Redis入门基础,Redis优点特点,Redis的五种数据类型

Redis是一个开源,高级的键值存储和一个适用的解决方案,用于构建高性能,可扩展的Web应用程序。

1、Redis的主要特点

Redis有三个主要特点,使它优越于其它键值数据存储系统 -

  • Redis将其数据库完全保存在内存中,仅使用磁盘进行持久化。
  • 与其它键值数据存储相比,Redis有一组相对丰富的数据类型。
  • Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。

2、Redis的优点

  • 异常快 - Redis非常快,每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作,每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
  • 支持丰富的数据类型 - Redis支持开发人员常用的大多数数据类型,例如列表,集合,排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题,因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
  • 操作具有原子性 - 所有Redis操作都是原子操作,这确保如果两个客户端并发访问,Redis服务器能接收更新的值。
  • 多实用工具 - Redis是一个多实用工具,可用于多种用例,如:缓存,消息队列(Redis本地支持发布/订阅),应用程序中的任何短期数据,例如,web应用程序中的会话,网页命中计数等。


3、Redis与其他键值存储系统

  • Redis是键值数据库系统的不同进化路线,它的值可以包含更复杂的数据类型,可在这些数据类型上定义原子操作。

  • Redis是一个内存数据库,但在磁盘数据库上是持久的,因此它代表了一个不同的权衡,在这种情况下,在不能大于存储器(内存)的数据集的限制下实现非常高的写和读速度。

  • 内存数据库的另一个优点是,它与磁盘上的相同数据结构相比,复杂数据结构在内存中存储表示更容易操作。 因此,Redis可以做很少的内部复杂性。


4、Redis数据类型

Redis支持5种数据类型。


字符串

Redis中的字符串是一个字节序列。Redis中的字符串是二进制安全的,这意味着它们的长度不由任何特殊的终止字符决定。因此,可以在一个字符串中存储高达512兆字节的任何内容。

示例

redis 127.0.0.1:6379> set name "yiibai.com" 
OK 
redis 127.0.0.1:6379> get name 
"yiibai.com"
Shell

在上面的示例中,set和get是Redis命令,name是Redis中使用的键,yiibai.com是存储在Redis中的字符串的值。

注 - Redis命令不区分大小写,如SET,Set和set都是同一个命令。字符串值的最大长度为 512MB。


散列/哈希

Redis散列/哈希(Hashes)是键值对的集合。Redis散列/哈希是字符串字段和字符串值之间的映射。因此,它们用于表示对象。

示例

redis 127.0.0.1:6379> HMSET ukey username "yiibai" password "passswd123" points 200
Shell

在上述示例中,散列/哈希数据类型用于存储包含用户的基本信息的用户对象。这里HMSET,HGETALL是Redis的命令,而ukey是键的名称。

每个散列/哈希可以存储多达2^32 - 1个健-值对(超过40亿个)。


列表

Redis列表只是字符串列表,按插入顺序排序。您可以向Redis列表的头部或尾部添加元素。

示例

redis 127.0.0.1:6379> lpush alist redis 
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> lpush alist mongodb 
(integer) 2 
redis 127.0.0.1:6379> lpush alist sqlite 
(integer) 3 
redis 127.0.0.1:6379> lrange alist 0 10  

1) "sqlite" 
2) "mongodb" 
3) "redis"
Shell

列表的最大长度为2^32 - 1个元素(4294967295,每个列表可容纳超过40亿个元素)。


集合

Redis集合是字符串的无序集合。在Redis中,您可以添加,删除和测试成员存在的时间O(1)复杂性。

示例

redis 127.0.0.1:6379> sadd yiibailist redis 
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> sadd yiibailist mongodb 
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> sadd yiibailist sqlite 
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> sadd yiibailist sqlite 
(integer) 0 
redis 127.0.0.1:6379> smembers yiibailist  

