Percepatkan aplikasi anda: Panduan ringkas untuk caching Guava
Panduan Bermula untuk Cache Guava: Mempercepatkan Aplikasi Anda
Guava Cache ialah perpustakaan caching dalam memori berprestasi tinggi yang boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan ketara. Ia menyediakan pelbagai strategi caching, termasuk LRU (paling kurang digunakan baru-baru ini), LFU (paling kurang digunakan baru-baru ini), dan TTL (masa untuk hidup).
1. Pasang cache Guava
Tambahkan pergantungan perpustakaan cache Guava pada projek anda.
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>31.1-jre</version> </dependency>
2. Cipta cache
import com.google.common.cache.CacheBuilder; import com.google.common.cache.CacheLoader; import com.google.common.cache.LoadingCache; public class GuavaCacheExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个LRU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 将数据放入缓存中 cache.put("key1", "value1"); cache.put("key2", "value2"); // 从缓存中获取数据 String value1 = cache.getIfPresent("key1"); String value2 = cache.getIfPresent("key2"); // 输出结果 System.out.println(value1); // value1 System.out.println(value2); // value2 } }
3 Gunakan cache
Setelah anda mencipta cache, anda boleh menggunakannya untuk menyimpan dan mendapatkan semula data. Anda boleh menggunakan kaedah put()
方法将数据放入缓存中,使用get()
untuk mendapatkan data daripada cache.
// 将数据放入缓存中 cache.put("key3", "value3"); // 从缓存中获取数据 String value3 = cache.getIfPresent("key3"); // 输出结果 System.out.println(value3); // value3
4. Strategi caching
Cache jambu batu menyediakan pelbagai strategi caching, termasuk LRU (paling kurang digunakan), LFU (paling kurang digunakan) dan TTL (masa untuk hidup). Anda boleh memilih strategi caching yang sesuai berdasarkan keperluan khusus anda.
// 创建一个LRU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> lruCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 创建一个LFU缓存,最大容量为100 LoadingCache<String, String> lfuCache = CacheBuilder.newBuilder() .maximumSize(100) .weigher(Weighers.singleton()) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } }); // 创建一个TTL缓存,生存时间为10秒 LoadingCache<String, String> ttlCache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) .build(new CacheLoader<String, String>() { @Override public String load(String key) throws Exception { // 从数据库或其他数据源中加载数据 return "value-" + key; } });
5. Statistik Cache
Guava Cache menyediakan statistik yang kaya yang boleh anda gunakan untuk memahami penggunaan cache.
// 获取缓存的命中率 double hitRate = cache.stats().hitRate(); // 获取缓存的未命中率 double missRate = cache.stats().missRate(); // 获取缓存的平均加载时间 long averageLoadTime = cache.stats().averageLoadPenalty(); // 获取缓存的大小 long size = cache.size();
6 Kesimpulan
Guava Cache ialah perpustakaan caching dalam memori berprestasi tinggi yang boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan ketara. Ia menyediakan pelbagai strategi caching, termasuk LRU (paling kurang digunakan baru-baru ini), LFU (paling kurang digunakan baru-baru ini), dan TTL (masa untuk hidup). Anda boleh memilih strategi caching yang sesuai berdasarkan keperluan khusus anda.
Atas ialah kandungan terperinci Percepatkan aplikasi anda: Panduan ringkas untuk caching Guava. 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

Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

DNS (DomainNameSystem) ialah sistem yang digunakan di Internet untuk menukar nama domain kepada alamat IP yang sepadan. Dalam sistem Linux, cache DNS ialah mekanisme yang menyimpan hubungan pemetaan antara nama domain dan alamat IP secara tempatan, yang boleh meningkatkan kelajuan resolusi nama domain dan mengurangkan beban pada pelayan DNS. Caching DNS membolehkan sistem mendapatkan semula alamat IP dengan pantas apabila kemudiannya mengakses nama domain yang sama tanpa perlu mengeluarkan permintaan pertanyaan kepada pelayan DNS setiap kali, dengan itu meningkatkan prestasi dan kecekapan rangkaian. Artikel ini akan membincangkan dengan anda cara melihat dan memuat semula cache DNS pada Linux, serta butiran yang berkaitan dan kod sampel. Kepentingan Caching DNS Dalam sistem Linux, cache DNS memainkan peranan penting. kewujudannya

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
