深入了解Redis的所有内容。 涵盖各种Redis拓扑、数据持久性和进程分叉

深入了解Redis的所有内容。涵盖各种Redis拓扑、数据持久性和进程分叉Redis（“REmoteDIctionaryService”）是一个开源的键值对数据库服务器。Redis最准确的描述是，一个数据结构服务器。Redis的这种特殊性质导致了它在开发人员中的流行和采用。首先，Redis是一个内存数据库，用作另一个“真实”数据库（如MySQL或PostgreSQL）前面的缓存，以帮助提高应用程序性能。它利用内存的速度并减轻中央应用程序数据库的负载：不经常更改且经常被请求的数据任务关键性较低且经常发展的数据。但是，对于许多用例，Redis提供了足够的保证，可以将其用作成熟的主数据库。再加上Redis插件及其各种高可用性(HA)设置，Redis作为数据库对于某些场景和工作负载变得非常有用。另一个重要方面是Redis模糊了缓存和数据存储之间的界限。这里要理解的重要一点是，读取和操作内存中的数据比使用SSD或HDD的传统数据存储中的任何可能的速度都要快得多。

一个稳定、快速、内嵌的NoSQL数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、Sorted Set。

一个稳定、快速、内嵌的NoSQL数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet。rosedb类似于Redis，但是可以选择将value存储到磁盘中。主要特性：兼容Redis协议支持丰富的数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet内嵌使用，维护成本低高性能，对读写负载的应用都适合数据不局限于内存容量#数据库

著名的开源内存数据库 redis 宣布，未来版本将实施双重RSALv2和SSPLv1许可，不再使用BSD许可。新版本将整合之前R

著名的开源内存数据库redis，未来版本将实施双重RSALv2和SSPLv1许可，不再使用BSD许可。新版本将整合之前RedisStack独有的高级数据类型和处理引擎。从Redis7.4开始，新策略生效，旨在维持性能和简单性基础，支持现代互联网。Redis通过RedisStack已实行双重许可;大约一半的下载来自此策略，显示社区接受度高。此许可扩展可进一步发展Redis数据模型、引擎和开发者工具。新许可允许Redis源码保持开放性使用，确保可持续性。它标志着Redis作为统一实时数据平台，提供客户端、工具集和核心产品的新发展阶段。Redis将继续以社区版形式提供代码，方便开发者、客户和合作伙伴。未来版本将统合Redis核心功能与RedisStack，包括各种数据模型，支持多场景应用，如高性能键/值存储、查询引擎和低延迟向量数据库等。面对挑战，尽管Redis已尝试社区治理并维持开源许可，但商业销售主要通过大型云服务提供商，使得并行多种软件分发与Redis的未来发展相冲突。新许可下，云服务不能免费使用Redis源代码。例如，云服务提供商需与Redis达成协议后方可提供Redis7.4，保证商业投资和未来创新。

Nebula 是一个开源且免费使用的现代 C++ 游戏引擎。

是一个开源且免费使用的现代C++游戏引擎。Nebula正在不断开发，这意味着功能一直在不断添加。目前支持：从下到上完全数据驱动的设计。数据结构套件，从容器到操作系统包装器，一切都是为了性能和最小的调用堆栈而设计的。多线程。SSE加速且直观的数学库。完整的python支持脚本层。高级渲染框架和着色器。测试平台和基准测试。分析工具。渲染Nebula渲染子系统做了很多努力，目前支持：统一的集群系统-雾量、贴花和灯光都进入同一结构。屏幕空间反射-工作状态，但仍在进行中。在计算中完成的基于地平线的环境光遮挡。基于物理的材质和渲染。多线程子通道录音。用于局部光的阴影贴图和用于全局/定向/太阳光的CSM。体积雾和照明。几何贴花。CPU-GPU混合粒子系统。蒙皮和动画。脚本化渲染路径。伏尔甘。色调映射。异步计算。使用稀疏绑定的虚拟纹理。自适应虚拟纹理地形。快速且保守的GPU内存分配。区域灯。实体系统Nebula历史上一直采用以数据库为中心的实体方法。在Nebula的最新版本中，通过采用ECS方法来不断改进，同时仍然保持以数据库为中心。数据导向数据驱动每个实体的内存开销最小。高性能而不影响可用性或简单性用于轻松实例化和分类实体类型的蓝图和模板系统。自动序列化和反序列化

一个稳定、快速、内嵌的 NoSQL 数据库，支持多种数据结构，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Se

一个稳定、快速、内嵌的NoSQL数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet。类似于Redis，但是可以选择将value存储到磁盘中。这也是个教学项目，在b站有教学《使用Go写一个数据库》系列视频，共6期​​​主要特性：兼容Redis协议支持丰富的数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet内嵌使用，维护成本低高性能，对读写负载的应用都适合数据不局限于内存容量#数据库

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D网格等。它允许深度学习工程师使用PythonicAPI有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。数据科学强国：通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。对于现代应用程序：GraphQL支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和JSONSchema(OpenAPI)帮助您构建可靠的Web服务。Pythonic：设计得像Python列表一样简单。如果你知道如何使用Python，你就会知道如何使用DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。与IDE集成：Jupyternotebook和GoogleColab上的漂亮打印和可视化；PyCharm和VSCode中的全面自动完成和类型提示。#机器学习