Memcached安装及java测试

本文深入探讨了Memcached的基本概念、安装与配置方法,并提供了实际应用案例,包括原理介绍、实现过程、压力测试工具使用及与Memcache的区别对比。
由于项目需要用到Memcached就查找了一些资料参考的博客,感觉不错的几个——————
1、http://blog.163.com/xing_mu_1/blog/static/661429020096209501585/?fromdm&fromSearch&isFromSearchEngine=yes一些命令
2、http://longxzq-126-com.iteye.com/blog/1458462 介绍了Memcached的安装及java测试(很不错)
3、http://my.oschina.net/willSoft/blog/39311# 介绍了Memcache的原理及实现
4、http://jiaxiaoyuan1204.blog.163.com/blog/static/65553152010520112316216/ 介绍了Memcached在开发中的原理及实现,连载了好几篇 :D
5、http://blog.youkuaiyun.com/zhoujianghua_2008/article/details/7244330 这个跟第2个差不多
6、http://bbs.chinaunix.net/thread-2329077-1-1.html这个介绍了Memcache和Memcached的区别
7、http://www.niutian365.com/blog/article.asp?id=466 区别
简单命令:
D:\Server_Core\memcache\memcached.exe -d start 启动
D:\Server_Core\memcache\memcached.exe -d install 安装
D:\Server_Core\memcache\memcached.exe -d uninstall 卸载
D:\Server_Core\memcache\memcached.exe -d restart 重启


starling消息队列是支持memcached协议的轻量级消息队列服务器。队列(Queue)是一种特殊的线性表,它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时,称为空队列。 在队列这种数据结构中,最先插入在元素将是最先被删除;反之最后插入的元素将最后被删除,因此队列又称为“先进先出”(FIFO—first in first out)的线性表。
队列可以很好地异步处理数据传送和存储,当你频繁地向数据库中插入数据、频繁地向搜索引擎提交数据,就可采取队列来异步插入。另外,还可以将较慢的处理逻辑、有并发数量限制的处理逻辑,通过消息队列放在后台处理,例如FLV视频转换、发送手机短信、发送电子邮件等

memcached压力测试工具:
http://techhouse.blog.sohu.com/211542212.html

2012-12-20 http://snowolf.iteye.com/blog/1471805 good
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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