Redis -入门篇

(1)使用背景:各种高并发场景,往往会有大量的读写操作,普通的数据库操作会造成严重的性能弊端。

(2)解决方法:

使用一种NoSQL技术,这是一种基于内存的数据库。

而如今的MongoDB 和 Redis 是当前使用最广泛的NoSQL。

对于Redis技术:性能优越  +  支持每秒十几万此的读/写操作 (性能远超数据库) 支持集群 + 分布式 + 主从同步 + 支持一定的事务能力。Redis是以key-value为核心的存储方式。

(3)目的:保证了高并发的场景下数据的安全和一致性。

(4)Redis的使用场景:

  • 存储 缓存 用的数据;
  • 需要高速读/写的场合使用它快速读/写

(5)Redis 作为缓存的取逻辑:

可以看出:使用 Redis 来处理日常中需要经常取的数据,使读取速度提升显著,同时降低对DB的依赖,使得DB的压减少。

(6)写操作:

可以看出:更新(写入)的操作,需要多个 Redis 的操作,如果业务数据写次数远大于读次数 >> 那么就没有必要使用 Redis。

(6)读写操作流程图:



启动方式

(1)window服务的形式:

1. 开启服务:

redis-server --service-install redis.windows-service.conf --loglevel verbose

2.关闭服务:

redis-server.exe --service-uninstall

(2)命令行cmd运行:

//加入到windows服务中去
redis-server redis.windows.conf

//运行开启服务
redis-server --service-start

//关闭服务
redis-server --service-stop

 

在redis.windows-service.conf 和 redis.windows.conf 两个文件中,通过文本查找功能,找到# requirepass xxx,

这时:修改xxx,自己设置密码。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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