[Redis学习]涉及软件

原创 已于 2025-04-01 17:00:03 修改 · 83 阅读 · 0 ·
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#学习

于 2025-04-01 16:27:22 首次发布

VMware Workstation：虚拟机，创建linux系统， Redis只能运行在linux系统上

MobarXterm：远程操作虚拟机，有界面，可拖拽文件

RESP：查看Redis内的具体内容

Postman：前后端开发接口测试

Redis 学习与使用指南.zip
09-29
Redis是一个开源的高性能键值对数据库，支持数据...以上内容构成了Redis学习与使用的基础框架，为用户提供了全面的Redis操作指导和最佳实践。通过系统地学习和实践，用户可以熟练地将Redis应用于各种开发和运维场景中。
Redis软件.rar
05-07
3. **Redis软件使用**：使用Redis涉及配置、启动、数据操作、集群搭建等多个步骤。例如，你需要编辑redis.conf文件来设置端口、内存限制、数据持久化策略等，然后通过命令行工具启动Redis服务器。在操作数据时，了解...
如何学习Redis
Pert的博客
11-13 1950
因为我们的应用层是无状态的，如果性能达到了瓶颈，就可以增加机器的横向扩展能力，部署多个实例，非常容易。所以，最好的方案是，数据库层也可以做成分布式的，这也就是说，数据也可以分布在不同的机器上，并且拥有横向扩展的能力，这样，在业务层和数据库层，都可以根据业务的体量进行弹性伸缩，非常灵活。假设我们只部署一个 Redis 实例，然后把业务数据都存储在这个实例中，而 Redis 只把数据存储在内存中，那么，如果此时，这个 Redis 实例故障宕机了，就意味着，我们的业务数据就全部丢失了，这显然是不能接受的。
Java学习-Redis
qq_56760790的博客
12-30 1332
Redis的学习，包含了Redis的基本介绍、数据结构...
Redis学习文档（常见面试题）
cuishujian_2003的博客
10-29 803
这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将 Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）。在内存数据库方面的另一个优点是， 相比在磁盘上 相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很 强的事情。可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时 候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片 （shard）。
Redis学习
weixin_42672802的博客
04-13 3725
1.【熟悉】NoSQL的简介 1.1.什么是NoSQL NoSQL 是 Not Only SQL 的缩写，意即"不仅仅是SQL"的意思，泛指非关系型的数据库。强调Key-Value Stores和 文档数据库的优点。 NoSQL产品是传统关系型数据库的功能阉割版本，通过减少用不到或很少用的功能，来大幅度提高产品性能 1.2.NoSQL起源 过去，关系型数据库(SQL Server、Oracle、MySQL)是数据持久化的唯一选择，但随着发展，关系型数据库存在以下问题。 1.2.1.问题1：不能满.
Redis小白学习笔记1
weixin_43977307的博客
09-29 1282
缓存击穿是指，针对某个访问非常频繁的热点数据的请求，无法在缓存中进行处理，紧接着，访问该数据的大量请求，一下子都发送到了后端数据库，导致了数据库压力激增，会影响数据库处理其他请求。此时，应用也无法从数据库中读取数据再写入缓存，来服务后续请求，这样一来，缓存也就成了“摆设”，如果应用持续有大量请求访问数据，就会同时给缓存和数据库带来巨大压力。缓存穿透是指要访问的数据既不在 Redis 缓存中，也不在数据库中，导致请求在访问缓存时，发生缓存缺失，再去访问数据库时，发现数据库中也没有要访问的数据。
Redis学习记录（2）
仔哥学编程
10-16 337
Redis学习记录2
Redis学习笔记
qq_45769627的博客
10-18 343
文章目录Redis简介NosqlRedis应用场景概念特征应用Redis 下载与安装 学习视频地址 Redis简介 Nosql not-Only-SQL: 泛指非关系型数据库 作用：高并发，海量用户和数据处理 常见Nosql数据库 Redis memcache HBase MongeDB Redis应用场景 高频 波段性 概念 Redis: Remote Dictionary Server ，用C语言开发的一一个开源的高性能键值对(key-value) 数据库。 特征 数据之间没有必然的联系
Redis的学习路线，Redis的应用场景，以及Redis关于缓存的一系列问题。---个人总结笔记
damao_002的博客
11-25 1586
分布式缓存, 挡在mysql数据库之前的带刀护卫内存存储和持久化(RDB + AOF) redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上, 同时不影响继续服务高可用架构搭配缓存穿透, 击穿, 雪崩分布式锁队列可以一次执行多个命令, 本质是一组命令的集合, 一个事务中的所有命令都会序列化, 按顺序的串行化执行而不会被其他命令插入, 不许加塞为了解决RTT往返回时, 仅仅时将命令打包依次性发送, 对整个Redis的执行不造成其他任何影响。
什么是redis基本命令以及学习redis基本命令的意义
06-08
Redis作为一种高性能的键值存储系统，在现代软件架构中扮演着极其重要的角色。通过对上述Redis基本命令的学习与应用，开发人员能够更好地利用Redis的强大功能，实现数据的高效存储与快速检索。这些命令不仅涵盖了...
labview redis通讯源码及实例
04-07
6. **LabVIEW插件开发**：如果包含自定义LabVIEW VI（虚拟仪器），可能涉及到LabVIEW的插件开发，以便提供一个用户友好的界面来操作Redis。 7. **数据缓存策略**：利用Redis的缓存能力，LabVIEW应用可以优化数据...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 297
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
PyTorch 入门到精通学习计划
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-24 791
摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1187
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
最新发布
恋猫de小郭的博客
11-25 1043
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 441
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 196
摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
Redis软件学习资源：x64版本及最新tar.gz压缩包
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。...以上为根据标题、描述、标签和文件名称列表提供的Redis软件使用相关知识点，希望对相关领域的学习和工作提供帮助。
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