1) "sqlite" 
2) "mongodb" 
3) "redis"
Shell

注意 - 在上面的示例中,sqlite被添加了两次,但是由于集合的唯一属性,所以它只算添加一次。

一个集合中的最大成员数量为2^32 - 1(即4294967295,每个集合中元素数量可达40亿个)个。


可排序集合

Redis可排序集合类似于Redis集合,是不重复的字符集合。 不同之处在于,排序集合的每个成员都与分数相关联,这个分数用于按最小分数到最大分数来排序的排序集合。虽然成员是唯一的,但分数值可以重复。

示例

redis 127.0.0.1:6379> zadd yiibaiset 0 redis
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> zadd yiibaiset 0 mongodb
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> zadd yiibaiset 1 sqlite
(integer) 1 
redis 127.0.0.1:6379> zadd yiibaiset 1 sqlite
(integer) 0 
redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE yiibaiset 0 1000  

1) "mongodb" 
2) "redis" 
3) "sqlite"
Shell

因为 ‘sqlite‘ 的排序值是 1 ,其它两个元素的排序值是 0 ,所以 ‘sqlite‘ 排在最后一个位置上。

 
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<think>好的,用户让我介绍一下MLP多层感知机。首先,我需要回忆一下MLP的基本概念和结构。MLP应该是神经网络中的一种基础模型,全称是多层感知机,属于前馈神经网络的一种。 首先,用户可能已经知道单层感知机,但单层感知机只能处理线性可分的问题,比如逻辑与、逻辑或,但对于异或问题就无法解决。所以MLP通过加入隐藏层来解决这个问题。这一点很重要,需要解释清楚为什么需要多层结构。 接下来,MLP的结构通常包括输入层、至少一个隐藏层和输出层。每一层由多个神经元组成,层与层之间全连接。这里可能需要用例子来说明,比如输入层有n个节点,隐藏层有m个节点,输出层有k个节点,每层之间通过权重连接。 然后,激活函数的作用是关键。单层感知机使用阶跃函数,而MLP通常使用非线性激活函数,如Sigmoid、ReLU等,这样网络可以学习非线性关系。需要解释激活函数的重要性,没有它的话,多层网络就退化成线性模型了。 接下来是前向传播的过程,数据从输入层经过加权求和和激活函数传递到隐藏层,再到输出层。这里可能需要数学表达式,比如隐藏层的输出是$h = \sigma(W_1 x + b_1)$,输出层是$y = \sigma(W_2 h + b_2)$,但要注意使用正确的LaTeX格式,用户要求变量等用$...$包裹。 然后需要提到训练过程,包括损失函数、反向传播和优化算法。比如常用的损失函数是均方误差或交叉熵,然后通过梯度下降来更新权重。这里可能需要提到链式法则计算梯度,以及反向传播如何逐层调整参数。 还要说明MLP的应用场景,比如分类、回归任务,适用于结构化数据,但在图像、语音等领域可能不如CNN、RNN效果好。不过作为基础模型,MLP的理论很重要,很多复杂网络都基于此。 另外,可能需要提到MLP的优缺点。优点是可以逼近任意连续函数(万能逼近定理),但缺点是参数多容易过拟合,训练时间长,对超参数敏感等。还有可能解释一些解决过拟合的方法,比如正则化、Dropout等。 用户可能对数学推导感兴趣,但需要根据用户层次决定深度。如果用户是初学者,可能需要简化数学部分,重点在结构和原理。如果用户有基础,可以适当加入公式,比如损失函数的表达式,梯度计算步骤等。 需要注意用户提到的系统级指令,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且正确使用LaTeX语法。例如,输入到隐藏层的计算可以写成$h_j = \sigma(\sum_{i=1}^n w_{ji}x_i + b_j)$,而独立公式如损失函数可以写成: $$ L(\theta) = \frac{1}{2N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ 还需要检查是否有正确的换行和段落分隔,确保独立公式单独成段。同时用中文回答,结构清晰,分步骤解释。 最后,确保回答覆盖了MLP的核心要点:结构、激活函数、前向传播、训练过程、应用与优缺点。可能需要用例子帮助理解,比如异或问题的解决,或者简单代码结构示意,但用户没有要求代码,可能不需要,除非有助于解释。 总结下来,回答的结构可能是: 1. MLP的定义和背景 2. 