2_Redis启动后的杂项

本文介绍Redis的基本操作,包括性能测试、数据库切换、数据清除、密码管理等关键功能。同时,提供Redis索引、默认端口等实用信息,帮助读者快速掌握Redis的日常管理。

 1、查看电脑性能(服务启动的情况下)   -- 分布式内存数据库Redis 
    在 /usr/local/bin 路径下 执行   redis-beachmark 可以看看电脑性能

  官网每秒 读11万,写8万 ,参考查看自己电脑的性能 

2、默认16个数据库,类似数组下标从零开始,初始默认使用零号库 配置文件中 databases 16 
    查看库个数

3、Select 命令切换数据库
        0号库 是第一个  Select 1--切换到1号库

4、Dbsize查看当前数据库的key的数量
    Dbsize 查看当前库键值数
    keys *

5、Flushdb:清空当前库
    Flushdb

6、Flushall:通杀全部库
    Flushall 16个库都清

7、统一密码管理,16个库都是同样密码,要么都OK要么一个也连接不上

8、Redis索引都是从零开始

9、默认端口是6379

     持续更新中......

 

 

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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