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[nmportal@hhhtsjzx-app02-0-5 conf]$ telnet 10.253.153.88 7000
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client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
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*2
$10
maxclients
$5
10000
备注:如果带密码则输入auth "你的密码"进行认证
零代码搭建专业知识库：Wiki.js+cpolar让团队协作像写笔记一样简单
"项目文档又找不到了！“团队负责人小张第N次在群里看到这样的抱怨——技术文档分散在邮件、网盘和个人电脑里，新人入职要花一周熟悉文档位置，远程协作时版本混乱更是家常便饭。Wiki.js与cpolar内网穿透服务的出现，就像给团队协作装上了"中央大脑”，用写Markdown笔记的简单方式，搭建一个专业的知识库系统。普通人对知识管理的需求其实很简单：方便记录、容易查找、大家能用。但传统方案把这个过程搞得异常复杂：建服务器、配环境、学语法、搞权限……大部分团队还没开始就放弃了。
Redis指令文档（非常有用的）
连接控制QUIT 关闭连接AUTH (仅限启用时)简单的密码验证 适合全体类型的命令EXISTS key 判断一个键是否存在;存在返回 1;否则返回0;DEL key 删除某个key,或是一系列key;DEL key1 key2 key3 key4TYPE key 返回某个key元素的数据类型 ( none:不存在,string:字符,list,set,zset,hash)KEYS patt...
String+CytoScape构建PPI网络
1.下载CytoScape Cytoscape是一款专业强大好用的物生信息分析软件，主要达用于专业的研究人员使用，软件主要适用于整合模块化网络和生物科学联系网络图的绘制，支持多种文件格式，导入后就可以直接进行编辑或者分析等操作了，除此之外，软件还提供了强大的编辑工具，支持添加相应的注释信息，软件基于java环境组件打造。 下载地址：https://cytoscape.org/ 因为软件基于java...
Linux下如何使用telnet连接上Redis获取数据
Linux下如何使用telnet连接上Redis获取数据 1.使用telnet连接上sentinel的某个节点,指定IP 和端口 telnet ip port 2.连接成功后，输入info,查看Redis主节点信息 3.使用telnet连接到主节点上，若有密码认证，使用auth password进行认证 4.使用redis命令查看想要的数据 5.输入quit退出telnet ...
用 CL_SALV_TREE 把层级数据做成一棵会呼吸的 ABAP ALV 树：从类继承扫描到事件交互的完整拆解
本文介绍了SAP ABAP中使用CL_SALV_TREE实现树形ALV报表的方法。该技术将层级数据（如类继承关系）以可展开/折叠的树形结构展示，解决了传统ALV Grid无法直观显示层次结构的问题。核心实现采用"数据表+层级表"分离的设计模式：数据表存储节点业务信息，层级表维护父子关系。通过add_node方法动态构建树形结构，支持设置节点文本、图标和事件。文中提供了完整示例代码，演示了如何递归扫描ABAP类继承关系并构建树形ALV，这种技术特别适用于展示类族谱、权限树等层级数据，能显著
telnet连接redis切换数据库
项目在内网,无法使用可视化客户端查看redis数据库,但可以登陆内网服务器,
Open3D 进阶（32）渐进三角网(PTD)地面滤波
渐进三角网地面滤波算法（Progressive TIN Densification, PTD）是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法，旨在从复杂场景中精确分离地面点，以生成数字高程模型（DEM）。
telnet连接redis删除某个key
服务器相关视频讲解：实现一个乞丐版四层负载均衡器Linux系统面试刷题——Nginx访问日志IP访问量排名前10命令运维面试 ：服务器脑裂问题分析与解决如何使用telnet连接redis删除某个key 整体流程 #render_6_1846983671-svg{font-family:"trebuchet ms",v...
LM358模拟声音传感器原理图设计，已量产（声音传感器）
最近在做智能家居设备的声音触发模块时，搭了个基于 LM358 的模拟声音传感器电路 —— 不用复杂的专用芯片，靠通用运放就能把环境声音转化为可被单片机 AD 采集的电压信号，成本压得很低，实际调试下来灵敏度和稳定性都够用。今天把这个电路拆解开，聊聊每部分的设计思路。
PD3.0详解 第十一章 策略层 电源协商（三）（sink端）
前面大师匈介绍了Source端的内容，今天再看一下sink端的内容。大师匈还是想把标准文件的状态机拿出来说一下。大师匈把一张图分成俩部分，大家凑合看一下，一张图实在看不清内容。 Sink 端电源协商状态机。基于sink端哦！！！ 上图先！！！ 上面俩张图就是整个SINK端口的状态机了。。。介绍一下这个流程： 1、收到hardreset或者刚上电的进入PE_SNK_Startup开始状态。 2、在PE_SNK_Startup阶段后进入PE_SNK_Discovery，并等待Vbus的到来。 3、当Vbus
redis 命令总结
redis 命令总结 来源：http://slj.me/2011/04/redis-cli-commands/ Redis提供了丰富的命令（command）对数据库和各种数据类型进行操作，这些command可以在Linux终端使用。在编程时，比如使用Redis 的Java语言包，这些命令都有对应的方法。下面将Redis提供的命令做一总结。官网命令列表：http://redi
【ArcGIS遇上Python】批量提取多波段影像至单个波段
本案例基于ArcGIS python，将landsat影像的7个波段影像数据，批量提取至单个波段。
使用telnet连接redis
平时连接redis用的是官方客户端redis-cli, 使用redis-cli最常用的几个参数如下： -h <hostname> Server hostname (default: 127.0.0.1). -p <port> Server port (default: 6379). -a <password> Password to ...
