redis命中率是怎么统计的，redis中的命令

篮球中命中率是怎么计算?

通常用命中率=命中的球数÷投出的球数×100%来计算。（除不尽一般保留3位小数，即百分号“%”前保留一位小数）。例如：甲队的命中率是35%，乙队的命中率是44%，火箭队命中率是40%，灰熊队命中率达37%。

投篮命中率=投进的次数÷总投篮次数×100%。投篮命中率是衡量一名篮球球员得分能力的重要标志，它由投篮命中率、三分球命中率和罚球命中率组成。

投篮命中率=全场投中次数/全场出手次数。NBA联盟有个更加公正的计算方式，叫做“TS%”(真实投篮命中率)，计算公式是真实投篮命中率=全场得分/[2×（全场出手次数+0.44×罚球出手次数）]。

用球员的命中数除以出手数再乘以百分之百。投篮命中率的算法十分简单，用球员的命中数除以出手数再乘以百分之百，就能算出投篮命中率。

投篮命中率的计算公式为投篮命中率=全场投中次数/全场出手次数。要注意的是，被犯规的投篮不进是不计入出手次数的，被犯规投进则计入命中率。

相关问答

Q1: cache命中率受什么影响

有好几个吧，一个是容量的大小，但是容量达到一定地步以后增加容量，对命中率的提升就比较小了。第二个是cache块的大小，当容量一定的情况下，cache块大小和命中率的关系如下图。第三个就是cache跟外面memory映射的方式。

关联度越高，命中率越高，命中时间越长。 命中时间=判断时间+cache访问。

在这一点以后，命中率随着块大小的增加反而减小。实际上，当块大小非常大时，进入Cache中的许多数据可能根本用不上。而且，随着块大小的增加，程序时间局部性的作用就会逐渐减弱。

【答案】：A 主存的存取时间和Cache的命中率无关，Cache块的大小和组织方式会影响到Cache命中率，Cache容量越大，命中率会越高。

Q2: 如何保证redis中的数据都是热点数据

1、如果您想让 Redis 中存放的都是热点数据，可以通过限定 Redis 占用的内存来实现。Redis 会根据自身数据淘汰策略，留下热数据到内存。

2、mySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据 相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略（回收策略）。

3、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

4、可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能。 使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性。 使用多机部署的方式，可以将请求分散到不同的机器上处理，从而提高整体性能。

Q3: redis命中率是什么?怎么计算的

命中率=命中的次数÷投出的次数*100%来计算。

通常用命中率=命中的球数÷投出的球数×100%来计算。（除不尽一般保留3位小数，即百分号“%”前保留一位小数）。例如：甲队的命中率是35%，乙队的命中率是44%，火箭队命中率是40%，灰熊队命中率达37%。

cache命中率计算公式：缓存命中率 = （缓存命中次数 / 总请求次数） * 100 拓展知识：这个公式相对直观易懂。

命中率可以理解为模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。在逻辑回归模型的ks曲线中，命中率对应的是曲线上的纵坐标。

Q4: 真实命中率是啥意思?现役哪3人超过60%?

1、那么现役球员中谁的真实命中率最高呢？再来看看下面这张图，仅3名现役球员真实命中率超过了60%，分别是库里、杜兰特、哈登。其中库里生涯真实命中率63%，简直惊为天人！杜兰特则是63%，詹姆斯-哈登61%。

2、其意思是指球员在比赛中投篮命中的成功率。真实命中率考虑了投篮的难度。它基于投篮尝试、投篮命中和罚球得分的总和，并考虑了对手的防守强度。真实命中率能更准确地反映球员的投篮水平，因为它将投篮的难度纳入考虑。

3、TS%（TrueShootingpercentage）通常翻译为“真实命中率”。该数据在eFG%（一项优化了三分出手对命中率影响的数据）的基础上，进一步考虑了罚球的数据，因此也被视作衡量球员综合投篮能力的数据。

4、命中率是一个统计指标，通常用于衡量某个目标被成功击中的概率。

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