求redis zset方案(热度值排行)?
举例,要做一个手机系列的热度排行,需要以下几种排行
1.总排行
2.5g排行
3.翻盖手机排行
。。。
我的想法是写一个
zadd allphone 初始热度值 手机系列id ... 把所有手机系列做个初始化zset
1.然后总排行就直接取allphone zrank
2.5g排行 3.翻盖手机排行 如何取没想好,不知道大家都是单写一个zset,还是通过allphone与数据表关联查询,然后通过web后端程序做排序排名(这个排名就不是通过zrank)提取?
求各位大佬指点,感谢!!!
一个排行榜一个zset 一般是这样处理的
求取排行榜列表需求的redis缓存方案? 例:我要取一个产品的排行榜前20列表 我已经创建了该产品的zset,但取到的zset只是排行的产品id,相关信息如何取,或者说如何缓存这些相关信息?是每个id的相关信息存为hash或string,关联信息就用sql取数据?
我正在将一个应用程序从WebSphere迁移到Tomcat,从Ant迁移到Maven。在此过程中,我们决定对Spring进行更新,并对较新的版本进行少量其他更新。该应用程序可以追溯到2005年。所以不是所有的,都是最新和最伟大的。 其中一个障碍是,迁移到Spring5.0,下降了对速度的支持。我们的应用程序广泛使用的工具。我们用的是Spring2.8之类的!:) 现在,我看到这些声明:
本文向大家介绍SpringBoot thymeleaf eclipse热部署方案操作步骤,包括了SpringBoot thymeleaf eclipse热部署方案操作步骤的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 网上找了好多的springboot热部署方案,也尝试了好几种方法,下面是我的成功方案跟大家分享 操作步骤 1.pom中添加热部署依赖 2.添加插件 3.controller中添加后台跳转
主要内容:导数,偏导数,梯度下降在《 线性回归:损失函数和假设函数》一节,从数学的角度解释了假设函数和损失函数,我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线,因此就需要将损失函数的偏差值减到最小,我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”,常用的优化方法有很多,比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。你可能对于上述方法感到陌生,甚至于害怕,其实大可不必,它们只不过应用了一些数学公式而已。 本节我们重点学习梯度下降法(Gradie
我想按值长度对Map进行排序。例如,我有这样的代码: 结果是: 所以我想做的是按值长度对这个Map进行排序,所以它返回:
我现在被IFPH第7章的一个问题困住了。 练习7.1.2内容如下: “排序的一个定义是取 详细给出表达式排序[3,4,2,1]的渴望和懒惰求值减少序列,解释它们的区别。” 现在,我先从急切的求值缩减序列开始,我假设它是最内部的缩减。 对我来说,这产生了... 这是已排序的列表。 现在对于惰性评估,我能想到的唯一减少序列与渴望评估完全相同。当然,Haskell对惰性评估进行最左边的最外层评估:但是我