Haskell 下操作 Redis

本文介绍了如何使用Haskell语言操作Redis数据库,包括连接、设置和获取数据等基本操作,并通过实例展示了具体的使用流程。

Redis 就不用介绍, 现在很火的一个 Key-Value 数据库。Haskell 也不过多说了。直接切入主题,如何实用Haskell 操作Redis。

1. 环境: MacOSX 10.5, Haskell Platform, ghc6.10.4

2. 安装 redis 驱动: #cabal install redis。

3. 启动 Reids server: #redis-server

Haskell Redis 的驱动 : http://hackage.haskell.org/packages/archive/redis/0.3.1/doc/html/Database-Redis-Redis.html

最基本的使用过程: 连接redis, 存取数据,断开连接:

connect :: String -> String -> IO Redis

两个字符串参数分别是主机名与端口号, 返回 IO Redis 的一个引用。 IO 的type标明这是一个Action。

disconnect :: Redis -> IO ()

set Source
:: (BS s1, BS s2)
=> Redis target key
-> s1value
-> s2
-> IO (Reply () )

set 需要三个参数: Redis的连接,key值,value值。 BS 是 ByteString 类型。可以使用

toBS :: a -> ByteString 函数来将任意Haskell值转换成 BS 类型。

get Source
:: (BS s1, BS s2)
=> Redis target key
-> s1
-> IO (Reply s2)

get 需要两个参数: Redis的连接,以及 Key 值。返回一个 Reply 类型。

测试 Haskell 代码:

testRedis = do

rs <- connect "0.0.0.0" "6379"
set rs (toBS "name") (toBS "Michael")

ret <- get rs (toBS "name")
case ret of
RBulk n -> case n of
Just name -> do putStrLn ("Get name: " ++ name)
Nothing -> do putStrLn "Not got"
_ -> do putStrLn "I don't know"
save rs
disconnect rs

=======

一个更长一点的测试:

module Main where

import Data.Function.Predicate
import Foreign.C.String
import System.Posix.Syslog
import Database.Redis.Redis
import Database.Redis.ByteStringClass

import Data.Numbers.Primes
longerThan n = filter (length `is` (>n))

longerThan3 = longerThan 3

testList = [[1..5], [1,2], [1..10]]

setP rs (idx, prime) = do
set rs (toBS (show idx)) (toBS (show prime))

main = do
rs <- connect "0.0.0.0" "6379"
set rs (toBS "name") (toBS "Michael")

mapM_ (setP rs) $ zip [0..100] (take 101 primes)

ret <- get rs (toBS "name")
case ret of
RBulk n -> case n of
Just name -> do putStrLn ("Get name: " ++ name)
Nothing -> do putStrLn "Not got"
_ -> do putStrLn "I don't know"
save rs
disconnect rs

===

上面的例子用到了一个 primes 库,它可以快速计算素数,里面的 primes 就是一个无限表,包含了“所有”素数。上面的程序取出前100个素数存储到 redis 里,key 是编号,value 是对应的素数值。

在 shell 下测试:

$ redis-cli get 0
2
$ redis-cli get 24
97

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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