看当前库所有key    (匹配:keys *1)

exists key //判断某个key是否存在,如果键存在则返回1,不存在则返回0:

type key //查看你的key是什么类型

del key  //删除指定的key数据,del是一个通用命令,无论值是什么数据结构类型,del命令都可以将其 删除,返回结果为成功删除键的个数,假设删除一个不存在的键,就会返回 0

unlink key   //根据value选择非阻塞删除,仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作。

expire key 10   //10秒钟:为给定的key设置过期时间

ttl key //查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期

select number //命令切换数据库

dbsize //查看当前数据库的key的数量

flushdb //清空当前库

flushall //通杀全部库

命令在执行前都会判断 参数是否是自己可以接收,否则会返回错误

数据类型

string 字符串

q: 特点

其value是字符串,不过根据字符串的格式不同,又可以分为3类:

  • string:普通字符串

  • int:整数类型,可以做自增、自减操作

  • float:浮点类型,可以做自增、自减操作

q: 适用场景?

String 的常见应用场景如下:

  • 常规数据(比如 session、token、序列化后的对象、图片的路径)的缓存;
  • 计数比如用户单位时间的请求数(简单限流可以用到)、页面单位时间的访问数;
  • 分布式锁(利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁);

q:常用命令?

 set  <key> <value> //添加键值对
                                
 
 *NX:当数据库中key不存在时,可以将key-value添加数据库
 
 *XX:当数据库中key存在时,可以将key-value添加数据库,与NX参数互斥
 
 *EX:key的超时秒数
 
 *PX:key的超时毫秒数,与EX互斥
 
 
 get  <key> //查询对应键值
 
 append <key> <value> //将给定的<value> 追加到原值的末尾,返回长度
 
 strlen <key> //获得值的长度
 
 setnx <key> <value> //只有在 key 不存在时  设置 key 的值
 
 incr <key> //将 key 中储存的数字值增1  只能对数字值操作,如果为空,新增值为1
 
 decr <key> //将 key 中储存的数字值减1  只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
 
 incrby / decrby <key> <步长> //将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。
 
 mset <key1><value1><key2><value2> ..... //同时设置一个或多个 key-value对 
 
 mget <key1><key2><key3> .....  //同时获取一个或多个 value 
 
 msetnx <key1><value1><key2><value2> .....  //同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在。 原子性,有一个失败则都失败
 
 getrange <key><起始位置><结束位置>  //得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
 
 setrange <key><起始位置><value>  //<value> 覆写<key>所储存的字符串值,从<起始位置>开始(索引从0开始)。
 
 setex <key><过期时间><value>  //设置键值的同时,设置过期时间,单位秒。
 
 getset <key><value> //以新换旧,设置了新值同时获得旧值。

q:底层编码方式和数据结构?

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  • 当存储的是long 数字的时候,使用int编码,prt直接存储数字

不包括浮点数

  • 当存储的字符串小于44个字节的时候,使用embstr编码,字符串和redisobject存储在一起
  • 当存储的字符串大于44个字节的时候,使用raw编码,prt存储的是sds的地址指针

set 集合

q: 特点

  • 无序

  • 元素不可重复

  • 查找快

  • 支持交集、并集、差集等功能

q: 适用场景?

应用场景:

  • 需要存放的数据不能重复的场景
    • 不可重复下单
    • 点赞
  • 需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景
    • 共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐(差集)、音乐推荐(差集)、订阅号推荐(差集+交集) 等场景。
  • 需要随机获取数据源中的元素的场景
    • 抽奖系统、随机点名等场景。
    • 相关命令:SPOP(随机获取集合中的元素并移除,适合不允许重复中奖的场景)、SRANDMEMBER(随机获取集合中的元素,适合允许重复中奖的场景)。

q:常用命令?

sadd <key><value1><value2> .....  //将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略

smembers <key>  //取出该集合的所有值。

sismember <key><value> //判断集合<key>是否为含有该<value>值,有1,没有0

scard<key> //返回该集合的元素个数。

srem <key><value1><value2> .... //删除集合中的某个元素。

spop <key> //随机从该集合中吐出一个值。

srandmember <key><n> //随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。

smove <source><destination>value //把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合

sinter <key1><key2> //返回两个集合的交集元素。

sunion <key1><key2> //返回两个集合的并集元素。

sdiff <key1><key2> //返回两个集合的差集元素(key1中的,不包含key2中的)

q:底层编码方式和数据结构?

