1樓：莊懷軒
準確的說，Geode不是記憶體資料庫(In-Memory DataBase,IMDB)，而是有資料庫功能的記憶體資料網格（In-Memory Data Grid,IMDG）。如果說最基本的優缺點，Redis最大的優勢就是上手快了，可以迅速的搭建起來。但是如果真的比較效能和功能，Redis是完全不能和Geode甚至是商業版的GemFire相比的。
這裡把幾個我認為比較重要的特性比較一下：
1）集群記憶體總容量，現在Geode可以實現單個節點200-300GB記憶體，總集群包含300個節點的大型集群，因此總容量可以達到90TB左右的級別，而Redis即使使用集群，也很難超過1個TB的總記憶體。
2）Geode集群功能非常強大，實現了記憶體中資料Shard分布，自動管理，集群故障自動恢復，自動平均分布等一系列企業級的功能，而且有自帶的集群間資料同步功能，這裡Redis都在努力追趕，但是還沒有很成熟的實現。
另外Geode還有內建的pub/sub，邏輯分組和管理監控等一系列企業級產品功能，。所以從效能和功能上來說，Redis是很難和Geode相比的，但是如果在開發資源不足的時候，使用Redis實現一些簡單的分布式快取場景還是不錯的。
兩個正態分佈相乘，是什麼分布
一 你的問題與描述不符，我沒看出有兩個正態分佈相乘。二 你描述中的問題 為什麼還服從正態分佈 答案是它不服從正態分佈或隨便乙個高斯分布。要回答這個問題 1 你要搞清楚求隨機變數 的函式 的期望 就是這麼求的，這個式子不用知道的分布。簡單而直觀地理解方式就是 這裡我們考慮概率而非概率密度 如果僅能取有...
如何證明兩個正態分佈的密度函式相乘還是乙個正態分佈的密度函式？
易夕 這個問題很容易啊，正態分佈的PDF表示式都是已知的，簡單推導一下就知道了啊。兩個正態分佈的概率密度函式 PDF 分別為 二者相乘得到 可以看到，可以看成乙個正態分佈 的PDF乘以縮放因子 的結果。其中，縮放因子 正態分佈的均值 正態分佈的方差 用MATLAB驗證一下。首先，分別計算 和 的PD...
如果 M 個點在球面上均勻分布，那麼兩個相鄰的點與球心的夾角是多少？
wzd 什麼叫均勻分布，這是模糊的？一條封閉曲線上點可均勻分布，就是一條長10的線段上均勻分布10個點都是不確定的，在乙個九宮格內均勻的放9個點都是不確定的，更何況8個點如何在九宮格內均勻分布？球面上4個點均勻分布是正方形還是正四面體？如果你說正四面體，那6個是正八面體，那9個點又是什麼呢？若均勻是...