结构组成(输入层、隐藏层、输出层) 3. 激活函数的作用和常见类型 4. 前向传播过程 5. 训练方法(损失函数、反向传播、优化) 6. 应用场景 7. 优缺点 8. 总结 需要确保每个部分简洁明了,逐步引导用户理解。可能还需要注意术语的正确翻译,比如“全连接”是否正确,“反向传播”是否用中文术语。同时避免过于技术化的描述,保持易懂。</think>MLP多层感知机,Multilayer Perceptron)是一种基础的前馈神经网络,能够解决非线性分类和回归问题。以下从结构、原理、训练和应用等方面逐步介绍: --- ### 1. **基本结构** MLP由三层组成: - **输入层**:接收原始数据,节点数等于输入特征维度。例如,图像像素为$784$维时,输入层有$784$个神经元。 - **隐藏层**:至少一个非线性隐藏层(单层感知机无法解决非线性问题)。隐藏层节点数可自由设计,例如$128$个神经元。 - **输出层**:生成最终结果,节点数由任务决定(如分类任务对应类别数)。 $$ \begin{aligned} \text{输入层} & : \mathbf{x} = [x_1, x_2, \dots, x_n]^T \\ \text{隐藏层} & : \mathbf{h} = \sigma(\mathbf{W}_1 \mathbf{x} + \mathbf{b}_1) \\ \text{输出层} & : \mathbf{y} = \sigma(\mathbf{W}_2 \mathbf{h} + \mathbf{b}_2) \end{aligned} $$ 其中$\mathbf{W}$为权重矩阵,$\mathbf{b}$为偏置项,$\sigma$为激活函数。 --- ### 2. **核心组件:激活函数** 激活函数引入非线性,使MLP能够拟合复杂函数。常见激活函数: - **Sigmoid**:$ \sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} $(将输出压缩到$(0,1)$) - **ReLU**:$ \sigma(z) = \max(0, z) $(缓解梯度消失,计算高效) - **Softmax**(输出层专用):$ \sigma(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_j e^{z_j}} $(多分类概率归一化) --- ### 3. **前向传播** 数据从输入层逐层传递到输出层: 1. 输入层接收数据$\mathbf{x}$。 2. 隐藏层计算加权和并应用激活函数:$\mathbf{h} = \sigma(\mathbf{W}_1 \mathbf{x} + \mathbf{b}_1)$。 3. 输出层同理:$\mathbf{y} = \sigma(\mathbf{W}_2 \mathbf{h} + \mathbf{b}_2)$。 --- ### 4. **训练过程:反向传播与优化** 通过最小化损失函数调整参数: - **损失函数**:衡量预测值与真实值的差异。例如: - 均方误差(回归):$ L = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)^2 $ - 交叉熵(分类):$ L = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \sum_{c=1}^C y_{i,c} \log(\hat{y}_{i,c}) $ - **反向传播**:利用链式法则计算梯度,从输出层反向更新权重: $$ \frac{\partial L}{\partial \mathbf{W}_2} = \frac{\partial L}{\partial \mathbf{y}} \cdot \frac{\partial \mathbf{y}}{\partial \mathbf{W}_2} $$ - **优化算法**:如随机梯度下降(SGD)、Adam等。 --- ### 5. **能力与局限性** - **万能逼近定理**:单隐藏层MLP(足够多神经元)可逼近任意连续函数。 - **优点**:灵活、适用于多种任务(如分类、回归)。 - **缺点**: - 参数量大,易过拟合(需正则化、Dropout)。 - 对图像、序列数据效果不如CNN、RNN等专用网络。 --- ### 6. **应用场景** - **结构化数据**:表格数据预测(房价、用户行为)。 - **简单分类任务**:手写数字识别(如MNIST数据集)。 - **特征转换**:作为复杂网络的组件(如自动编码器)。 --- ### 总结 MLP是深度学习的基础模型,通过堆叠隐藏层和非线性激活函数突破线性限制。尽管在特定领域被更复杂的网络取代,其核心思想(层级变换、反向传播)仍是现代神经网络的基石。
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