LRU算法缓存管理策略
LRU 算法挺常见的，尤其是在内存管理、缓存策略中。简单来说，它的核心就是淘汰最近最少用的数据。想象一下，当内存满了，就把最久没用的数据清理掉，腾出空间给新的。这种算法其实聪明，基本上你能用双端队列（Deque）来快速找到最旧的那个数据，把它踢出。嗯，如果你开发过程中需要做缓存管理，LRU 算法适合
LRU策略
当前话题为您枚举了最新的LRU策略。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
LRU Cache
LRU Cache，适用于 node.js/browser 的 LRU 缓存库。
Lru算法缓存解决图片OOM
Lru算法缓存解决图片OOM,一个比较好的解决方案
FIFO与LRU：页面置换算法
FIFO算法和LRU算法是常用的页面置换算法。FIFO算法根据页面进入内存的先后顺序进行置换，而LRU算法则根据页面最近的访问时间进行置换。
harmonyos2-koa-ratelimit-lru:lru-cache支持的速率限制器中间件
和声2 koa-ratelimit-lru由lru-cache支持的用于koa@2的速率限制器中间件Koa2中间件使用async/await ，因此您必须使用--harmony_async_await或使用babel在Node.js >= 7.0.0中运行安装$ npm install koa
backports.functools_lru_cache-1.5源码安装包
使用python setup.py install命令安装backports.functools_lru_cache-1.5源码安装包
量化交易策略-二八轮动策略演示
Ptrade量化交易平台的量化策略示例，以Python为基础，展示简单的二八轮动策略。
研磨策略模式
在网上搜到的资源，很详细的介绍了最常用最简单的设计模式--策略模式
C#采用LRU置换算法的缓存类
采用LRU置换算法的缓存类,通过封装Dictionary和LinkedList来实现,方便大家使用,也希望大家给出改进意见
商品定位策略
商品定位策略涉及两种主要方法：固定高度定位和不固定高度定位。固定高度定位将指定元素始终固定在页面的顶部，无论用户滚动页面。而另一方面，不固定高度定位则允许元素根据内容的高度而改变其位置，从而适应不同页面长度。