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关闭redis src/redis-cli shutdown
https://yq.aliyun.com/articles/582945
netstat -anp|grep 6379
按照指定配置文件运行
sudo ./redis.server /usr/local/bin/redis.conf
银河麒麟V10 SP3离线安装Nginx1.21.5全记录（附11个rpm包下载清单）
本文详细记录了在银河麒麟V10 SP3操作系统上离线安装Nginx 1.21.5的全过程，包括11个必备rpm包的下载清单。通过分步骤的实战指南，帮助用户在国产化环境中高效部署Nginx服务，涵盖安装、配置、调优及故障排查等关键环节，特别适合金融、政务等对安全性要求高的场景。
PHP操作redis(备忘)
一、安装PHP的redis扩展1）PHP的redis扩展有2个，分别是phpredis和predis扩展；2）phpredis需要下载扩展->编译安装，而predis不用，直接下载便可以操作默认在项目中还是采用官方的phpredis，本文也给出predis的使用方法，见后面的composer方式。
MatGPT：在MATLAB中集成AI助手，实现代码生成与调试自动化
大语言模型（LLM）通过API接口为开发者提供了强大的自然语言理解和代码生成能力，其核心原理是基于海量数据训练的Transformer架构，能够根据上下文预测并生成连贯的文本或代码。这一技术为工程实践带来了革命性价值，特别是在科学计算和算法开发领域，能够显著提升开发效率，实现智能化的代码辅助和问题解答。在实际应用中，开发者常需在IDE与AI工具间频繁切换，导致工作流中断。MatGPT作为一个开源项目，通过深度集成ChatGPT API到MATLAB环境，有效解决了这一痛点。它支持多模态输入、预设提示词管理和
java Redis 操作工具类封装（备忘）
在 Java 中，封装 Redis 的常见操作是提升开发效率和代码可维护性的好方法。使用 Redis 可以帮助你的应用在缓存、消息队列、会话存储等方面显著提高性能。以下是一个基于Jedis客户端的 Redis 操作工具类封装示例。
拆解英飞凌CoolGaN：如何用Silvaco TCAD仿真评估功率GaN HEMT的关键性能（BV、Qg、开关损耗）
本文详细解析了如何使用Silvaco TCAD仿真工具评估英飞凌CoolGaN功率GaN HEMT的关键性能指标，包括击穿电压（BV）、栅电荷（Qg）和开关损耗。通过精确建模极化效应、优化边缘终端结构以及高频开关损耗仿真技术，为功率器件工程师提供了一套完整的'设计-仿真-验证'方法论，助力GaN HEMT在快充、数据中心电源等领域的应用。
C#实践项目1
需求： 在CAD内实现两个坐标系的转换。 转换方式为文件内的所有图形从一个坐标系下的坐标，转换到另一个坐标系下的坐标。 进行坐标转换后，仅仅是坐标发生改变，图层、样式等等不会发生变化。
【撸码师的备忘录】java对redis的基本操作
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
optee系统启动流程
BL2 - Trusted Boot Firmware，一般为Trusted Bootloader, 也称第一个启动镜像。BL31 - EL3 Runtime Firmware，负责双系统切换，运行在secure monitor 或ATF中。BL33 - Non-Trusted Firmware，一般为uboot、linux kernel。BL32 - Secure-EL1 Payload, 一般为TEE OS Image。BL1 - Trusted ROM，一般为BootRom。
备忘录系统——数据库篇
Person In Your Note 数据库(MySQL) MySQL是关系型数据库，Redis是非关系型数库 MySQL主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘当中，读取速度比较慢 Redis是缓存数据库，将数据存储在缓存当中，读取速度较快，能够大大提高运行效率，但是保存时间有限 为了将你备忘录内容长期保存到本地当中，所以采用MySQL 数据库设计 创建一个数据库 create datab...