  • 当存储的所有数据都是整数,元素数量不超过set-max-intset-entries时,Set会采用IntSet编码,以节省内存,底层数据结构是intset
  • 当存储的所有数据不都是整数,或元素数量超过set-max-intset-entries时,set采用hashtable编码,底层是Dict中的key用来存储元素,value统一为null。
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hash 哈希

q: 特点

hash也叫散列, 是一个键值对集合。

q: 适用场景?

hash特别适合用于存储对象。

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q:常用命令?

hset <key><field><value> <field2><value2>  //<key>集合中的 <field>键赋值<value>

hget <key1><field> //<key1>集合<field>取出 value

hmset <key1><field1><value1><field2><value2>... //批量设置hash的值,hmset被弃用,可以用hset做到

hexists<key1><field> //查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。

hkeys <key> //列出该hash集合的所有field

hvals <key> //列出该hash集合的所有value

hincrby <key><field><increment> //为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1  -1

hsetnx <key><field><value> //将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在 .

q:底层编码方式和数据结构?

  • Hash结构默认采用ZipList编码,用以节省内存。 ZipList中相邻的两个entry 分别保存field和value;底层数据结构式ziplist

  • 当数据量较大时,Hash结构会转为hashtable编码,底层数据结构是Dict,触发条件有两个:

    • ZipList中的元素数量超过了hash-max-ziplist-entries(默认512)
    • ZipList中的任意entry大小超过了hash-max-ziplist-value(默认64字节)

节点过多,或单个节点过大

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zset/sorted set 有序集合

q: 特点

  • 无重复
  • 有序

每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。
集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。

q: 适用场景?

适合范围或者排序的应用场景:

  • 排行榜

q:常用命令?

zadd <key><score1><value1><score2><value2>//将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。

zrange <key><start><stop> [WITHSCORES] //返回有序集 key 中,下标在<start><stop>之间的元素,带WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集。

zrangebyscore key minmax [withscores] [limit offset count] //返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。 

zrevrangebyscore key maxmin [withscores] [limit offset count]        //同上,改为从大到小排列。 

zincrby <key><increment><value>  // 为元素的score加上增量

zrem <key><value> //删除该集合下,指定值的元素 

zcount <key><min><max> //统计该集合,分数区间内的元素个数 

zrank <key><value> //返回该值在集合中的排名,从0开始。

q:底层编码方式和数据结构?

  • 当满足下面条件时,采用ziplist编码,底层数据结构是ziplist
    • 元素数量小于zset_max_ziplist_entries,默认值128
    • 每个元素都小于zset_max_ziplist_value字节,默认值64

ziplist本身没有排序功能,而且没有键值对的概念,因此需要有zset通过编码实现:
- ZipList是连续内存,因此score和element是紧挨在一起的两个entry, element在前,score在后
- score越小越接近队首,score越大越接近队尾,按照score值升序排列
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  • 否则采用zset编码,底层是zset数据结构,zset的数据结构又指向skiplist和dict

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  • SkipList:可以排序,并且可以同时存储score和ele值(member)
  • Dict:可以键值存储,并且可以根据key找value,实现O(1)的查找

二者实际上共用对象,不会造成内存的浪费

list 列表

q: 特点

双向链表结构。既可以支持正向检索和也可以支持反向检索。

特征也与LinkedList类似:

  • 单键多值
  • 有序
  • 元素可以重复
  • 插入和删除快
  • 查询速度一般

q: 适用场景?

应用场景:

  • 常用来存储一个有序数据,例如:朋友圈点赞列表,评论列表等。
  • 可以用来做消息队列,只是功能过于简单且存在很多缺陷,不建议这样做。

q:常用命令?

lpush/rpush <key><value1><value2><value3>  //.... 从左边/右边插入一个或多个值。lpush是头插法

lpop/rpop <key> //从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡。


rpoplpush <key1><key2><key1> //列表右边吐出一个值,插到<key2>列表左边。


lrange <key><start><stop> //按照索引下标获得元素(从左到右)

lrange <key> 0 -1  //0左边第一个,-1右边第一个,(0 -1表示获取所有)

lindex <key><index> //按照索引下标获得元素(从左到右)

llen <key> //获得列表长度 

linsert <key> before/after <value><newvalue> //<value>的前面、后面插入<newvalue>插入值

lrem <key><n><value> //从左边删除n个value(从左到右)

lset<key><index><value> //将列表key下标为index的值替换成value

q:底层编码方式和数据结构?

