Redis 基础数据类型详解

本文详细介绍了Redis的五种基本数据类型:String、Hash、List、Set和ZSet的功能及使用方法。针对每种类型,列举了常用的操作命令及其应用场景。

                                                                   redis的类型

        redis一共分为五种基本类型:String、Hash、List、Set、ZSet:

        1、String类型时包含很多种类的特殊类型,并且时二进制安全的,比如序列化的对象进行存储,比如一张图片进行二进制存储,比如一个简单的字符串,数值等等;

            1)、 设置值:set 【key】【value】;(mset可以一次性设置多个值)

            2)、取值:get 【key】;(mget可以一次性获取多个值)

            3)、删除:del 【key】;

            4)、setnx(not exist):key如果不存在进行设置,存在就不需要进行设置了,返回0;(setnx name xiaoming);

            5)、setex(expired):setex color 10 red设置color的有效期为10秒,10s后返回nil(在redis中nil表示空);

            6)、替换字符串:setrange

            例如:set email 1234223243@qq.com;

                      setrange email 10 ww(10表示从第几位开始替换,后面跟上替换的字符串)

            7)、incr/decr:对某个值进行递增/递减;

            8)、 incrby/decrby:对某个值进行指定长度的递增/递减;语法:incrby 【key】 【步长】

            9)、append【key】:字符串追加;

            10)、strlen【key】:获取字符串长度;

        2、Hash类型是String类型的field和value的映射表,或者说一个String集合,它的特别适合存储对象,相比较而言,将一个对象类型存储在Hash类型里要比存储在String类型里占用更少的内存空间,并方便存取整个对象。

            1)、hset myhash 【key】 【value】:含义是hset是hash集合,myhash是集合名字,key是字段名,value为其值;(hmset设置多个值)

            2)、hget myhash 【key】:获取内容;(hmget获取多个值)

            3)、hincrby/hdecrby:集合递增/递减;

            4)、hlen:返回hash集合里的所有的键数值;

            5)、hexists:是否存在key,如果存在返回,不存在返回0;

            6)、hdel:删除指定hash的field;

            7)、hkeys:返回hash里所有的字段;

            8)、hvals:返回hash的所有value;

            9)、hgetall:返回hash里所有的key和value;

        3、List类型是一个链表结构的集合,其主要功能有push、pop、获取元素等。更详细的说,List类型是一个双端链表的结构,我们可以通过相关操作进行集合的头部或者尾部添加删除元素,list的设计非常简单精巧,即可以做为栈,又可以作为队列。

            1)、lpush:从头部加入元素(栈)先进后出

                    lpush list1 "hello" ;lpush list1 "world"

                    lrange list1 0 -1(表示从头取到尾,0至-1)

            2)、rpush方法:从尾部加入元素(队列)先进先出

                    形如:rpush list2 "beijing" ;rpush list2 "sxt"

                    lrange list2 0 -1

            3)、linsert:插入元素

                    形如:linsert list3 before 【集合元素】【插入元素】

            4)、lpop、rpop:从list的头部/尾部删除一个元素,并返回删除元素

            5)、ltrim:保留指定key的值范围内的数据

            6)、rpoplpush:先从尾部删除一个元素,然后在头部加入一个元素;

        4、set集合是String类型的无序集合,set是通过hashtable实现的,对集合我们可以取交集、并集差集。

            1)、sadd :向名称为key的set中添加元素;(sadd set1 123)

            2)、srem :删除集合元素;(srem set1)

            3)、spop:随机返回删除的key;

            4)、sdiff:返回两个集合的不同元素;(sdiff set1 set2)

            5)、sdiffstore:将返回的不同元素存储到另外一个集合里;(sdiff set1 set2 set3)

            6)、sinter:返回集合的交集;(sinter set1 set2)

            7)、sinterstore:返回交集结果,并存入另一个集合;(sinterstroe set1 set2 set3)

            8)、sunion:取并集

            9)、sunionstore:取并集,并存入set3;

            10)、smove:从一个set集合移动到另一个set里;

            11)、scard:查看集合当中的元素;(scard set1)

           12)、sismember:判断某元素是否为集合中的元素,返回1代表是集合元素,返回0代表不是;(sismember set1 aaa)

            13)、srandmember:随机返回一个元素;(srandmember set1)

            14)、zadd:向有序集合中添加一个元素,如果该元素存在,则更新顺序;(zadd zset1 1 第一个数;zadd zset1 2 第二个数;zadd zset1 3 第三个数;zadd zset1 8 第八个数;zadd zset1 5 第五个数;)

            15)、zrem:删除名称为key的zset中的元素;(zrem zset1 one)

            16)、zincrby:以指定值取自动递增/减少,用法和incrby类似;

            17)、zrangebyscore:找到指定区间范围的数据进行返回;

            18)、zremrangebyrank:删除1到1(只删除索引1);

            19)、zremrangebyscore:删除指定序号; 

            20)、zcard:返回集合里所有元素的个数;(zcard set1);

            21)、zcount:返回集合中score在给定区间中的数量;(zcount zset1 1 4)

            

            















【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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