越野换了逐飞的ips200pro的屏幕后代码烧录中报错： “Cannot initialize device connection” 和 “Flashing failed” ...如何解决？
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！ 备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
【RT-DETR实战】RT-DETR实战手记（200）：端侧实时目标检测，下一步往哪儿走？
昨天深夜调一个模型部署，在树莓派4B上跑RT-DETR-nano，帧率死活卡在8FPS上不去。量化也做了，算子也优化了，内存对齐也检查了，可就是离实时检测的底线还差一截。盯着终端里跳动的数字，突然意识到——我们可能正在接近当前技术路径的瓶颈。端侧实时目标检测的下一个突破口，恐怕不在现有框架的修修补补里。
用Java实现Redis的RDB机制，一个专为系统数据安全而来的设计模式
它的宗旨就是，备忘录管理者角色，在保证备忘录数据安全性的前提下，通过备忘录角色，备份备忘录源角色的当前状态，以便在需要的时候，恢复备份备忘录源角色的状态。即使是备忘录管理者角色也不行。答案就是两个字，“安全”，为了所备份的数据的安全性，备忘录角色的接口，被称为“窄接口”，越窄越好，窄到极致，就成了标记接口，当然，不是必须的，如果有些数据可以暴露，可以提供一些接口。备忘录模式，就是在保障数据安全性的前提下，记录对象某个时刻的内部状态（可以是全部，也可以是一部分），以便以后，可以随时恢复对象的内部状态。
基于matlab的CNN验证码识别系统（UI界面版）
基于matlab的CNN验证码识别系统（UI界面版），CNN验证码识别系统包括数据集处理、模型搭建、模型训练、界面设计与实现
redistemplate 批量读取_查看新闻/公告--[备忘]redis批量插入数据，管道操作，spring的redisTemplate...
原来是这样，在外面循环调用。获取一次连接，操作一次，关闭连接，想想都慢。/***增加元素到list头位置*@paramkeyId*@parambean*@return*/publicLonglPush(finalStringkeyId,finalObjectbean){Longresult=redisTemplate.execute(newRedisCallback...
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")
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！
go 实现的一个TodoList备忘录
go 实现的一个 todoList 备忘录 笔记, 学习 b 站上的 up @小生凡一
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
设计模式-备忘录模式
备忘录模式（Memento Pattern）是一种在不破坏封装性的前提下捕获对象状态并实现恢复的设计模式。其核心在于通过快照（Snapshot）备份对象状态，并使用栈结构存储历史记录以支持撤销操作。典型案例是实现文本输入的撤销功能，通过存储全量或增量备份来优化性能。该模式虽不常用，但在需要状态恢复的场景中具有价值，类似Redis的RDB和AOF备份机制。需注意高频备份可能带来的存储和性能问题，通常采用全量+增量备份结合的方式平衡效率与资源消耗。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
Redis基础知识2-五大数据类型常用方法
注意: 撰写本文目的主要是为了给自己做一个备忘录，如果你学过Redis并且希望从本文中找到一些忘记的知识点，那么你可以阅读本文章。由于文章内讲解并不是很多，因此此文章并不适合小白入门使用。 1.Redis五大常用数据类型常用方法 键(key)常用方法 # 查询库中所有数据 keys * # 判断某个key是否存在 exists key的名字 # 将某个数据移除到另一个库中，移除过后当前库中...
Python配合Redis写个Remember小工具
禅心 · 悟道 前言 Mac上有一个自带的备忘录，感觉还挺好用的。然后也想自己动手，做个类似的Remember小工具来玩一下。 工具类型：胖服务端，瘦客户端的模式。大致的场景就是客户端只管把自己想让被提醒的事项发给服务器端，然后配合自己的本地扫描，对符合要求的memo进行弹框提醒。 最近对Redis比较着迷一点，被其优雅高效的设计所打动。虽然对于搜索方面支持的不太好，但是搜索的话使用专业的搜索服务...
