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

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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