墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
160平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
1.下载
http://www.redis.io
http://www.redis.cn
2.上传文件到linux系统
3.解包解压缩(源码工程)
tar -zxvf redis-3.2.6.tar.gz
4.安装gcc编译器集合
yum -y install gcc-c++
5.安装make
yum -y install make
6.编译
切换目录到redis根目录下执行编译
make
清理: make distclean
7.安装(默认安装到/usr/local/bin)
make install PREFIX=/opt/redis
8.配置环境变量 /etc/profile
export REDIS_HOME=/opt/redis
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}:${REDIS_HOME}/bin
9.复制配置文件
cp redis.conf /etc/
10.测试
redis-server
Windows服务器XMRig挖矿病毒深度清除实战指南
XMRig是一种广泛用于Monero（XMR）加密货币挖矿的开源工具，其在Windows环境中的持久化机制已远超传统木马范畴，融合WMI事件订阅、服务伪装、PowerShell无文件执行与注册表隐写等多重反检测技术。理解其基于行为而非特征的生存逻辑，是实现有效检测与根除的前提。该技术具备强隐蔽性、高自愈性与网络通信合法化特征，常见于RDP弱口令爆破、SMB共享泄露及PowerShell远程执行等非漏洞类入侵场景。本文聚焦Windows原生命令与Sysinternals工具链，提供覆盖进程定位、WMI清理、服
redis安装步骤详解
详细记录了redis在linux环境下安装的步骤。
NVIDIA NCCL 安装和测试实战教程
ibrary）是用于深度学习应用的高性能通信库，可加速多GPU通信和同步。它能够在多个GPU之间进行高效的数据传输和集体操作，显著提高了分布式GPU系统上深度学习训练和推理的性能。NVIDIA NCCL是加速多GPU系统上深度学习应用的必不可少的工具。其高效的通信原语和集体操作显著提高了分布式训练和推理的性能，使其成为现代深度学习基础架构的关键组成部分。
安装redis
redis客户端是一个程序,通过网络连接redis服务器,从而实现与redis服务器的交互.redis客户端发送命令,同时显示redis服务器的处理结果. redis-cli(Redis Command line interface)是redis自带的基于命令行的redis客户端,用于与服务器交互.如果我们想远程连接redis服务器，这个时候，我们需要修改redis的配置文件： 我们修复redis安装目录下的redis.config文件。第四步: 编译redis,进入解压目录,执行make命令。
ESP32-S3双屏AI吊坠：微型边缘智能终端设计实践
边缘智能终端是指在设备端完成数据感知、处理与响应的嵌入式系统，其核心在于低延迟、高隐私与弱网适应性。基于ESP32-S3等轻量级主控，通过语音唤醒、本地AI推理与双屏异步渲染等关键技术，可构建资源受限场景下的实用化人机交互节点。这类设计显著降低对云端依赖，提升实时性与数据安全性，广泛应用于智能穿戴、IoT交互面板及便携式语音设备。本文以‘璀璨·AI吊坠’为实例，深入解析双面圆形屏驱动、ES8311音频链路优化、VAD+Porcupine本地语音流水线，以及亚微安级低功耗状态机实现，为微型AI终端的软硬协同开
手把手教你逆向抖店滑块验证码：从抓包到生成captchaBody的完整流程（附Python复现代码）
本文详细解析了抖店滑块验证码的逆向过程，从抓包分析到参数生成，最终用Python完整复现验证流程。涵盖关键接口分析、指纹参数生成、轨迹加密逻辑及核心加密算法实现，帮助开发者突破抖店的多重安全机制，实现高效的人机验证绕过。
云服务器安装配置Redis
CentOS7系统服务器安装配置redis并使用redis图形化界面客户端redisPlus连接1.redis简单介绍1.1 什么是Redis1.2 NoSQL1.3 NoSQL与RDBMS的区别2.redis的特点3.安装redis3.1 安装redis需要的环境3.2 官网下载redis源码安装包3.3 进入压缩包所在目录，并解压3.4 解压完成后，进入安装目录执行编译命令make3.5 执行安装命令3.6 开启服务3.7 使用redis客户端连接redis服务器4.redis简单配置4.1 demon
LightTools宏 vs Python API：光学仿真自动化方案选型指南
本文深入对比了LightTools光学仿真自动化中VBA宏与Python API两种方案。VBA宏内嵌易用，适合固定流程批处理；Python API生态强大，尤其在参数优化算法集成方面优势显著，便于构建复杂工作流。文章结合案例，为不同场景下的技术选型提供清晰指南。
服务器安装redis
redis在linux系统上的安装教程
新手避坑指南：HT7036计量芯片SPI读取电压的完整流程（从复位到校准）
本文详细介绍了HT7036计量芯片的SPI读取电压完整流程，从硬件准备到校准设置，重点解析了复位引脚处理、SPI通信配置、芯片初始化及数据处理等关键步骤。针对常见问题如晶振焊接、SPI时序错误等提供实用解决方案，帮助开发者高效完成电压测量与校准。
滴滴数据分析80道面试题及参考答案
常见的模型评价指标有准确率、召回率、F1 值、均方误差、均方根误差、R 方等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，它反映了模型预测的准确性。召回率是指模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，它衡量了模型对正例的捕捉能力。F1 值是准确率和召回率的调和平均数，综合考虑了两者的平衡。均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值，它衡量了模型预测值与真实值的平均偏离程度。均方根误差是均方误差的平方根，与均方误差类似，但更直观地反映了误差的大小。
一、linux环境下Redis服务器安装
              linu
STM32F103标准库开发：Keil5新建STM32工程
新建STM32工程 步骤一：创建工程模板文件 新建一个文件夹 template 在文件夹template里面新建五个文件 （1）CMSIS： 存放内核驱动程序和启动引导文件 （2）FWLIB：存放库函数文件 （3）Project：存放工程文件 （4）System：存放自己写的驱动程序 （5）User：存放用户程序（主函数） 步骤二：导入stm...
