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目的：运行redis容器实例时使用自己的配置文件
docker run -d -p 6379:6379 --privileged=true -v 【宿主机配置文件目录】:/etc/redis/redis.conf -v 【宿主机数据目录】:/data --name=redis6.0.8 redis:6.0.8 redis-server /etc/redis/redis.conf
docker run -d -p 6379:6379 --privileged=true -v /software/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -v /software/redis/data:/data --name=redis6.0.8 redis:6.0.8 redis-server /etc/redis/redis.conf
SQL-拼多多 面试题：连续3次为球队得分的球员名单
1.使用LAG开窗函数 筛选出 下一次和下下一次得分,并用进球时间进行排序。2.使用where筛选出值得嘉奖的球员。
【6.0】Docker部署Redis
【一】拉取Redis镜像 docker pull redis 该命令将从Docker Hub上获取最新的Redis镜像，并将其下载到本地。 【二】创建数据和配置目录 mkdir /root/data vim /root/redis.conf 第一行命令创建一个目录用于持久化Redis数据。 第二行命令使用vim编辑器创建一个Redis配置文件，文件名为redis.conf。 【三】编辑R...
NVIDIA驱动装好了，Gazebo为啥还是卡？手把手教你用optirun搞定GPU加速
本文详细解析了NVIDIA驱动安装后Gazebo仍卡顿的原因，并提供三步精准诊断与GPU加速实战方案。通过optirun快速启用GPU加速，解决OpenGL与显示服务器的配置问题，显著提升仿真性能。适用于ROS、PX4等开发环境，帮助用户充分利用显卡性能。
docker redis
docker run -p 127.0.0.1:6379:6379 --name nliu_redis -v /mnt/nliu/check/redis.conf:/etc/redis/redis.conf -d redis:5.0.5 redis-server /etc/redis/redis.conf docker rm -f idid: docker ps redis....
【电击防护篇】电击防护技术详解：从人体效应到接地系统全解析
本文系统讲解了电击防护的关键知识，包括电流对人体的影响（如30mA是心室颤动阈值）、人体电阻特性（700Ω-6100Ω）以及电气接触防护措施。重点分析了TT、TN和IT三大接地系统的结构特点与应用场景，强调TN-S系统最安全，IT系统供电连续性最佳。详细介绍了漏电保护器（RCD）的工作原理与选型指南，建议人身防护选用30mA高灵敏度RCD。文章通过对比表总结三大系统的安全性、成本及适用场景，为电气安全设计提供实用参考。
从SPI协议到文件系统：手把手教你用HAL库给W25Q16移植FATFS（附扇区管理优化方案）
本文详细介绍了如何在STM32平台上，通过HAL库的SPI接口为W25Q16 Flash芯片移植FATFS文件系统。文章从SPI通信基础讲起，深入解析了FATFS底层驱动（diskio.c）的移植要点，并重点探讨了针对W25Q16的4KB物理扇区特性进行扇区管理优化的两种方案，旨在帮助开发者构建稳定高效的文件存储方案。
redis-6.0.8 redis.conf配置文件
redis-6.0.8 redis.conf配置文件
华为无线AP+AC（ensp）
VLAN 100--192.168.100.0/24为AP的管理IP地址VLAN10--192.168.10.0/24为无线用户获取的IP地址在DHCP Server（LSW3）上查看地址分配情况。
docker安装Redis 6.0.8
1、前置说明 参考：尚硅谷(周阳)老师笔记写的。 注意：删除容器后，数据也会从(宿主机)加载的。 2、安装 2.1、拉取 Redis 6.0.8 docker pull redis:6.0.8 2.2、宿主机：新建redis目录 mkdir -p /app/redis 2.2.1、创建redis配置文件 # 一、进入目录 cd /app/redis # 二、创建redis.conf文件 v...
数模笔记_多变量最优化计算之牛顿法
Date: 2_22 Name: Guo Yehao Theme: Calculation in Optimality with multiple variables Reference: 数学建模方法与分析(华章) 在上一节中，我们讨论多变量最优化计算中的随机搜索算法，它的精度并不是众多算法中最高的。在精度问题上，有的时候问题本身就带有明显的误差性，以至于我们不能将其忽略，比如上一节消防站部署的问题，我们在区域划分时就有了误差，因此我们并不需要对结果要求很高的精确度，所以用一些比较粗略的算法就可以.
