redis

Redis

redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库。

下载

官网———https://redis.io
中文网——http://www.redis.cn/

redis的数据结构

redis存储的是——key,value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同数据结构。
value的数据结构

  1. 字符串类型——string
  • 存储——set key value
  • 获取——get key
  • 删除——del key
  1. 哈希类型————hash——map格式
  • 存储——hset key filed value
  • 获取——hget key filed (获取指定的filed对应的值)
  • 获取——hgetall key (获取所有的filed和value)
  • 删除——hdel key filed
  1. 列表类型————list———linkedlist格式,支持重复元素(可以添加一个元素到列表的头部【左边】或者尾部【右边】)
  • 存储——lpush key value(将元素加入到列表左表)
  • 存储——rpush key value(将元素加入到列表右表)
  • 获取——lrange key start end——获取范围
  • 删除——lpop key——删除列表最左边的元素,并将元素返回
  • 删除——rpop key——删除列表最右边的元素,并将元素返回
  1. 集合类型————set——不允许重复元素
  • 存储——sadd key value
  • 获取——smembers key ——获取set集合中所有的元素
  • 删除——srem key value——删除set集合中的某个元素
  1. 有序集合类型——storedest——不允许重复元素,且元素有顺序
  • 存储——zadd key score value
  • 获取——zrange key start end
  • 删除——zrem key value

通用命令

  1. keys * ——查询所有的键
  2. type key ——获取键对应的value的类型
  3. del key ——删除指定的key value

持久化

  • redis是一个内存数据库,当redis服务器重启,获取电脑重启,数据会丢失,我们可以将redis内存中的数据持久化保存到硬盘的文件中。
  • redis持久化机制
    RDB——默认方式,不需要进行配置,默认就使用这种机制(在一定的间隔时间中,检测key的变化情况,然后持久化数据)
    1.编辑redis.windows.conf文件
    save 900 1(after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed)
    save 300 10(after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed)
    save 60 10000(after 60 sec if at least 10000 keys changed)
    2.重新启动redis服务器,并指定配置名称
    redis-server.exe redis.windows.conf
    AOF——日志记录的方式,可以记录每一条命令的操作。可以每一次命令操作后,持久化操作
    1.编辑redis.windows.conf文件
    appendonly no(关闭aof)–>appendonly yes(开启aof)
    appendfync always———每一次操作都进行持久化
    appendfync everysec——每隔一秒操作一次
    appendfync no—————不进行持久化

Java客户端——Jedis

Jedis—— 一款java操作redis数据库的工具。
使用步骤
1.下载jedis的jar包
2.使用

Jedis连接池——JedisPool

使用
1.创建JedisPool连接池对象
2.调用方法getResource()方法获取Jedis连接

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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