Linux服务器安装redis
如果希望Redis监听特定的网络接口，你可以指定该接口的IP地址。另外，如果你希望Redis接受来自任何IP地址的连接（不推荐，除非有额外的安全措施），你可以将bind设置为0.0.0.0或者注释掉这一行。：用于设置访问Redis服务所需的密码。当设置了requirepass之后，任何客户端在连接到Redis服务器并执行命令之前，都需要提供正确的密码进行身份验证。：bind指令用于设置Redis服务器监听的IP地址。cd redis-5.0.4-------进入安装包。make-----进行编译。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Linux 下安装 Redis 服务器
本文简单介绍了 Linux 下安装 Redis 服务器的步骤，同时简要介绍服务器的配置、启动以及状态检测。另外还介绍了 32 位 CentOS 下安装 Redis 时遇到的一些问题的解决。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
linux服务器离线安装Redis
链接：https://pan.baidu.com/s/1JBXMI0s9UVWixMm3lZjNVg。链接：https://pan.baidu.com/s/1zKxZb1-L7Z7WzV46Ji8-og。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
Linux服务器安装配置Redis
Linux服务器安装配置Redis 一、下载安装redis 1.下载压缩包进行解压 官网下载地址：https://redis.io/download/ 通过Xshell和Xftp将压缩包移动到Linux服务器中的/usr/local/目录下 2.解压命令 tar -zvxf redis-5.0.7.tar.gz 3.将解压后的文件夹重命名 mv redis-stable redis 4.删除压缩包 rm redis-5.0.7.tar.gz 5.编译 进入/usr/local/redis
【服务器部署篇】Linux下Redis安装
本文介绍在Linux环境下使用Docker方式如何安装Redis服务器。Redis 是什么？Redis 是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 非关系型数据库；性能极高 – Redis读的速度能达到110000次/s,写的速度能达到81000次/s；丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作；
Linux服务器安装redis详细步骤
Linux服务器安装redis详细步骤
linux服务器安装redis步骤
linux服务器安装redis步骤
linux服务器下安装redis
linux服务器下安装redis 1.连接上服务器，切换到root管理员下运行（便于后面修改配置） 2.利用xftp将redis-5.0.7上传的usr文件夹下的redis文件夹，一般没有可以用mkdir redis命令创建一个（也可以放在opt下，随意就好） redis官网下载 下图我已解压完成，本来应该只有redis-5.0.7.tar.gz文件 以下为用xftp上传redis-5.0...
Linux 服务器上安装 Redis 的详细教程
Redis 是一款高性能的键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列和分布式锁等场景。在 Linux 服务器上安装 Redis 是一个相对简单的过程，但需要注意一些细节以确保其正常运行。本文将详细介绍在 Linux 服务器上安装 Redis 的步骤，包括从源码编译、配置、启动以及设置开机自启。
linux离线安装redis所需要的环境_第三章Linux服务器环境搭建之redis安装
一、安装gcc环境安装redis前，需要先安装gcc环境，否则会报错。a) 联网的情况下直接使用命令yum -y install gcc安装。b) 没有互联网的情况下，就需要离线下载安装。1.获取离线安装包，可以使用我已经下载好的包：链接：https://pan.baidu.com/s/1t1rFNrXRTPGLExh...
Linux下Redis服务器安装配置
说明： 操作系统：CentOS 1、安装编译工具 yum install wget make gcc gcc-c++ zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel kernel keyutils patch perl 2、安装tcl组件包（安装Redis需要tcl支持） 下载：http://downloads.source
linux服务器安装redis并进行远程连接
本文详细介绍了Redis的安装配置与远程连接方法：1. 通过wget下载Redis源码包，解压后使用make编译并指定安装路径；2. 修改redis.conf配置文件，设置访问密码、开放IP绑定（0.0.0.0）、关闭保护模式；3. 开放防火墙6379端口并重启Redis服务；4. 演示了使用RESP等工具进行远程连接测试，以及SpringBoot项目通过starter-data-redis依赖连接Redis的配置。全文包含具体命令、配置截图和操作提示，帮助用户完成从安装到远程访问的全流程。
Linux服务器安装Redis
1、官网下载网页链接：https://redis.io/download 我下载的版本 2、下载完成之后，通过FinalShell，把我们下载好的Redis压缩包，上传到Linux服务器的 /usr/src 文件目录下 3、使用 FinalShell 连接到我们的Linux服务器，进入到 /usr/src 文件目录中，解压 redis-6.0.16.tar.gz，并把redis-6.0.16移动到 /usr/local/ 目录下，并改名 cd /usr/src //进入src文件目录 tar xz
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
731
扫一扫
