Docker-Redis

电流镜设计实战:从基础到高级技巧(附常见问题解决方案) 本文从工程实战角度,系统讲解了电流镜设计从基础原理到高级技巧的全过程。深入剖析了匹配精度、输出阻抗等核心矛盾,并详细介绍了共源共栅(Cascode)结构如何平衡电压裕度与输出阻抗。文章还重点探讨了工艺偏差、版图应力效应等实战中的“隐形杀手”,并提供了常见问题的解决方案与调试技巧,旨在帮助工程师设计出鲁棒性更强的模拟电路。 阅读详情

一、安装Redis

        拉取redis镜像:docker pull redis

        查看镜像:docker images

二、配置Redis

        创建数据目录以及配置目录

        mkdir /root/docker/redis/data

        mkdir /root/docker/redis/conf

        在conf目录下配置redis.conf文件,具体内容自查

三、启动Redis

        docker run --name myredis -v /root/docker/redis/data:/data \

        -v /root/docker/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -d -p 6379:6379 \

        redis redis-server /etc/redis/redis.conf

        查看是否启动成功

        docker ps -a

四、测试本地连接

        登入redis

        docker exec -it myredis redis-cli

        而后密码验证

        auth password

        完毕之后简单测试

        set tt helloworld

        get tt

        

        

基于CNN的三相故障识别算法及实现(Matlab) 通过预处理数据、构建CNN模型、训练与评估模型等步骤,我们可以准确快速地识别三相故障。现代电力系统中,三相故障是一种常见的故障情况,可以导致电网中断、设备损坏甚至火灾等严重后果。本文将介绍基于卷积神经网络(CNN)的三相故障识别算法,并提供Matlab源代码实现。首先,将原始信号分为训练集和测试集。然后,对输入信号进行归一化处理,确保数据在合适的范围内。CNN适用于处理二维数据,所以我们可以将输入信号看作是时间序列数据和特征(如电压、电流等)的二维矩阵。在开始之前,我们需要一个包含正常和故障样本的数据集。 阅读详情

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BrantTang
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