So erhalten Sie alle Schlüssel in Redis
Um beispielsweise alle Schlüssel abzurufen, die mit „user:*“ beginnen, können Sie den folgenden Befehl verwenden:Methode zum Abrufen aller Schlüssel in Redis: Befehl KEYS: Alle Schlüsselnamen abrufen, die dem angegebenen Muster entsprechen. SCAN-Befehl: Alle Schlüsselnamen iterativ abrufen. DUMP kombiniert mit dem EVAL-Befehl: Exportieren Sie die Werte aller Schlüssel und rufen Sie die Schlüsselnamen ab. Verwenden der Redis-Clientbibliothek: Verwenden Sie die von der entsprechenden Bibliothek bereitgestellte Methode „keys()“, um den Schlüsselnamen abzurufen. So erhalten Sie alle Schlüssel in Redis Schlüsselname. Die Syntax lautet wie folgt:
<code>KEYS pattern</code>Nach dem Login kopieren
<code>KEYS user:*</code>

<code>SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]</code>
<code>SCAN 0</code>
3. DUMP kombiniert mit dem EVAL-Befehl
Der DUMP-Befehl wird verwendet, um Exportiert den Wert des angegebenen Schlüssels. Der EVAL-Befehl ermöglicht die Ausführung von Lua-Skripten auf der Redis-Serverseite. Mit diesen beiden Befehlskombinationen können wir alle Schlüsselnamen abrufen. Das Lua-Skript lautet wie folgt:local cursor = 0 local keys = {} while true do local result = redis.call('SCAN', cursor) cursor = result[1] for i = 2, #result do keys[#keys + 1] = result[i] end if cursor == 0 then break end end return keys
<code>keys = redis.eval(script)</code>
import redis r = redis.Redis() keys = r.keys()
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Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Auf CentOS -Systemen können Sie die Ausführungszeit von LuA -Skripten einschränken, indem Sie Redis -Konfigurationsdateien ändern oder Befehle mit Redis verwenden, um zu verhindern, dass bösartige Skripte zu viele Ressourcen konsumieren. Methode 1: Ändern Sie die Redis -Konfigurationsdatei und suchen Sie die Redis -Konfigurationsdatei: Die Redis -Konfigurationsdatei befindet sich normalerweise in /etc/redis/redis.conf. Konfigurationsdatei bearbeiten: Öffnen Sie die Konfigurationsdatei mit einem Texteditor (z. B. VI oder Nano): Sudovi/etc/redis/redis.conf Setzen Sie die LUA -Skriptausführungszeit.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Die Datenbankmethoden von Redis umfassen In-Memory-Datenbanken und Schlüsselwertspeicher. 1) Redis speichert Daten im Speicher und liest und schreibt schnell. 2) Es wird Schlüsselwertpaare verwendet, um Daten zu speichern, unterstützt komplexe Datenstrukturen wie Listen, Sammlungen, Hash-Tabellen und geordnete Sammlungen, die für Caches und NoSQL-Datenbanken geeignet sind.

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
