Laravel Sieve是一个开源包,旨在简化Laravel应用中的动态过滤。它通过将过滤逻辑隔离到专用类中,遵循SOLID原则,减少控制器中的冗余代码,提高代码的可维护性和可重用性,使开发者更容易管理复杂的过滤需求。
Caffeine使用自适应窗口技术,提高命中率。与其他策略相比,Caffeine在性能和可扩展性方面表现出竞争力。幽灵队列大小限制在主队列范围内效果较差。S3-FIFO在命中率上优于W-TinyLFU,但在lfu友好的轨迹上表现不佳。
缓存清空处理常被忽视,SIEVE是一种简单有效的缓存淘汰算法,但为何未被发现?SIEVE-k是对SIEVE的改进,但实际应用中效果不一定更好。文章探讨了新发现的缓存算法SIEVE和改进的SIEVE-k算法。
SIEVE是一种高效的缓存淘汰算法,使用队列和指针来确定保留和丢弃的数据。它通过访问位追踪数据的访问状态,并根据情况进行淘汰。SIEVE提高了缓存的吞吐量和可扩展性,可作为设计更高级淘汰策略的基础。然而,在处理扫描型工作负载时不够高效,需要使用幽灵缓存来提高性能。
该文介绍了SIEVE方法,用于评估图像-文本对的一致性,并在大规模和中等规模的数据集上取得了最先进的性能。该方法使用预训练的图像-文本模型生成的合成标题进行裁剪,以解决现有方法的限制。
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