rdis那点事儿

杰理SDK入门教程(一):编译环境的安装和程序下载 本文档提供了杰理SDK在Windows系统下的开发环境配置与代码编译指南。主要内容包括:1) 开发环境安装步骤,需下载Code::Blocks和杰理工具链;2) 编译过程中常见问题的解决方案,如安全警告提示和链接文件缺失问题;3) 代码编译流程说明,包括打开工程、连接开发板、执行编译等步骤。文档特别强调了强制升级模式的操作方法,并指出需避免点击运行/调试按钮。最后提示了杀毒软件可能误报工具链的注意事项。 阅读详情

有序集合和无序集合交/并集

$Redis = new Redis();
$Redis->connect(‘127.0.0.1’, 6379);
$Redis->select(5);

for ($i=1; $i<11; $i++) {
$Redis->sAdd(‘set:test’, $i);
}

for ($i=10; $i<21; $i++) {
R e d i s − > z A d d ( ′ z s e t : t e s t ′ , ( 100 + Redis->zAdd('zset:test', (100+ Redis−>zAdd(′zset:test′,(100+i), $i);
}

for ($i=21; $i<31; $i++) {
R e d i s − > z A d d ( ′ z s e t : t e s t 2 ′ , ( 100 + Redis->zAdd('zset:test2', (100+ Redis−>zAdd(′zset:test2′,(100+i), $i);
}

r e s u l t 1 = result1 = result1=Redis->zUnionStore(‘zset:union1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’));//返回20
r e s u l t 2 = result2 = result2=Redis->zUnionStore(‘zset:union2’, array(‘set:test’, ‘zset:test’));//返回20
$result3 = $Redis->zInter(‘zset:inster1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’));//返回1
$result4 = $Redis->zInter(‘zset:inster2’, array(‘set:test’, ‘zset:test’));//返回1

$result5 = $Redis->sUnionStore(‘set:union1’, ‘zset:test’, ‘set:test’);//不执行
$result6 = $Redis->sUnionStore(‘set:union2’, ‘set:test’, ‘zset:test’);//不执行
$result7 = $Redis->sinterstore(‘set:inster1’, ‘zset:test’, ‘set:test’);//不执行
$result8 = $Redis->sinterstore(‘set:inster2’, ‘set:test’, ‘zset:test’);//不执行

1、有序和无序集合的交并集操作,只能用有序集合的交并集方法进行,用无序集合的交并集方法不行,连返回值都没有,说明是方法不执行。

2、有序和无序集合的交并集后,无序集合的分是1(其实是给无序集合的元素加上分并赋值1,当有序集合用),双方都有的元素,它的分默认是相加。比如:元素10,它的分是110 + 1 = 111。

3、如果给有序集合的并集方法加乘法因子,则有多少个集合合并,就要有多少个乘法因子,否则方法不会执行,也不会报错。
不会执行,出现的结果有2种:1.之前结果集不存在的,则不会创建。2.之前有结果集的,则不会修改没变化,原先的值是什么,执行后还是什么。
例:$Redis->zUnionStore(‘zset:union1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’, ‘zset:test2’), array(1, 3)); //方法不执行
$Redis->zUnionStore(‘zset:union1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’, ‘zset:test2’), array(1, 3, 1));//方法执行

4、如果需要指定结果集的聚合方式,则也要指定乘法因子,否则会报错。
例:$Redis->zUnionStore(‘zset:union1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’), ‘min’); //报错
$Redis->zUnionStore(‘zset:union1’, array(‘zset:test’, ‘set:test’), array(1, 1), ‘min’);//方法执行

——我们确实不需要改变乘法因子的,也要加上去,按默认值1加上去。
——第3、4点对有序集合的交并集方法都适用。
——用有序集合的交并集方法处理无序集合,会先把无序集合转成有序集合再进行处理;反过来,用无序集合的交并集方法处理有序集合,则不会先把有序集合转成无序集合再进行处理。

AI问数,智慧赋能:基于大语言模型的数据播报员应用实践探索 AI问数技术正在改变企业与数据交互的方式,它以自然语言为桥梁,让数据不再是少数专家的专利,而是成为所有业务人员的决策伙伴。这不仅是技术的创新,更是管理理念的革新。在数字化转型的关键阶段,企业应积极拥抱AI问数技术,通过降低数据使用门槛、提升数据利用效率、释放数据潜在价值,实现真正的数据驱动决策,为企业的高质量发展注入源源不断的智慧动能。AI问数,正在开启一个数据普惠的新时代。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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