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Redis 是一款依据BSD开源协议发行的高性能Key-Value存储系统（cache and store）。
它是一种内存数据库，即将数据存储在内存中，这使得其性能（主要针对存取速度）优于硬盘数据库。此外也支持持久化操作来长久保存数据
官方网站：Redis
Redis提供了丰富的数据结构，最为常用的包括String、List、Set、Sorted set、Hash这五类，强烈建议走一遍官网的interactive tutorial，很简短的介绍可以帮你很好地理解这些结构，在后边的使用时事半功倍。
这儿对Redis的这几种数据结构进行了解释，并论述了其具体的适用场景。
giehub上对Redis的wiki，其中也有中文可以参考，链接这里
Redis适用于Linux系统，官方并没有给出Windows版本，Microsoft Open Tech group 在 GitHub上开发了一个Win64的版本，地址在这里。提供了64位可用的版本，对于32位系统，可以按照说明使用Visual Studio自行编译出32位的版本。
Opensource
电动转向系统 TAS 传感器
靠扭杆变形测力气，用霍尔效应算角度，借 ECU 给电机发指令。它就像 EPS 系统的 "神经末梢"，把驾驶员的操作意图转化成电信号，再通过电机变成实实在在的助力，让我们开车既省力又安全。下次转动方向盘时，不妨想想这个藏在转向柱里的 "小传感器"—— 正是它的精准感知，才有了每一次顺畅的转向体验。
初探redis：redis集群的数据分区和故障转移
redis 集群 根据之前的诸多分析，我们知道单机的redis有很多的局限性，所以可以使用多台机器来实现分区存储，构建更大的数据库，满足更高的业务需求。 之前我们实现的主从复制，可以实现一主多从的架构，但是抽象来看，其实也只是一个redis架构，只有一个主库实现读写，并不是多主多从的结构，所以我们需要redis集群来分散单台服务器的访问压力，实现负载均衡，同时减轻单机的存储上限，提高扩展性。 单机架构 在redis3.0时，提供了redis cluster来满足集群搭建的需求，可以进行手动搭建，分配节点和
告别混乱代码！在Arduino IDE中管理多文件项目的5个必备技巧
本文分享了在Arduino IDE中管理多文件项目的5个必备技巧，帮助开发者告别混乱代码。通过代码分割和模块化设计，提升编译效率、降低内存占用，并实现功能解耦。重点介绍了头文件设计、CPP文件实现、调试技巧和工业级目录结构，让你的Arduino项目像乐高积木一样清晰易维护。
【Redis】初探Redis
初探Redis
h5页面调用微信JS-SDK分享到微信好友或者朋友圈的配置
1.引入js <script type="text/javascript" src="http://res.wx.qq.com/open/js/jweixin-1.2.0.js"></script> 2.在页面添加配置 <script type="text/javascript"> var url = location.href..
Labview及NI-USRP驱动安装教程
软件下载 安装使用的LabVIEW2018及NI-USRP驱动程序已上传，下载地址： 天翼云盘链接 (访问码:oc33) 百度网盘链接 (提取码：88mi) (注：天翼云盘下载不限速) LabVIEW2018安装步骤 右键软件压缩包选择解压至LabVIEW2018 选中文件，鼠标右击选择以管理员身份打开2018LV-WinChn.exe文件。 点击确定。 点击Unzip解压。 点击确定。 点击下一步。 填写任意信息后，点击下一步。 点击下一步。 点击浏览更改安装路径建议安装到除C盘以
Redis初探
Redis初探环境配置下载与安装运行服务器运行客户端基本数据类型与操作StringHashListSetSorted Set应用 Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker. Redis provides data structures such as strings, hashes, lists, sets, sor
STM32G474片内运放实战：从独立模式到PGA与ADC采样链路
在嵌入式控制系统中，运放是连接模拟信号与数字处理的关键环节。传统方案依赖外部分立运放搭建放大电路，存在成本高、PCB布局敏感、一致性差等痛点。STM32G474在MCU内部集成多路可编程运放（OPAMP），支持独立模式、跟随器、PGA以及比较器模式，配合内部ADC和DMA可构成完整模拟采集链路。通过片内互联，信号路径大幅缩短，抗干扰性和通道一致性显著提升，尤其适用于电机电流采样、数字电源等场景。本文以STM32G474为例，详解从独立模式到PGA增益配置，再到ADC与DMA联动调试的完整过程，并给出采样时间
Redis初探一
Redis已经成为大部分缓存解决方案的首选技术，从大部分IT公司的招聘面试中就可见一斑。现在Redis已经成为广大程序员必备的技术之一。那么，咱们就来针对Redis进行初探来逐步了解它的真正面纱。 Redis是基于内存的key-value内存数据库。
【学习系列】SAP RAP 29：如何创建Application Jobs（下）
本文介绍了在SAP系统中通过API创建和使用Application Jobs的方法。主要内容包括：1) 创建RAP应用并通过Action调用API创建Jobs；2) 使用事件驱动方式异步更新Job状态；3) 通过URL跳转到标准日志页面；4) 使用Custom Entity获取Job日志；5) 演示遗留接口IF_APJ_DT_EXEC_OBJECT和IF_APJ_RT_EXEC_OBJECT的使用。文章提供了详细的代码示例，展示了如何通过CL_APJ_RT_API=>SCHEDULE_JOB调度作业，
基于C#开发ABB机器人上位机系统：从操作控制到数据交互的全方位实现
