redis基础命令

本文全面介绍了Redis数据库的各种常用命令,包括Key操作、String、Hash、List、Sets和SortedSets等数据结构的使用方法,适合初学者快速掌握及进阶使用者查阅。

1.Key操作

keys * 查看当前数据库中所有key
info 查看当前redis状态
monitor 监控redis正在执行的命令
select n 切换到 n 号数据库 (编号 0 -15)
del xxx 删除xxxkey
flushdb 清空当前数据库
flushall 清空所有库中的数据
ttl xxx 查看某个key的过期时间
expire xxx 设置 xxx 的过期时间

2.String(字符串)常用命令

get 取出
set 设置
incr 自增1
incrby 自增自定义
decr 自减1
decrby 自减自定义

3.Hash(哈希)常用命令

hset k field val 设置 hash的 值
hmset k field1 val1 field2 val2 … 设置多个值
hget k field2 取出 hash中的 field2字段的值
hmget k field1 field2 … 取出hash中多个字段的值
hgetall k 获取 hash中所有的键值
hdel k field5 删除 hash 中 field5字段
hincrby k fieldx n hash中的 fieldx字段的值 +n
hexists k field7 判断 field7字段是否存在
hlen k 获取 hash中字段的个数

4.List(列表)常用命令

lpush 左入队
lpop 左出队
rpush 右入队
rpop 右出队
lrange list1 0 -1 获取列表中所有元素
lrem list1 x 删除list1 中的 x元素
llen list2 获取list2 中元素个数

5.Sets(集合)常用命令

sadd xxx m 向集合 xxx 中添加元素 m
srem xxx m 删除集合xxx中的元素 m
smembers xxx 查看集合 xxx 中所有元素
scard xxx 获取集合 xxx 中 元素个数
sismember xxx m2 检测元素m2是否存在于 集合 xxx中
srandmember xxx 在集合中随机读取一个元素
spop xxx 随机获取一个元素(删除)

6.Sorted Sets(有序集合)常用命令

zadd sset n m1 向有序集合 sset中添加分值为n的元素 m1
zrange sset 0 -1 [withsocres] 【正序】查看有序集合中所有元素[分数]
zrevrange sset 0 -1 [withsocres] 【倒序】查看有序集合中所有元素[分数]
zrem sset xxx 删除有序集合 sset中的 元素xxx
zrank sset xxx 获取有序集合中元素xxx的索引值(从0开始)
zscore sset xxx 获取有序集合 sset中 xxx的分值
zcard sset 获取有序集合 sset中 元素个数
zcount sset x y 统计分值 在 x与y之间的元素个数
zincrby sset x m1 增加sset中元素 m1的分值x
zpopmax sset 弹出sset中分值最大的元素
zpopmin sset 弹出sset总分支最小的元素
zrangebyscore sset x y 查看分值在x与y之间的元素

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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