caffe要使用lmdb数据库的原因有：1、性能高；2、安全性好；3、空间利用率高。LMDB采用内存映射（Memory-Mapped）的方式，可以快速读取和写入大量数据。Caffe选择LMDB作为数据存储的方式，主要是因为LMDB的高性能和高空间利用率。在深度学习训练过程中，需要频繁读取和写入大量数据，LMDB的内存映射

MDB(LightningMemory-MappedDatabase)是一个高性能的嵌入式键值存储数据库，由SymasCorporation开发，并作为OpenLDAP项目的一部分发布。LMDB被设计为轻量级、快速且可靠，适合在各种应用环境中使用，从服务器端应用到移动设备和嵌入式系统。LMDB的特点：内存映射：LMDB使用内存映射

pdf能看了，拓展的驱动下，想着是否可以ORC呢，识别到文字内容更有帮助。按网搜的顺序，开始是用pytesseract，pip安装顺利，但运行不了，提示找不到pytesseract，按网上的帮助下载win安装包，选上中文包，再试，可以运行了，就是中文基本识别不了，也不知哪里改善，只得作罢。换下一个，paddleocr，pip安装报错，

好不容易可能跑通lmdb_create了，结果打开lmdb报错具体情况如下解决办法参考：https://blog.csdn.net/bruce_zhao1407/article/details/117967315简单来说就是用绝对路径打

版权:本文由【墨理学AI】原创、各位大佬、一文读懂、敬请查阅声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一，❤️不负光阴不负卿❤️声明：本博文按照官方readMe步骤，对测试实验过

背景网关的高可用是比较重要的内容，即使etcd数据库挂掉，也可以根据现有的数据提供负载均衡应用所以采用几级缓存的形式cache-->lmdb-->etcd这里使用的是kong提供的插件

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