随着物联网时代的到来，海量数据不但需要快速储存，同时也要有高速分析和查询能力，以满足业务的扩张和发展对“超级快”的要求。Redis作为当下最为流行的内存数据库，其“超级快”的响应能力可以支撑后台系统的高并发处理业务，并弥补了RDBMS（关系型数据库）的不足。
Redis的持久化及特性，使它具备灵活的数据结构，以及海量数据的快速导入导出能力，可以满足大多数数据库场景。但是，当海量数据导入Redis耗时较长时，常常会影响到业务处理性能及正常运行。
针对此类问题，我们可以通过一些方法来避免。我们如能采用 RedisCluster、Redis Sentinel或Redis Replication的一致性技术，来分布式部署 Redis，提升 Redis 的并发能力及负载均衡能力，也能提高 Redis 的导入导出效率；采用多种声明式批量插入及更新策略，来有效提高数据导入及查询性能；再次，通过优化 Redis 的配置参数，提高数据库性能及执行速度；采用 Redis 的 Lua 脚本化批量操作 api 功能，减少大量单条命令操作，有效提升数据批量操作效率。
例如，在 Java 中，不仅要使用普通 JDBC 来连接 Redis，而且要使用 Jedis 或 Redisson 等 Redis 客户端，同时用到哈希表的 Mset() 方法，进行批量操作，比如批量导入/更新 Redis 的数据：
//构造”KV”数据，形成 Map 集合
Map kv = new HashMap();
kv.put(“key1″,”value1”);
kv.put(“key2″,”value2”);
//执行批量导入/更新
jedis.mset(kv);
运用以上技术可以有效提升数据导入及处理效率，极大程度地改善 Redis 的海量数据的导入性能。
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声纹学产品有哪些?作用还有特点,要详细!
伊拉克战争的重要影响之一就是检验新技术的实用水平，其中从声音识别人就特别引人注目，其中最关键的是如何做到万无一失。 伊拉克战争正在如火如荼地进行着，双方在媒体宣传上也是战况激烈。 在美国第一轮“斩首”行动之后，伊拉克总统萨达姆马上发表电视讲话，鼓舞士气，同时证明自己的存在。 然而，美国联邦调查局的情报人员则称，发表电视讲话的并非萨达姆其人。 此时，德国科学家分别从图像理解与分析、声纹识别两个方面证明发表讲话的就是萨达姆本人。 随后萨达姆又发表了与战事内容相关的讲话，证明了他确实还“健在”。 这样一则不惹人注意的新闻消息背后，却有着一个不同寻常然而又为各国情报部门所大力研发的军事科技：声纹识别。 声纹识别源于语音识别声纹识别类似于指纹识别。 指纹经过数字化处理以后，以人的手指表面皮肤纹理图像的形式存储于计算机。 假如我们从犯罪现场提取罪犯的指纹，然后和计算机的存储资料对比，或者与嫌犯的指纹对比，就可以确定罪犯的身份或者犯罪证据。 同样，声音也携带着每个说话人的个体信息。 所谓声纹是指能惟一识别某人或某物的声音特征。 例如，在上边的例子中，无论萨达姆在何时、何地发表不同内容的讲话，他的声纹始终是不变的，因此可以此断定一种声音是否是其本人发出的。 当然，是事先录好还是现场直播，则另当别论。 然而，只是理解声纹还是不够的，人们还需要准确地知道声纹的具体参数，才能准确地从很多人中辨认出说话者是谁，或者是什么东西发出的声音。 如何提取声纹，怎样提取才能保证识别的准确性，有了声纹如何比对，怎样处理和分离海量声频数据中的其他不相关信息，都是这项技术实现的难点。 其实声纹识别(speaker recognition)是一种广义的语音识别。 在司法、公安、通信、机要等领域具有重要的应用价值。 近年来，这一技术发展迅速，已经出现了一些实用系统。 目前声纹识别一般利用包含话者语音波形中特有的个体信息（声纹），自动识别话者身份。 从学术研究的角度上讲，它属于统计模式识别和人工智能应用领域。 声纹识别分为话者辨认和确认。 辨认是从有限的话者集合中分辨不同的人，系统性能随着话者集增大而降低；确认是系统只给出接受或拒绝两种选择。 从电视讲话判定说话人，如萨达姆是否是其人，就属于确认的过程，它的难度往往更大一些。 从处理的语言内容上看，声纹识别又分成限定文本和非限定文本两种。 如果说无论美国总统布什说什么，系统都能认出是他，而不是别人，这就是非限定文本识别，这种识别更难一些。 目前最流行的用于识别的短时谱特征是LPC（linear Predictive Coefficients）及MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)。 当然技术的发展有两面性，伴随语音技术的发展，伪装语音或伪装声纹技术也有相应的进步，所以才需要人们去认识和把握一项科技的应用。 声纹识别的过程及参数提取一般的声纹识别过程如图1所示。 图1 声纹识别的一般过程我们需要一份想要识别的人的原始语音信号作为对照。 而这段语音信号必须经过声纹提取，形成一个模板，才能与下一次的输入做比较，从而判断是不是要找的人。 那么构成声纹的参数有哪些呢？从已有的研究可以归纳为短时频谱、基音周期、短时能量、短时过零率、倒谱、LPC参数和MFCC参数。 语音信号是一种典型的时变信号。 如果把观察时间缩短到十毫秒或几十毫秒，则语言信号是近似平稳的，这是由于人的发音器官不可能是毫无规律地快速变化。 例如，具有重大意义的LPC参数，就可以非常好地表达人的发音过程，即所谓的声管模型。 这些参数的计算也往往基于语音信号的短时信息（帧）。 如果把它们配合使用，则可以大大提高识别效率和准确性。 目前主要的难度在于能不能找到、发现可惟一标识某人或某物的这组参数，而且这组参数还是在开集条件下不限定文本的。
微信小程序可以给中小企业及商家带来哪些帮助？
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