如何使用,操作Redis数据库
Redis是一个开源的内存中键值数据存储。Redis是NoSQL数据库，它不使用结构化查询语言，也称为SQL。相反，Redis带有自己的一组用于管理和访问数据的命令。 本系列中的教程涵盖了广泛的Redis命令，但它们通常着重于连接到Redis数据库，管理各种数据类型以及故障排除和调试问题以及其他一些更具体...
springboot Cacheable（redis），解决key乱码问题
springboot Cacheable（redis），解决key乱码问题
只要100行代码，实现文本编辑器中的草稿箱功能
System.out.println(“标题：” + editor.getTitle() + “\n” +| Object pop( ) | 移除堆栈顶部的对象，并作为此函数的值返回该对象 || Object peek( ) | 查看堆栈顶部的对象，但不从堆栈中移除它 |“插图：” + editor.getImgs() + “\n暂存成功”);System.out.println(“完整的信息” + editor);“内容：” + editor.getContent() + “\n” +
设计模式系列文章（基础篇第40篇）：命令模式——封装请求操作，实现解耦复用
本文介绍了设计模式中的命令模式（Command Pattern），该模式通过将请求封装为独立对象，实现请求发起者与执行者的解耦。命令模式适用于需要支持撤销、重做、任务排队等场景，如遥控器控制家电、事务管理等。文章详细阐述了命令模式的四大角色（抽象命令、具体命令、调用者、接收者）及其标准执行流程，并通过家电遥控器的代码示例展示了具体实现方式。该模式遵循单一职责、开闭原则等设计原则，能有效提升系统的扩展性和灵活性。
【备忘】Redis的使用规范
避免需要时找不到，而进行记录，简称【备忘】。 1、Redis的使用规范 1.1、 key的规范要点 我们设计Redis的key的时候，要注意以下这几个点： ❝ 以业务名为key前缀，用冒号隔开，以防止key冲突覆盖。如，live:rank:1 确保key的语义清晰的情况下，key的长度尽量小于30个字符。 key禁止包含特殊字符，如空格、换行、单双引号以及其他转义字符。 Redis的key尽量设置ttl，以保证不使用的Key能被及时清理或淘汰。 ❞ 1.2、
Redis 指令备忘清单（超级详细！）
本备忘单旨在快速理解 redis 所涉及的主要概念，提供了最常用的SQL语句，供参考。Redis 是一个 存储系统类似 Memcached启动 Redis 使用 CLI 登陆 redis 使用 Telnet 的登陆 redis 小试 Ping 测试 经典 Hello World Redis服务相关的命令设置 COMMAND 获取 Redis 命令详细信息的数组 获取 Redis 命令总数 给定完整的 Redis 命令提取密钥 获取特定 Redis 命令详细信息的数组 获取有关服务器的信息和
Docker 笔记
windows 下，attach 模式是不完整的，容器的输出会输出到本地 shell，但是在本地 shell 进行 ctrl+c 的话，只会即出本地 shell，容器仍然在运行。注意，docker 自动创建的默认网络则没有这种功能。在容器列表中，会包含容器的 ID 和容器的名称，ID 或名称都可以指代容器，而且在使用 ID 时，可以只输入 ID 的前 n 个字母。在容器列表中，会包含容器的 ID 和容器的名称，ID 或名称都可以指代容器，而且在使用 ID 时，可以只输入 ID 的前 n 个字母。
Redis备忘录
看到别人写了不少redis记录，我也写下总结。 0. redis简介 简单介绍redis，redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存，事件发布或订阅，高速队列等场景。该数据库使用ANSI C语言编写，支持网络，提供字符串，哈希，列表，队列，集合结构直接存取，基于内存，可持久化。 1. redis安装 使用centos7时间比较长，我就介绍如何在centos7上安装redis，请参考 由于我的测试机器环境下已经安装过了redis，就不具体演示了，但要留意它的配置文..
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