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
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")
telnet 连接redis 替代redis-cli
项目redis只能通过内网访问,查看redis数据库无法使用可视化客户端,但可以登陆内网服务器, 因为redis连接协议简单,可以在内网服务器使用telnet 连接reids就可以查看,如图: telnet [ip] [port] 建立连接 auth [password] 输入密码 就可以执行redis-cli命令了,命令参考如下: 1、连接操作相关的命令 quit：关闭连接...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
telnet连接redis和redis-cli连接redis
telnet 192.168.1.100 6666 redis-cli -h 192.168.1.100 -p 6666 这里列出redis-cli的几个参数 用法：redis-cli [OPTIONS] [cmd [arg [arg ...]]] -h ，默认是127.0.0.1 -p ，默认是6379 -a ，如果redis加锁，需要传
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
win10系统cmd命令窗口连接Ubuntu下Redis服务器
一、Ubuntu下的常用命令 1、进入编辑器 vi + filename(文件名) ：如果filename存在，则打开；否则会创建一个新文件再打开。 2、进入编辑模式 在使用vi命令打开某个文件后按下i即进入文件编辑模式 3、搜索关键字 如果当前为编辑模式
连接远程redis的详细步骤
一、前言 最近生产环境迁移redis，原来是自己搭建的一套redis，现在迁移到云平台的redis了。 登录生产redis的方法也变了；原来是直接登录到redis服务器的小黑窗，输入命令就能连接了； 现在由于无法登录云平台的服务器，也就不能这样登录redis了。 以下是连接远程redis的方法。 二、详细步骤 1.选择一台生产可以登录的服务器，并且这台生产服务器可以连接到云平台的reids telnet 10.123.123.123 6379 确定telnet能通。 （假设这台服务器上的jar/war包，
监控 redis 执行命令
监控 redis 执行命令 Intro 最近在用 redis 的时候想看看执行了哪些命令，于是发现了 redis-cli 提供的 Monitor 命令，直接使用这个就可以监控执行的大部分 redis 命令，之所以说是大部分，是因为有一些命令如：config 出于安全原因是不会记录的。 Monitor 是调试用的命令 Redis-cli 使用redis-cli连接到redis服务器 redis-cl...
本机连接目标主机的redis服务器
可以在目标Windows系统上使用命令提示符窗口，并运行以下命令来查看IP地址（我这里目标主机和本主机连接的是同一网关）5.在本地windows机器下运行以下命令来尝试使用redis-cli连接到目标主机的redis服务器，如果连接成功，这说明redis服务器配置和网络连接正常。若ping目标ip地址 出现以下情况，控制台出现以下内容“含统计信息”自于则成功表明能够到达目标主机，但仍然可能存在其它网络层的问题。enter回车后，更换成新的窗口，则连接目标主机redis服务器的端口。
redis telnet 获取数据乱码
我整理的一些关于【Telnet】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://d.51cto.com/xltfovRedis Telnet 获取数据乱码的解决办法 在使用 Redis 作为缓存或者数据存储时，熟悉其客户端工具十分重要。在开发和调试过程中，有时会通过 Telnet 使用 Redis ...
无涯教程-Redis - MONITOR 命令函数
Redis MONITOR 是一个调试命令，可将由Redis服务器处理的每个命令流回，它可以帮助您了解数据库正在发生的事情，可以通过Redis-cli和telnet使用此命令，在将Redis用作数据库和分布式缓存系统时，查看服务器处理的所有请求的功能对于发现应用程序中的错误很有用。
java连接远程服务器redis常遇问题
报错信息 org.springframework.data.redis.connection.PoolException: Could not get a resource from the pool; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable to connect to 192.168.50.111:...
关于redis无法远程连接的解决办法
一、问题描述 前段时间，下载了redis进行了简单的学习，关于redis的应用场景，大家都很了解，也不做讲解。直接说一下关于在使用阿里云服务器安装后的Redis，可以本地连接，但无法远程连接的解决办法。 二、解决办法 参考文章 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35043757/article/details/78369300 1.进行redis.conf文件的配置。 通过指令 rpm -ql redis 进行redis的位置查看，centos一般位于/e
记录解决问题--redis ssl连接
说明不是redis ssl连接不上的问题，是redis没有开启config这个命令。springboot连接redis启动报错，感觉是没连上redis，本地是正常启动的，但是本地不是ssl连接。③在端口是通的情况下，使用redis-cli连接redis。③受信的ssl连接，类似于https是安全的，连接的时候，需要开启ssl连接，不需要提供证书。②不受信的ssl连接，也就是自己生成的密钥对，连接的时候，需要开启ssl连接，需要提供密钥。①一般不开启ssl的连接，直接连接即可，有密码输密码。
redis学习记录(安装/使用)
1.官网下载redis-stable并编译 wgethttp://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar -xzvf redis-stable.tar.gz cdredis-stable make cpsrc/redis-cli/usr/local/bin/ 2.测试 redis-cli-hhost-pport...
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