Redis系列1——数据结构和常用命令

本文深入探讨Redis的key-value数据库特性,涵盖String、List、Set、Sortedset、Hash及GEO等数据结构,详述如set、get、incr、lpush、sadd、zadd、hget等核心命令用法,同时解析Redis的过期时间设置、key管理及数据序列化机制。

redis为key-value型数据库,支持多种语言接口访问。本质为客户端-服务端应用软件程序。

官方链接:https://redis.io/

不同client:https://redis.io/clients

本文主要介绍command,均可从https://redis.io/commands获取。

常用命令

set key value:设置key和value

set key value px|ex nx|xx:px过期时间,毫秒;nx,不存在时,添加

del key:删除某个key

get key:获取key的value

get all

incr key:key对应的value+1;如果不存在,则创建,并设置value为1

desc key:key对应的valuel-1

dump key:序列化某个key,并返回被序列化的结果

exists key:判断key是否存在

keys *:获取所有的key

expire key seconds:设置key的国旗时间为seconds

ttl key:key的生命期,时间为秒

type key:key对应的value的类型

数据结构

String,常用命令:get、set、incr、desc、mget

List,常用命令:lpush、rpush、lpop、rpop、lrange

Set,常用命令:sadd、spop、smembers、sunion

Sorted set,带排序的set,常用命令:zadd、zrange、zrem、zcard

Hash,常用命令:hget、hset、hgetall

GEO,对地理位置的支持,常用命令:geoadd、geolist、geohash、geopos、georadius、georadiusbymember

Stream,类似MQ,常用命令:xadd、xlen、xdel、xrange、xread、xinfo

 

 

 

 

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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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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