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生活百科Redis

redis如何在shell中建表1、具体实现步骤如下：新建一个文本文件 ， 包含redis命令SETKey0Value0SETKey1Value1SETKeyNValueN如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以将这些命令转化成RedisProtocol 。
2、在redis.conf配置文件增加下面这一行配置，即可把redis绑定在单个接口上（但并不是只有接受这个网卡的数据） 。bind 10.1给redis加上较长密码（无需要记?。┰趓edis.conf配置启用认证功能 。SSL代理禁用指定命令 。
3、执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程 ， 如果存在bgsave命令直接返回 。
Redis系列第一篇之SPEC协议上面的编码结果包含两个元素的数组 ， 第一个元素由（1，2，3）构成的子数组，第二个元素由一个Bulk String（+Hello）和一个Error（-World）组成的数组 。一个Array的单个元素可能为NULL 。
因为SSL规定通信双方直到他们发送或收到更改密码规格协议信息时才能开始使用前面已经协商好的密码套件 。这个协议只是一个开始使用加密的标志，它应该是握手协议完成的表现 。
在spec相比deployment多了一个serviceName配置 ， 该值就是对应的headless service 。
Finagle：一个允许开发者使用Java、Scala或其他JVM语言来构建异步RPC服务器和客户端的库，主要用于Twitter的后端服务 。iago：一个负载生成器，用来在产品正式发布前做流量负载测试 。
Redis发布订阅和Stream发布订单系统是日常开发中经常会用到的功能 。简单来说，就是发布者发布消息，订阅者就会接受到消息并进行相应的处理 ， 如下图所示 。Redis为我们提供了发布/订阅的功能模块PubSub，可以用于消息传递 。
云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析 。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。
ActiveMQ，是消息中间件 ， 存储模型队列（有序、优先级）等，数据可以刷到磁盘（一般都需要刷到磁盘） 。
Redis、Kafka或RabbitMQ:哪个作为微服务消息代理最合适?1、我们介绍了RabbitMQ，Kafka和Redis的一些特征 。这三种动物都是它们的类别 ， 但是如上所述，它们的运行方式大不相同 。这是我们建议正确的消息代理根据不同用例使用的建议 。
2、Kafka和RabbitMq一样是通用意图消息代理，他们都是以分布式部署为目的 。但是他们对消息语义模型的定义的假设是非常不同的 。我对AMQP 更成熟这个论点是持怀疑态度的 。让我们用事实说话来看看用什么解决方案来解决你的问题 。
3、kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用 。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志） 。
4、综上所述： 一般公司会利用kafka收集一些日志之类的消息，因为日志一般量特别大，即使丢几条数据也没事，并且要求吞吐量也高，一般就是收发消息，不需要太多的功能，所以kafka非常适合这个场景 。
5、首先说RabbitMQ，RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列 ， 本身支持很多的协议：AMQP，XMPP，SMTP ，  STOMP，也正因如此，它非常重量级 ， 更适合于企业级的开发 。
如何在后台部署深度学习模型1、该小程序部署神经网络模型方法如下：确定神经网络模型：选择一个已经训练好的神经网络模型，可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架进行训练 。
2、实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型 。具体操作步骤如下：创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件 。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可 。
3、利用Web框架加载卷积神经网络模型 。目前，许多Web框架都支持将深度学习模型部署到Web端，如TensorFlow.js和Keras.js等 。通过这些框架 ， 我们可以轻松地将CNN模型部署到Web浏览器中 。创建Web页面并利用JavaScript调用模型 。
4、首先随便写一个pytroch模型并转为onnx模型 。其次创建Native C++项目 。最后检查输入，安卓部署深度学习模型时即可构建输入数据 。
【redis创建列表 redis创建消息组】5、安装TensorFlow在安装TensorFlow之前，你需要安装CUDA和cuDNN 。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型 ， 它可以加速GPU计算 。cuDNN是NVIDIA提供的深度学习库，用于加速深度学习计算 。

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