redis资料汇总

最新推荐文章于 2024-07-23 12:19:11 发布
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本文详细介绍了Redis在Windows和Linux平台上的安装方法，并提供了针对Java接口的使用指南。此外，还深入探讨了Redis的list类型和hashes的用法。

Redis 安装（Windows+linux）

http://zheng12tian.iteye.com/blog/1471726

 

linux版的介绍，挺全的

http://hi.baidu.com/webwatch/item/47c7e3df6f4a37f592a97456

 

redis-java

http://www.aachin.info/tech/redis%E7%9A%84java%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E8%B7%B5/?replytocom=16

 

redis-list类型

http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/02/14/2351859.html

 

redis-Hashes

http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/03/19/2352932.html

 

以后慢慢补充，就不一点点复制别人的东西了。

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06-26 3590
其实漏洞的原理无外乎就2点：1. 能连接Redis，这是利用的前提。2. linux一切皆文件，要利用的服务可通过修改文件内容达成。
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05-28 1777
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。
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03-24 892
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07-23 8679
在一个线程删除缓存以后，可以设置一个时间间隔，让这个线程再删除一次缓存，只要其他的线程的写缓存操作是在这个线程两次删缓存操作之间执行的，这个线程就可以在第二次删除缓存时把其他线程写的脏数据给删除掉。这个是不能的，比如，当线程1加锁成功后，master节点数据会异步复制到slave节点，此时当前持有Redis锁的master节点宕机，slave节点被提升为新的master节点，假如现在来了一个线程2，再次加锁，会在新的master节点上加锁成功，这个时候就会出现两个节点同时持有一把锁的问题。
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未授权访问;redis写入webshell;redis写入ssh公钥登录;写入计划任务反弹shell;主从复制rce;什么是主从复制;ssrf+redis写入webshell;Redis Lua 沙盒绕过rce
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12-20
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redis多级缓存搭建资料
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09-19
Redis是一个开源的高性能键值存储数据库，它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等，使用内存存储，同时提供持久化选项，支持通过...
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富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
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地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
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2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
最新发布
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边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
Redis基础学习资料合集
总结来说，压缩包是关于Redis数据库的基础学习资料，包含了相关学习文档和演示资料，适合于对Redis感兴趣的初学者和开发者进行自我学习和提升。通过这些资料，可以系统地学习Redis的基础知识，了解其使用方法和技巧...
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