  • List的编码方式是quicklist,底层数据结构为快速链表quickList,quicklist的节点又指向了ziplist

Redis 3.2 之前,List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。 Redis 3.2 之后,引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList,List 的底层实现变为 QuickList。

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首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。(它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。)

当数据量比较多的时候才会改成quicklist。

因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev和next。

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Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。

数据结构

sds 简单动态字符串

q:sds的结构

sds的结构

struct sdshdr { 
//记录buf数组中已使用字节的数量 
//等于SDS所保存字符串的长度 
int len; 
//记录buf数组中未使用字节的数量
int free;
//字节数组,用于保存字符串
char buf[];
};

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q: sds和c字符串的区别

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相同点:

  • 都是用char数组来记录字符,最后都有一个\0来代表字符串结束

sds最后也用\0代表结束,是为了重用c语言字符串的一些函数,例如printf打印,而不用重写所有的函数

不同点

肯定是c语言字符串存在一定的缺陷,redis才会重写,那么这些既是redis和c语言字符串的不同点,也是redis sds的优点

  • 常数级别获取字符串长度,sds获取字符串长度的时间复杂度是O(1),c语言是O(n),通过len的冗余存储来实现
  • 杜绝缓冲区溢出,字符串在拼接之前可以做内存检查,确保空间充足,否则进行扩充;不会像c语言一样造成内存溢出
  • 减少修改字符串时带来的内存重分配次数,预分配空间free,来减少内存重分配的次数,可以提升性能
  • 二进制安全,c语言字符串通过\0空字符来标志字符串结束,因此不能包含空字符;而sds通过len来表示字符串结束,可以包含空字符,可以存储图片等二进制信息,因此是二进制安全的

q: 容量扩充机制?

如图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。

  • 当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间
  • 如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

intset 正数集合

q: intset的结构

typedef struct intset {  
    //编码方式  
    uint32_t encoding;  
    //集合包含的元素数量  
    uint32_t length;  
    //保存元素的数组  
    int8_t contents[];  
} intset;
  • 数组升序排列
  • 没有重复
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q: 如何升级?

当新元素很大的时候,集合要升级成更大的编码方式
升级整数集合并添加新元素共分为三步进行:
1)根据新元素的类型,扩展整数集合底层数组的空间大小,并为新元素分配空间。
2)将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型,并将类型转换后的元素放置到正确的位上,而且在放置元素的过程中,需要继续维持底层数组的有序性质不变。
3)将新元素添加到底层数组里面。

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❑升级操作为整数集合带来了操作上的灵活性,并且尽可能地节约了内存。
❑整数集合只支持升级操作,不支持降级操作。

dictht 哈希表

typedef struct dictht {  
    //哈希表数组  
    dictEntry **table;  
    //哈希表大小  
    unsigned long size;  
    //哈希表大小掩码,用于计算索引值  
    //总是等于size-1  
    unsigned long sizemask;  
    //该哈希表已有节点的数量  
    unsigned long used;  
} dictht;

哈希表结点

typedef struct dictEntry {  
    //键  
    void *key;  
    //值  
    union{  
        void *val;  
        uint64_tu64;  
        int64_ts64;  
    } v;  
    //指向下个哈希表节点,形成链表  
    struct dictEntry *next;  
} dictEntry;

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q:如何解决哈希冲突?

用拉链法的头插法解决哈希冲突
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dict 字典

typedef struct dict {  
    //类型特定函数  
    dictType *type;  
    //私有数据  
    void *privdata;  
    //哈希表  
    dictht ht[2];  
    // rehash索引  
    //当rehash不在进行时,值为-1  
    in trehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */  
} dict;

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ht有两个,一般只使用第一个,第二个哈希表只在rehash的时候用

插入数据的时候,先计算哈希值,再计算索引值,再插入到指定位置

q : 如何rehash?

