Redis在windows下的安装使用

本文介绍如何在Windows环境下安装Redis,并提供通过Jedis客户端进行Java操作Redis的方法,包括连接池配置及基本读写操作。

Redis在windows下的安装使用
下载的windows版本是redis-2.0.2,解压到D盘下:

D:\redis-2.0.2


进到该目录下,有下列文件:

 

   redis-server.exe:服务程序

   redis-check-dump.exe:本地数据库检查

   redis-check-aof.exe:更新日志检查

   redis-benchmark.exe:性能测试,用以模拟同时由N个客户端发送M个 SETs/GETs 查询 (类似于 Apache 的ab 工具).


启动Redis服务(conf文件指定配置文件,若不指定则默认):

D:\redis-2.0.2>redis-server.exe redis.conf


启动cmd窗口要一直开着,关闭后则Redis服务关闭。使用了redis-server.exe redis.conf后可以指定log目录等,关闭cmd后服务不关闭。

这时服务开启着,另外开一个窗口进行,设置客户端:

D:\redis-2.0.2>redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379


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Redis提供了多种语言的客户端,包括Java,C++,python。

 

Redis官网上推荐的Java包是Jedis,去下载Jedis,在Java项目中导入Jedis包,开始发现有错误,是因为缺少org.apache.commons这个commons-lang-2.5.jar包,

去网上找此包,下载导入后,Jedis就没有错误了。

使用连接池JedisPoolConfig还得导入jar包,

commons-pool.jar


用Jedis来操作Redis:

public class TestRedis {
	private static JedisPool pool;
	private static JedisPoolConfig poolConfig;
	static{
		poolConfig = new JedisPoolConfig();
		poolConfig.setMaxActive(60000);
		poolConfig.setMaxIdle(50);
		poolConfig.setMaxWait(1000000);
		poolConfig.setMinIdle(10);
		poolConfig.setTestOnBorrow(true);
		pool = new JedisPool(poolConfig,"127.0.0.1", 6379);
	}	
	public static void main(String[] args) {
		Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
		jedis.set("key1", "value1");
		
		Jedis jedis2 = pool.getResource();//通过资源池获取
		String value = jedis2.get("key1");
		System.out.println(value);
		jedis.disconnect();//关闭
		pool.returnResource(jedis2);//归还
	}
}

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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