redis淘汰策略 请问什么叫做缓存？
请问什么叫做缓存？
从主题描述来看，应该是指应用软件的数据缓存，它通常与网络有关，即将从网络下载的数据临时保存到硬盘上。一方面，需要找到一个地方临时存储数据进行数据处理，另一方面，可以减少重复下载。当应用软件关闭时，如果没有自动清洗，那么它就成了可有可无的东西。你为什么这么说？因为如果你下次下载同样的东西，应用软件可能会从临时缓存中调用过去的数据，或者它可能永远不会被使用，所以它就变成了垃圾。
由于缓存是临时的，因此一旦相应的应用程序关闭，就可以随时删除它而不会造成伤害。如果应用软件功能完善，通常具有清洗功能。安全卫士提供缓存清理功能，无论应用软件本身是否提供，都可以集中、方便地清理各类应用软件的缓存垃圾。但毕竟，这不是最初的开发人员提供的算法。当然，它不能避免清理不清或错误的风险。但根据经验，大公司生产的软件相对可靠，对小白来说非常实用、简单。甚至一些第三方清理也比原来的清理更彻底、更干净（因为软件厂商故意保留一些由于不同原因可以删除的数据，空间不足的用户更关心垃圾占用的问题）。
为什么要清理缓存垃圾？主要是因为占用空间的问题。在很长一段时间之后缓存数据就更没用了。既然垃圾至少占用了很差的空间容量，那就最好扔掉垃圾。其次，它会导致硬盘上小文件的增加，从而降低硬盘的效率。最后，如果我不扔掉垃圾我就不高兴了。
其实，安全软件家族bucket的清洗功能并不是最专业的，普通的CCleaner比家族bucket更专业，但是国外的软件界面并不像国产软件那么容易理解。
深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗？
谢谢。我可以确切地说，不！也许首先，为什么深度学习被称为“深度”？从当前技术的角度来看，深度学习结合底层特征，形成更抽象的属性类别或特征的高层表示，从而发现数据的分布式特征表示。
深度学习属于前者，它有很多参数需要调整，是一个非常大的参数模型。一般的机器学习模型属于后者，它需要强大的特征来分离数据，最终得到不同的类别。
一般来说，目前深度学习确实有很多优势。例如，对我来说，这是非常简单和暴力的。它不需要很长时间来调整参数，清理数据，并把它扔进去看看结果。如果不好，调整参数继续尝试。一般的机器学习模型不是这样的。它需要大量的特征工程。但是，深度学习有一个问题，到目前为止还没有解决的工程。它是一个可解释性差的“黑匣子”，导致系统出现错误，无法快速找出原因或追溯以前的错误。所以在工程中，我们实际上更喜欢特征少的工程和解释性强的模型来获得更好的结果。我们期待着深学在未来科学技术的进一步发展。
我将在这里发表所有关于算法、机器学习和深度学习的有趣文章。
编写代码不容易。如果这篇文章对你有帮助，请喜欢
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