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应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

前言最近在做智能家居平台，考虑到家居的控制需要快速的响应于是打算使用redis缓存。一方面减少数据库压力另一方面又能提高响应速度。项目中使用的技术栈基本上都是大家熟悉的springboot全家桶，在springboot2.x以后操作redis的客户端推荐使用lettuce(生菜)取代jedis。jedis的劣势主要在于直连redis，又无法做到

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Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。官方提供的数据是可以达到100000的qps。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差。Redis快的主要原因是：1.完全基于内存2.数据结构简单，对数据操作也简单3.使用多路I/O复用模型第一、二点不细讲，主要

了解了现在的大型机，还是感觉我tooyoungtoonaive服务器往往要处理大量的数据，我们本地和服务器往往使用socket进行网络通信，socket本质是编程接口(API)，对TCP/IP的封装，服务器在这方面的限制往往是网络设备的，而不是服务器设备，比如使用的交换机还有网络运营商给服务器提供的带宽，根据操作系统对于I/O接口的优化，我们甚至可