在window上快速搭建memcache远程cache平台

本文介绍如何在Windows环境下安装Memcache,并提供详细的步骤指导。同时,推荐了一款基于PHP的图形化管理工具memcachephp,帮助用户轻松监控Memcache的运行状态。

  最近经常做实验,需要用到memcache. 但memcache要跑在linux上,实验时不太方便.

  网上搜索了一下,原来早就有window版的了.还有牛人在不断改进,看来用的人还不少.

 

  参考: http://www.iteye.com/topic/24505 是一个改进版的memcached for win32很好用.

 

  (1)下载memcached_bin.rar,解压.如d:/memcached_bin

  (2)查看目录中memcached.ini 配置文件,里面可以设置ip,端口,内存使用量等.

       这里我把bind_addr=192.168.9.236  (我的ip地址,不要用127.0.0.1,因为从其它机器上连接这个服务就连不上了)

       listener_port=11211(一般memcache默认端口,比较好记)

  (2)打开cmd命令行,cd到d:/memcached_bin这个目录.

  (3)安装服务:memcached.exe -d install

  (4)运行服务:memcached.exe -d start

 

 ok!memcache服务启动完成.可以用telnet查看一下,是不是真的起了.

 

 命令: telnet 192.168.9.236 11211

 能连接上就证明memcache已经起来了.

 

 接下去,使用memcachphp来监控memcached的运行情况:

  之前是在使用网上有人用 perl 写的 memcached-tool 工具,memcached-tool 是个很好用的工具,不过它是个命令行的工具,对于它的使用方法可以参考《查看memcache的统计数据》。

如果你是懒得使用命令行的人,正好,我要介绍一个图形化的管理工具,它是 PHP 写的一个管理 Memcached 的工具,已经具有比较完整的功能,最近还新增加了,查看 Item 的详细信息并可以作删除,It's cool!

1. 具体的统计信息与 memcached-tool 差不多,增加了图形化的统计
2. 比较强大的变量管理,查看 Item 的详细信息并能删除。

下载地址:http://livebookmark.net/memcachephp/memcachephp.zip
程序文件:memcache.php

修改程序文件:

define('ADMIN_USERNAME','memcache'); // 登录的用户名是'memcache'
define('ADMIN_PASSWORD','password'); // 密码是'password'
//...

// 添加你memcached服务器的ip地址和端口
$MEMCACHE_SERVERS[] = '192.168.9.236:11211'; 

 

把修改过的php页面放到php的工作目录下(如:C:\wamp\www),通过网页访问memcach.php即可看到监控图像.

对php不太熟悉的朋友,建议使用php集成环境安装完成即可使用(http://www.wampserver.com/en/)

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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