(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)昨天Kaggle新上了一个关于图像识别的比赛，GoogleAI发起了地域包容性图像识别竞赛（InclusiveImagesCompetition），旨在探索图像识别在数据采集地域分布不一致的情况下模型的包容性（Inclusive）。众所周知，正是由于类似ImageNet这样的大规模

前言：大家都知道redis单台的默认内存大小一般是10M.如果现在需要我们将1G的数据保存到内存中。这该如何做到呢？比如我们就用单台redis，但是一味的扩大单台redis内存则直接影响执行的效率，会有一种得不偿失的感觉。于是呢，我们就得采用分片策略实现数据保存，通过多台redis共同为用户提供内存得支持，实现内存扩容，提高执行效率！！

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TiDBBinary部署方案详解发布:2018050123:44:01title:TiDBBinary部署方案详解category:deployment\TiDBBinary部署方案\概述一个完整的TiDB集群包括PD，T

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