在同步数据库时，确保捕获的数据更改的数据持久性和可用性，同时减轻将它们传送到目标数据库所带来的性能损失。

这个例子说明了如何使用写入模式背后，从Redis的哈希值数据映射到MySQL表。配方映射的前缀人所有Redis的哈希值： 到MySQL表的人，有 作为主键并映射到person_id列。类似地，它用前缀car映射所有哈希值: 到汽车桌去。

RedisGears的演示使用fbprophet进行异常检测中的时间序列预测。

内容交付的性能基本上是关于延迟和速度。而内容递送网络（CDN）的报价图像优化解决方案和最短跳给用户，附加字节可以节约通过优化图像的内存使用情况来实现的。否则，将数据保存在后端，客户端的设备，并提高交付性能，因为较少的字节需要更少的网络数据包进行传输。

该实施例说明如何自动处理，变换和模拟不同类型的使用具有的Redis和RedisGears无服务器内容递送优化的逻辑数据。

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现代应用程序越来越复杂，经常依赖多个数据库来交付预期的结果。从每个数据库检索数据会带来延迟，影响用户体验。使用支持多模型的数据库可以极大地提高应用程序的性能。

这个一步一步的演示从Redis哈希开始，并使用Redis模块动态添加新的模型。附带的视频演示了如何在多个数据库中检索和同步数据，以“找到我朋友在我3英里半径内推荐的餐厅”，并根据访客数量进行分类。

这个应用程序是作为一种无需触摸的替代方案来跟踪教室的出勤率的，以前是通过指纹来完成的。它可以应用于任何需要面部识别的情况。它使用RedisEdge堆栈构建，能够实时处理图像数据，并易于缩放来分析大群体的人。

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根据美国疾病控制与预防中心的说法，在COVID-19大流行期间，所有医护人员必须遵守职业安全与安全管理局关于穿戴个人防护装备的严格指导方针和协议。N95口罩是最常用的个人防护装备，用于控制通过空气传播的感染。因此，在此次大流行期间，检查医务人员的个人防护装备安全规程尤其重要。

这个基于web的应用程序分析视频流，并应用掩码检测模型来检查医务人员是否遵守了已建立的安全协议。

最近转移到虚拟学习，为大家从K-12到高等教育，迫使学生，家长和老师如何改变他们的方式学习。一个领域，仍在发展是如何评估学生的表现和成绩。在这两种学习和评价方法的创新是必要的。

这个项目包括两个部分。第一个是针对学生的——一个浏览器插件，可以从视频中抄写笔记，并自动生成测验来检查理解。第二种是针对教育者的——一种基于网络的应用程序，用于上传课程、生成测验和回答学生的问题。

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许多非营利组织通过社交媒体招募志愿者。然而，管理每个活动的志愿者名单往往是手工完成的，通过社交媒体进行更新是低效的。需要一种更好的方式来组织志愿者活动。

此应用程序自动化的一些招聘和确认事件志愿者的工艺步骤。这也使组织者能够轻松地与志愿者确认沟通，提供及时的更新。

该应用程序是购买一个基于blockchain，电子商务平台和销售SPEC没有第三方令牌。由于在blockchain平台的每一笔交易触发的费用，这个应用程序中抽象，以避免不必要的费用从内Redis的平台和执行他们共同的，低价值的任务。

网络诈骗正在发展。你越想阻止诈骗，诈骗者就会用越复杂的方法来欺骗你。实时欺诈检测器的想法并不新鲜，但正确使用它是一个重大挑战。

该项目识别出广告网络中不同类型的欺诈，然后发布数据进行进一步分析和可视化。

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