2021-04-27-redis 布隆过滤器

本文档详细介绍了如何通过git和wget两种方式下载RedisBloom的2.0.3版本,并进行编译。随后,将编译后的redisbloom.so文件移动到指定Redis目录,并提供启动Redis时加载模块的命令。这是一个关于Redis扩展模块安装的步骤指南。

1、下载版本

https://github.com/RedisBloom/RedisBloom/tags

2、下载

1、git 下载
git clone https://github.com/RedisBloom/RedisBloom.git
cd redisbloom
make

2、wget 下载
wget https://github.com/RedisBloom/RedisBloom/archive/v2.0.3.tar.gz
tar -zxvf RedisBloom-2.0.3.tar.gz
cd RedisBloom-2.0.3/
make

3、移动文件到redis

cp redisbloom.so /root/home/software/redis6/

4、启动 路径需要绝对路径

redis-server --loadmodule /root/home/software/redis6/redisbloom.so 

5、

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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