Strategi dan teknik caching terkapsul dalam PHP
Strategi dan teknologi caching yang terkandung dalam PHP
Caching ialah salah satu cara penting untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Dalam pembangunan PHP, penggunaan cache yang munasabah boleh mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data dan meningkatkan kelajuan membaca data, sekali gus meningkatkan kelajuan tindak balas aplikasi dan pengalaman pengguna.
Strategi caching terkapsul merujuk kepada merangkum operasi cache ke dalam blok kod biasa untuk memudahkan penggunaan semula di berbilang tempat dan memudahkan pengurusan dan konfigurasi bersatu. Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa strategi dan teknologi caching enkapsulasi biasa, dan memberikan contoh kod khusus.
- Caching fail
Caching fail ialah strategi caching yang paling mudah. Prinsipnya adalah untuk menyerikan data dan menyimpannya dalam fail Pada kali berikutnya data yang sama diakses, ia dibaca terus dari fail, mengelakkan pertanyaan dan proses pengiraan pangkalan data.
Pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:
class FileCache { private $cacheDir; public function __construct($cacheDir) { $this->cacheDir = $cacheDir; } public function get($key) { $filename = $this->getFilename($key); if (file_exists($filename)) { $data = file_get_contents($filename); return unserialize($data); } return false; } public function set($key, $value) { $filename = $this->getFilename($key); $data = serialize($value); file_put_contents($filename, $data); } private function getFilename($key) { return $this->cacheDir . '/' . md5($key); } }
Contoh penggunaan:
$cache = new FileCache('/path/to/cache'); $data = $cache->get('my_data'); if (!$data) { $data = // 从数据库或其他地方获取数据 $cache->set('my_data', $data); } // 使用 $data 进行后续操作
- Memcached cache
Memcached ialah sistem cache objek memori teragih berprestasi tinggi. Ia menyimpan data dalam ingatan dan boleh dibaca dan ditulis dengan cepat. Dalam PHP, caching Memcached boleh digunakan dengan mudah melalui sambungan Memcached.
Pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:
class MemcachedCache { private $memcached; public function __construct() { $this->memcached = new Memcached(); $this->memcached->addServer('localhost', 11211); } public function get($key) { return $this->memcached->get($key); } public function set($key, $value, $expire = 0) { return $this->memcached->set($key, $value, $expire); } }
Contoh penggunaan:
$cache = new MemcachedCache(); $data = $cache->get('my_data'); if (!$data) { $data = // 从数据库或其他地方获取数据 $cache->set('my_data', $data); } // 使用 $data 进行后续操作
- Redis cache
Redis ialah sistem storan nilai kunci berprestasi tinggi yang menyokong penyimpanan jenis data yang kompleks. Ia boleh disimpan dalam ingatan atau berterusan ke cakera. Dalam PHP, cache Redis boleh digunakan dengan mudah melalui sambungan Redis.
Pelaksanaan khusus adalah seperti berikut:
class RedisCache { private $redis; public function __construct($host, $port) { $this->redis = new Redis(); $this->redis->connect($host, $port); } public function get($key) { return $this->redis->get($key); } public function set($key, $value, $expire = 0) { if ($expire > 0) { return $this->redis->setex($key, $expire, $value); } else { return $this->redis->set($key, $value); } } }
Contoh penggunaan:
$cache = new RedisCache('localhost', 6379); $data = $cache->get('my_data'); if (!$data) { $data = // 从数据库或其他地方获取数据 $cache->set('my_data', $data); } // 使用 $data 进行后续操作
Di atas adalah pelaksanaan kod bagi tiga strategi dan teknologi caching terkapsul biasa. Dengan merangkum operasi cache ke dalam kelas biasa, kami boleh menggunakannya semula di beberapa tempat dan memudahkan pengurusan dan konfigurasi bersatu. Berdasarkan keperluan sebenar dan keperluan prestasi, memilih strategi dan teknologi caching yang sesuai boleh meningkatkan prestasi aplikasi dan pengalaman pengguna dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Strategi dan teknik caching terkapsul dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Sila ambil perhatian bahawa lelaki persegi ini berkerut dahi, memikirkan identiti "tetamu tidak diundang" di hadapannya. Ternyata dia berada dalam situasi berbahaya, dan apabila dia menyedari perkara ini, dia segera memulakan pencarian mental untuk mencari strategi untuk menyelesaikan masalah itu. Akhirnya, dia memutuskan untuk melarikan diri dari tempat kejadian dan kemudian mendapatkan bantuan secepat mungkin dan mengambil tindakan segera. Pada masa yang sama, orang di seberang sana memikirkan perkara yang sama seperti dia... Terdapat adegan sedemikian dalam "Minecraft" di mana semua watak dikawal oleh kecerdasan buatan. Setiap daripada mereka mempunyai latar identiti yang unik Contohnya, gadis yang disebutkan sebelum ini adalah seorang kurier berusia 17 tahun tetapi bijak dan berani. Mereka mempunyai daya ingatan dan pemikiran serta hidup seperti manusia di bandar kecil yang terletak di Minecraft ini. Apa yang mendorong mereka adalah sesuatu yang baru,

Pada 23 September, kertas kerja "DeepModelFusion:ASurvey" diterbitkan oleh Universiti Teknologi Pertahanan Nasional, JD.com dan Institut Teknologi Beijing. Gabungan/penggabungan model dalam ialah teknologi baru muncul yang menggabungkan parameter atau ramalan berbilang model pembelajaran mendalam ke dalam satu model. Ia menggabungkan keupayaan model yang berbeza untuk mengimbangi bias dan ralat model individu untuk prestasi yang lebih baik. Gabungan model mendalam pada model pembelajaran mendalam berskala besar (seperti LLM dan model asas) menghadapi beberapa cabaran, termasuk kos pengiraan yang tinggi, ruang parameter berdimensi tinggi, gangguan antara model heterogen yang berbeza, dsb. Artikel ini membahagikan kaedah gabungan model dalam sedia ada kepada empat kategori: (1) "Sambungan corak", yang menghubungkan penyelesaian dalam ruang berat melalui laluan pengurangan kerugian untuk mendapatkan gabungan model awal yang lebih baik.
