linux & windows 开机自启动redis

本文介绍如何在Windows和Linux系统中配置Redis服务的自动启动。通过创建批处理文件和VBScript脚本实现Windows下的自启动,并通过修改rc.local文件或使用安装脚本来实现Linux下的自启动。

windows配置:

1、新建一个txt文档,写入redis的启动和配置的路径。

D:\install\redis\redis\redis-server.exe D:\install\redis\redis.conf

保存为createredis.bat

2、利用vbs调用,新建txt文档,写入如下内容:

CreateObject("WScript.Shell").Run "cmd /c D:\install\redis\createredis.bat",0

保存为openredis.vbs 

3、把createredis.bat和openredis.vbs都放入D:\install\redis\,下面就是考虑如何调用vbs了。

4、注册表键值:(我的win7 64位 旗舰版)

  • 左下角开始-->运行
  • 输入regedit点击确定
  • 依次打开【HKEY_CURRENT_USER \Software \Microsoft \Windows \CurrentVersion \Run】
  • 新建字符串值openredis,如下图添加openredis.vbs路径。

        

5、这样就配置好啦,以后再也不用麻烦了,啦啦啦。


linux配置:


1、linux中开机自启文件位置。

vim /etc/rc.d/rc.local
2、写入需要开机启动的命令。

/root/redis-3.2.1/src/redis-server

3、关机重启测试

reboot

然后在用redis-cli测试即可。


另外一种方法就是:直接在redis-3.2.1目录下运行:

./utils/install_server.sh

这种方法省去了上面的全部步骤。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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