随着操作的不断执行,哈希表保存的键值对会逐渐地增多或者减少,为了让哈希表的负载因子(load factor)维持在一个合理的范围之内,当哈希表保存的键值对数量太多或者太少时,程序需要对哈希表的大小进行相应的扩展或者收缩。

扩展和收缩哈希表的工作可以通过执行rehash(重新散列)操作来完成,Redis对字典的哈希表执行rehash的步骤如下:

1)为字典的ht[1]哈希表分配空间,这个哈希表的空间大小取决于要执行的操作,以及ht[0]当前包含的键值对数量(也即是ht[0].used属性的值):
❑如果执行的是扩展操作,那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used*2的2 n(2的n次方幂);
❑如果执行的是收缩操作,那么ht[1]的大小为第一个大于等于ht[0].used的2 n。

2)将保存在ht[0]中的所有键值对rehash到ht[1]上面:rehash指的是重新计算键的哈希值和索引值,然后将键值对放置到ht[1]哈希表的指定位置上。

3)当ht[0]包含的所有键值对都迁移到了ht[1]之后(ht[0]变为空表),释放ht[0],将ht[1]设置为ht[0],并在ht[1]新创建一个空白哈希表,为下一次rehash做准备。

为ht[1]分配空间,复制ht[0]的数据到ht[1],释放ht[0],把ht[1]设为ht[0],ht[1]创建一个空哈希表
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q:什么时候rehash

哈希表的扩展与收缩
哈希表的扩展与收缩当以下条件中的任意一个被满足时,程序会自动开始对哈希表执行扩展操作:
1)服务器目前没有在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令,并且哈希表的负载因子大于等于1。
2)服务器目前正在执行BGSAVE命令或者BGREWRITEAOF命令,并且哈希表的负载因子大于等于5。

为什么rehash是渐进式?

如果ht[0]的数据非常多,那么把数据全部转移到ht[1]将会非常耗费时间,因此这个过程是分多次,渐进式完成的
rehashidx记录了正在转移的索引下标,当转移完成,会置为-1

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因为在进行渐进式rehash的过程中,字典会同时使用ht[0]和ht[1]两个哈希表,所以在渐进式rehash进行期间,字典的删除(delete)、查找(find)、更新(update)等操作会在两个哈希表上进行。例如,要在字典里面查找一个键的话,程序会先在ht[0]里面进行查找,如果没找到的话,就会继续到ht[1]里面进行查找,诸如此类。

另外,在渐进式rehash执行期间,新添加到字典的键值对一律会被保存到ht[1]里面,而ht[0]则不再进行任何添加操作,这一措施保证了ht[0]包含的键值对数量会只减不增,并随着rehash操作的执行而最终变成空表。

ziplist 压缩列表

q: ziplist的结构?

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每个压缩列表节点可以保存一个字节数组或者一个整数值

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q: ziplist过大的时候有什么缺点?

当ziplist变得很⼤的时候,它有如下几个缺点:

  • 每次插⼊或修改引发的realloc操作会有更⼤的概率造成内存拷贝,从而降低性能。
  • ⼀旦发生内存拷贝,内存拷贝的成本也相应增加,因为要拷贝更⼤的⼀块数据。
  • 当ziplist数据项过多的时候,在它上⾯查找指定的数据项就会性能变得很低,因为ziplist上的查找需要进行遍历。

skiplist 跳表

skiplist是多层级不同跨度的链表

q: skiplist的结构?

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zsikpList

typedef struct zskiplist {  
    //表头节点和表尾节点  
    structz skiplistNode *header, *tail;  
    //表中节点的数量  
    unsigned long length;  
    //表中层数最大的节点的层数  
    int level;  
} zskiplist;

zskipListNode

typedef struct zskiplistNode {  
    //层  
    struct zskiplistLevel {  
        //前进指针  
        struct zskiplistNode *forward;  
        //跨度  
        unsigned int span;  
    } level[];  
    //后退指针  
    struct zskiplistNode *backward;  
    //分值  
    double score;  
    //成员对象  
    robj *obj;  
} zskiplistNode;

每个结点的成员对象是唯一的,但是分值可以相同,分值相同就按照成员对象由小到大排序,整个链表都是按照分值由小到大排序

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q: skiplist如何遍历?