ABB工业机器人是世界领先的自动化设备之一，广泛应用于焊接、装配、搬运、喷涂、包装等多个行业。机器人控制器：用于控制机器人运动、路径规划、状态监控等。上位机系统：提供人机交互界面，允许操作员与机器人进行交互，实现实时控制、参数调整和数据分析。上位机系统通过与机器人控制器通信，采集机器人状态数据，发送控制指令，实现远程监控和控制操作。通过高效的操作界面和数据交互，可以大大提高机器人的工作效率和系统的可维护性。基于C#开发ABB机器人上位机系统，能够实现高效的机器人控制与实时数据交互。
Redis初探总结
Redis redis是最为广泛的存储中间件。是一个速度非常快的非关系内存数据库。 与关系型数据库相比，redis的命令请求不需要经过查询分析器或查询优化器进行处理，也避免了更新数据时引起的随机读写这些慢操作。他直接读写内存中的数据，并且数据是按照一定的数据结构存储的，所以速度会加快。 Redis命令之key操作命令 清楚的当前数据库：flushdb 添加string类型的数据：set (k)...
TensorFlow2深度学习实战（十四）：目标检测算法 YOLOv4 解析
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Redis介绍【初探】
1、Redis是什么？ & Redis是开源的（BSD协议），使用ANSI C编写，基于内存的且支持持久化，高性能的key-value的NoSQL数据库. 详见百度百科：http://baike.baidu.com/link?url=nkRp0Ek_P7WrJ6S7P-92Ny6N8aa4RETuRsPIm1z54AmzCA7o3ijJYMaMnkTsMWMIkWP
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
Redis初探之Redis初步了解
前言 Redis 是用 C 语言开发的一个开源的高性能**键值对（key-value）**内存数据库。 它提供五种数据类型来存储值：字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型，是一种 NoSQL 数据库。 应用场景 内存数据库（登录信息、购物车信息、用户浏览记录等） 缓存服务器（商品数据、广告数据等等）（最多使用） 解决分布式集群架构中的 session 分离问题（session共享）...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
redis缓存初探
redis缓存初探1 Spring自带缓存从spring3.1开始，spring框架就引入了缓存机制，在spring4.1中又进一步得到了加强。使用自带缓存十分简单，首先在启动类中添加@EnableCaching注解，此注解告诉Spring容器去加载类型为CacheManage的bean,CacheManage是缓存的管理类，然后在方法或类中使用@Cacheable、@CachePut、@Cache
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
Redis安装及hiredis初探
转载请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/mymottoissh/article/details/83001716 前文书介绍过MongoDb的服务端和客户端的安装、配置以及项目中的集成过程。简单来说，MongoDb存储就是写json，而今天的redis是写键值对。本文主要介绍一下redis、安装过程以及C语言驱动的使用 关键字：数据库 Redis hiredis 安装Re...
redis初探
1数据类型 作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和键值（Value）的映射关系。但是，除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： l Lists （列表） l Sets （集合） l Sorted sets （有序集合） l Hashes （哈希表） 键值的数据类型决定了该键值支持的操作。Redis
1_Redis初探
目录1 Redis 简介2 Redis 数据结构2.1 STRING（字符串）2.2 LIST（列表）2.3 HASH（散列）2.4 SET（集合）2.5 ZSET（有序集合）3 Redis 与 Memcached3.1 数据类型3.2 数据持久化3.3 分布式3.4 内存管理机制3.5 线程模型 1 Redis 简介 Redis 是一个速度非常快的非关系型数据库（non-relational database）/ NoSQL 数据库; Redis 不使用表，也不会预定义或者强制去要求用户对 Redis
redis 初探
下载地址：https://github.com/ServiceStack/redis-windows，安装实例：https://www.cnblogs.com/kendrick/p/6806079.html redis命令参考：http://doc.redisfans.com/ python 操作redis官网：https://www.cnblogs.com/pingqiang/p/78929...
玩转Redis-初探Redis
概述 Redis：REmote DIctionary Server(远程字典服务器) 是完全开源免费的，用C语言编写的，高性能的(key-value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL服务器，也被人们称作数据结构服务器。 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，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类型数据，同时还提供...
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