redis基础命令(三)

本文详细介绍了Redis中List数据结构的使用方法,包括双向链表的插入、删除、查询等操作命令及其用法,适用于需要了解Redis数据结构特性的开发者。

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Redis数据结构list : 是一个数组存储结构,双向链表存储

lpush key val1,val2,val3   从左侧插入一个或者多个value值

rpush key val1,val2,val3  从由此插入一个或者多个value值

lrange key start end  获取链表中索引从start开始,到end结束的值,索引值可为负数,-1表示最后一个元素,-2表示倒数第二个元素

lpop key  弹出指定key的左侧第一个元素,弹出后key中不包含这个元素

rpop key 弹出指定key的右侧第一个元素,弹出后key中不包含这个元素

llen key 获取指定key的元素的个数

lpushx key val 向存在key中的左侧插入一个value值,如果key不存在,则插入不进去

rpushx key val 向存在key中的右侧插入一个value值,如果key不存在,则插入不进去

lrem key num vlaue 删除指定key中num个指定的value值,如果num为负数则从尾部开始遍历,如果为正数则从头部开始遍历,如果为0,则删除key中所有的value值

lset key index value 在key中指定索引index的位置插入value

linsert key before value1,value2 在key的value1的前面插入value2元素

linsert key after vlaue1,value2 在key中value1的后面插入value2元素

rpoplpush key1 key2 将key1中右侧第一个元素弹出,插入到key2中左侧第一个元素的位置

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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