Ubuntu 安装 Redis

本文详细介绍了在Ubuntu16.04环境下安装Redis的方法,包括服务的启动、停止及重启,如何修改配置以增强安全性,如设置访问密码,以及如何开启远程访问。此外,还提供了处理Redis持久化异常的解决方案。

前言

Redis是常用的基于内存的Key-Value数据库,比Memcache更先进,支持多种数据结构,高效,快速。适用于高并发的数据访问和实时监控数据处理。

环境

Ubuntu 16.04

安装Server

sudo apt-get install redis-server

检查进程状态

  

服务重启

开启redis: service redis start
停止redis: service redis stop
重启redis: service redis restart
查看状态 :  service redis status

修改配置

默认访问Redis Server不需要密码,为了安全性,最好配置密码。

sudo vi /etc/redis/redis.conf

# 设置密码为redis123
requirepass redis123

远程访问

默认不允许远程访问,取消bind后重启服务即可。

sudo vi /etc/redis/redis.conf

#注释bind即可开启远程访问
#bind 127.0.0.1

持久化异常

MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk.

解决方法:

1. 通过redis-cli连接到服务器后执行以下命令

      config set stop-writes-on-bgsave-error no

  

2. 修改redis.conf文件

     vi打开redis-server配置的redis.conf文件,将 stop-writes-on-bgsave-error的yes设置为no即可。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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