Redis Cluster搭建记要

本文档详细介绍了Redis集群的搭建流程,包括编译安装Redis、配置集群环境及启动集群的方法。适用于希望快速部署Redis集群的系统管理员和技术人员。

简要记录下redis cluster搭建过程,以备将来查询使用。

 

步骤一:编译安装redis

 

  1. 下载redis-4.0.1源码包
  2. make MALLOC=libc
  3. make install PREFIX=/usr/local/redis

 

步骤二:安装集群所需环境

 

建立集群所需的配置文件,修改redis.conf,如果在单机上部署多个redis节点(以3 master + 3 slave)为例,建立如下6个redis.conf文件夹并修改内容

 

port 6380
daemonize yes
pidfile /var/run/redis_6380.pid
dbfilename dump6380.rdb
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6380.conf

 

 

对于在多个节点启动多个redis进程的情况,在每个节点使用独立的redis.conf即可

 

使用./redis-server redisxxxx.conf启动多个进程,每个进程绑定到不同的端口,可以通过ps aux| grep redis查看所有的redis进程

 

由于redis集群安装使用了部分ruby,所以保证ruby版本在2.2.0之上,同时gem install redis,在未联网的环境下,可以使用gem install -l redis-xxxx.gem安装。

 

步骤三:启动集群

src/redis-trib.rb create --replicas 1 127.0.0.1:6380 127.0.0.1:6381 127.0.0.1:6382 127.0.0.1:6383 127.0.0.1:6384 127.0.0.1:6385

其中的host/port为redis节点所在的host/port

 

在提示中输入yes,自动完成集群组建和主从节点分配功能

 

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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