redis介绍

本文详细介绍Redis作为高性能key-value数据库的特性,包括数据持久化、数据结构存储、数据备份及适用场景,如电商项目中的商品类型存储和省市县数据缓存。

redis是目前比较火的一个缓存数据的非关系型数据库,以下就详细介绍一下redis

简介

Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库
Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份

使用场景

以项目为例,我们在电商项目当中会遇到商品的存储,商品类型的获取,那么商品类型就是查询比较多但是很少做出改变的数据,我们可以把他添加到redis缓存当中以便获取类型更加迅速,提高效率。
当我们在网上购物是会添加自己的收货地址,那么获取省市县的类型也是属于查询比较多但是很少做出改变的数据,我们也可以把省市县放入redis缓存当中
当然,我们利用redis也可以做验证码时间的缓存,因为消亡与存活的时间比较短,所以放入redis缓存当中比较合适。
以上两个例子,总结了一句话,redis适合放入可查不长变的数据

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值