03 Jedis 入门

本文介绍了Jedis作为Redis官方推荐的Java客户端的使用方法,包括JAR包的引入,单实例和连接池方式的操作步骤及代码示例。

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Jedis 介绍

Jedis 是Redis 官方推荐首选的Java客服端;

1. JAR引入

<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>3.0.1</version>
</dependency>

2. Jedis 操作步骤

  1. 获得链接
  2. 存储数据
  3. 取数据
  4. 关闭连接

3. 单实例操作Redis 方式

范例代码

/**
 * 单实例方式
 */
@Test
public void demo01() {

	// 获得链接
	Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
	// 存数据
	jedis.set("name", "张飞");

	// 取数据
	String name = jedis.get("name");

	System.out.println(name);
	// 关闭连接
	jedis.close();
}

4. 连接池方式操作Redis方式


/**
 * 连接池方式
 */
@Test
public void demo2() {
	// 获得连接词配置对象
	JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
	// 设置最大连接数
	config.setMaxTotal(30);
	// 设置最大空闲连接数
	config.setMaxIdle(10);

	// 获得连接池
	JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379);
	Jedis jedis = null;
	try {
		// 通过连接池获得链接
		jedis = jedisPool.getResource();
		// 设置数据
		jedis.set("name", "关羽");

		String value = jedis.get("name");
		System.out.println(value);

	} catch (Exception e) {

	} finally {
		// 释放资源
		if (null != jedis) {
			jedis.close();
		}
		if (null != jedisPool) {
			jedisPool.close();
		}
	}
}
内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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