全网详细解决Client does not support authentication protocol requested by server；consider upgrading Mysql c
全网详细解决1251 - Client does not support authentication protocol requested by server; consider upgrading Mysql client。
Docker安装redis并以配置文件方式启动
关于docker安装redis，网上有各种教程。大家可自行安装，写这篇文章的目的是关于以配置文件挂载的方式启动失败的总结
vue2学习笔记2-老规矩，从Hello World开始，了解Vue实例和模板
想要把“Hello，World”放置在页面上，首先需要准备一个HTML的块级元素div，来承接内容。
Docker 安装 Redis 容器
当服务器和容器都不存在 redis.conf 文件时, 执行启动命令的时候 docker 会将 redis.conf 作为目录创建 , 这并不是我们想要的结果。之所以要先创建 , 是因为Redis本身容器只存在 /etc/redis 目录 , 本身就不创建 redis.conf 文件。启动前需要先创建Redis外部挂载的配置文件 （ /home/redis/conf/redis.conf ）修改 /home/redis/conf/redis.conf。Docker 创建 Redis 容器命令。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
Docker 安装 Redis 容器 (完整版)
Docker如果想安装软件 , 必须先到 Docker 镜像仓库下载镜像。 Docker 镜像仓库 Docker 安装Redis 1、查询Redis镜像 在Docker镜像仓库寻找Redis镜像 Docker 下载Redis镜像的命令 2、下载Redis镜像 命令 描述 docker pull redis 下载最新版Redis镜像 (其实此命令就等同于 : docker pull redis:latest ) docker pull redis:xxx 下载指定版本的R.
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
Docker容器化部署Redis
本文章讲述了Docker如何部署Redis
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
docker 运行 redis
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的内存数据存储系统，也可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等，提供了丰富的命令集用于操作这些数据结构。Redis的特点包括高性能、支持持久化、支持事务操作、支持多种数据结构等。
docker安装redis 6
完整版的redis.conf有2053行，大部分都是注释，我去除掉注释，放在了本文最后，作为参考。我用的工具是another redis desktop manager，比较推荐这款工具。2: 这个文件挂载的操作需要在创建容器的时候进行，在。1: 可以自己定义路径文件夹。在官网中选择对应的版本即可(如上图所示，即为成功。
Redis 6.0 Docker容器使用TLS加密
前言最近，公司在做渗透测试，要求redis使用加密传输。经过比较redis各版本，发现redis6.0开始正式支持TLS 通道加密,更加安全。redis6.0以下版本只支持数据加密，最新版本为redis7.0。考虑到redis7.0刚出不久，新的功能项目也暂时用不上。故此决定选用redis6.2.11（6.0的最新稳定版）。先决条件安装了 Docker。Docker Compose 已安装。
centos8通过docker安装redis和rabbitmq
意思是缺少containerd.io依赖包，https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/8.5/x86_64/stable/Packages/， 选择最新的版本进行复制URL。之前执行 sudo yum install docker ，centos8 默认安装了podman，卸载podman和相关依赖。“https://xxxx.mirror.aliyuncs.com”, //这里换成自己的加速器地址。查看docker版本。
【Docker】使用 docker run 命令运行一个 redis 容器的参数解析
在 Docker 中运行 Redis，可以使用 docker run 命令，并结合各种参数来优化性能、安全性和管理。本文是 Redis 容器的完整运行命令及参数解析。包括：挂载数据卷、指定配置文件、设置访问密码、限制资源、允许远程访问、持久化数据（RDB & AOF）、指定最大内存
使用docker安装redis6.0.8
docker安装redis6.0.8安装步骤安装docker安装redis关于redis.conf的一小点说明 安装步骤 没有安装docker的话，需要先安装docker 安装docker # 卸载旧版本docker yum remove docker* # 安装 yum install -y yum-utils yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo yum
Docker容器中Redis安装、配置
这个Hash的成员比较少时redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap。工作目录，数据库镜像备份的文件放置的路径。这里的路径跟文件名要分开配置是因为redis在进行备份时，先会将当前数据库的状态写入到一个临时文件中，等备份完成时，再把该临时文件替换为上面所指定的文件。当你的使用场景中，有非常严格的实时性需要，不能够接受redis时不时的对请求有2毫秒的延迟的话，把这项配置为no。
Docker创建redis容器
docker 无法拉取redis镜像问题、redis 配置文件问题、如何挂载配置文件、如何远程连接问题
在Docker中安装并运行Redis（纯步骤）
此文章只有操作步骤，没有原理解释。安装到运行分为四步。
Linux 上使用 Docker 下载和运行 Redis
通过以上步骤，你已经在 Linux 上成功下载并运行了 Redis 容器。测试连接时确保使用正确的密码。如果遇到任何问题，请查看日志并检查端口是否被占用。如有进一步问题，请随时告诉我。
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