遍历:
首先遍历高层级跨度大的指针,如果过大,就遍历下一层级

zset

q:zset的结构?

typedef struct zset {  
    zskiplist *zsl;  
    dict *dict;  
} zset;

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  • SkipList:可以排序,并且可以同时存储score和ele值(member)
  • Dict:可以键值存储,并且可以根据key找value,实现O(1)的查找

二者实际上共用对象,不会造成内存的浪费

quicklist 快表

q:quicklist的结构

quicklist 实际上是 zipList 和 linkedList 的混合体,它将 linkedList 按段切分,每一段使用 zipList 来紧凑存储,多个 zipList 之间使用双向指针串接起来。

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typedef struct quicklist {  
    quicklistNode *head;  
    quicklistNode *tail;  
    unsigned long count;        /* total count of all entries in all ziplists */  
    unsigned long len;           
} quicklist;
typedef struct quicklistNode {  
    struct quicklistNode *prev; //上一个node节点  
    struct quicklistNode *next; //下一个node  
    unsigned char *zl;            //保存的数据 压缩前ziplist 压缩后压缩的数据  
    unsigned int sz;             /* ziplist size in bytes */  
    unsigned int count : 16;     /* count of items in ziplist */  

} quicklistNode;

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然后我们来看看如何用docker来安装Neo4j community server 首先去执行docker pull neo4j:3.5.22-community 去拉取镜像 然后执行命令就可以安装了 可以用docker ps查看一下 看看暴露了哪些端口 然后再看一下访问一下这个时候,要用IP地址了注意 然后再来看一下安装Desktop 去下…

如何在前端实现WebSocket发送和接收UDP消息(多线程模式)

目录 简介&#xff1a;步骤1&#xff1a;创建WebSocket连接步骤2&#xff1a;创建Web Workers步骤3&#xff1a;发送和接收UDP消息&#xff08;多线程模式&#xff09;结束语&#xff1a; 简介&#xff1a; 本文将继续介绍如何在前端应用中利用WebSocket技术发送和接收UDP消息…

数学建模的概念和学习方法(什么是数学建模)

一、初步认识数学建模 数学建模是将数学方法和技巧应用于实际问题的过程。它涉及使用数学模型来描述和分析现实世界中的现象、系统或过程&#xff0c;并通过数学分析和计算来预测、优化或解决问题。数学建模可以应用于各种领域&#xff0c;包括自然科学、工程、经济学、环境科学…

Effective C++学习笔记(8)

目录 条款49&#xff1a;了解new-handler的行为条款50&#xff1a;了解new和delete的合理替换时机条款51&#xff1a;编写new和delete时需固守常规条款52&#xff1a;写了placement new也要写placement delete条款53&#xff1a;不要轻忽编译器的警告条款54&#xff1a;让自己熟…

XenDesktop5.6如何连接数据库

Citrix在数据库的连接方式上一直不统一&#xff0c;但是也还是有迹可循的。 经过了好长时间的下载以后&#xff0c;今天终于有时间来测试一下最新版本的XenDesktop 5 SP1&#xff0c;由于结合了其他组件和环境的需要&#xff0c;所以&#xff0c;选择了独立部署数据库&#xf…

Microsoft 图像BERT,基于大规模图文数据的跨模态预训练

视觉语言任务是当今自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;和计算机视觉领域的热门话题。大多数现有方法都基于预训练模型&#xff0c;这些模型使用后期融合方法融合下游任务的多模态输入。然而&#xff0c;这种方法通常需要在训练期间进行特定的数据注释&#xff0c;并且对于…

[JavaWeb]【一】入门JavaWeb开发总概及HTML、CSS、JavaScript

目录 一 特色 二 收获​编辑 三 什么是web? 四 网站的工作流程 五 web网站的开发模式​编辑 六 web开发课程学习安排 七、初始web前端 八 HTML、CSS 8.1 什么是HTNL\CSS(w3cschool) 8.2 HTML快速入门 8.3 VS Code开发工具 8.3.1 插件 8.3.2 主题&#xff08;改变颜色&…

vue组件封装——类似bootstraptable的模糊搜索功能,支持语音搜索

插件地址 懒得写了&#xff0c;直接上插件地址去看吧