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java.lang.NumberFormatException: For input string: 今天在测试环境做测试时发现一个异常：做类型转换将String转为Integer类型报了个NumberFormatException。

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?  如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：  1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。  2 、Redis支持数据的备份，即master-sl

文章目录 9、Redis.conf详解10、Redis持久化

1：业务场景引入 HyperLogLog常用于大数据量的统计，比如页面访问量统计或者用户访问量统计。 ①需求：要统计一个页面的访问量(PV) ①方案：直接用redis计数器或者直接存数据库都可以 ②需求：要统计一个页面的用户访问量(UV)，即：一个用户一天内如果访问多次的话，也只能算一次 ②方案：可能会想到用SET集合来做，因为SET集合是有去重功能的，key存储页面对应的关键字，value存储对应userId ③需求：假如有几千万访问量，为了统计一个访问量，要频繁创建SET集合对象。 ③方案

大家好 , 我是苏麟 , 今天带来 Redisson 使用 . 官方文档 :  

环境：Springboot3.0.5 概述 接口限流是指在系统中对接口进行限制访问，以保护系统不被过载或异常流量所影响。这通常是为了防止DDoS攻击或其他类型的恶意流量攻击，以及确保系统的稳定性和可靠性。 接口限流可以采取多种方法，包括： 计数器：记录每个接口的访问次数，如果超过预设的限制，则限制对该接口的访问。速率限制：限制每个接口的访问速率，例如每秒请求数。滑动窗口算法：记录一段时间内每个接口的访问次数，并根据这些数据进行限流。漏桶算法：限制一段时

在Ubuntu上安装Redis非常简单，执行下面这两行命令即可： sudo apt update sudo apt install redis-

持久化官网相关参考资料 https://redis.io/docs/manual/persistence/ 持久化就是把redis内存里面保存的数据保存磁盘中，在redis重启或者能够使得数据不会丢失。目前常用的持久化方式有：RDB方式、AOF方式以及RDB + AOF两种方式 RDB持久化方式 所谓的RDB方式就是通过fork子线程以快照的方式将redis当前内存中的数据写入到硬盘中。 RDB持久化的优点：生成的文件小，备份和恢复速度都很快 RDB持久化的缺点：1、经常需要f

redis在互联网大数据平台有着广泛的应用，主要被用来缓存热点数据，避免海量请求压垮数据库，同时可以提升服务节点的响应速度和并发量。随着数据量的增多，由于redis是占用单台物理机或虚机的内存，内存资源是有限的，要实现弹性扩容缩容，就需要

1.添加依赖 <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- commons-

redis库 https://download.redis.io/releases/

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Redis7.0 简介及安装 1、简介2、安装

一、Redis是什么         Redis，即远程字典服务，是一个开源的用C语言开发的基于内存的高性能key-value数据库。由于数据存储在内存中，因此Redis的速度很快，但是每次重启Redis服务时，其中的数据也会丢失，所以，Redis提供了持久化存储机制，将数据以某种形式保存在文件中，每次重启时，可以自动从文件加载到内存中。 二、Redis优缺点 优点： Redis不仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

使用 Redis 作为 MySQL 的前置缓存时，需要注意的问题 要考虑是先更新缓存、再更新数据库，还是先更新数据库、再更新缓存，是更新缓存还是删除缓存，这些情况很多会因为 2 个进程因为处理速度、网络速度问题导致脏数据的情况发生； 要保证最终一致性，其实使用 redis 的 ttl 即可，第一次修改后设置小点的 ttl，下次又会再更新，因为本身脏数据出现的机率就很小（尤其先更新数据库再删除缓存形式），多次更新最终肯定是正确的值。下面是使用 二次删除 + 异步延迟删除模式达到比较好的更新数据效果，同时和程序代码解耦； 使用 二次删除 + 异步延

redis笔记v-1.0 ##笔记相关资源 1,视频资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?p=1&vd_source=1dedd20010b1fbe27e026c9eb33734dc

  %%  清空环境变量 warning off             % 关闭报警信息 close all               % 关闭开启的图窗 clear                   % 清空变量

基于贝叶斯Bayes算法优化CNN-LSTM长短期记忆网络的单列时间序列模型及多输入单输出回归预测模型 前言 前面在【MATLAB第8期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，即单输入数据时间序列预测，见本人CSDN主页。 前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型思路框架，见本人CSDN主页。 思路 本

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概述 开始之前先看看其基本属性，HDFS（Hadoop Distributed File System）是GFS的开源实现。 基本组件介绍 NameNode与SecondaryNameNode NameNode：NameNode主要是用来保存HDFS的元数据信息，比如命名空间信息，块信息等。当它运行的时候，这些信息是存在内存中的。但是这些信息也可以持久化到磁盘上。

一、集群服务器准备工作        1.修改主机名    vi /etc/sysconfig/network；               

1 准备工作 机器规划 本次是模拟生产部署，如果个人测试没那么多机子，可以减少机器，自己规划，一台机子部署多个组件。本人用的是docker机子部署的直接用的root用户，建议大家用非root进行部署，本文涉及的root权限的linux命令的大家自行转换。 nameipapphadoop01192

简介 训练次数较少的时候生成的诗句：

本文承接上篇上篇在此和中篇中篇在此，继续就Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory 中AP

 使用CNN-LSTM搭建一个简单的回归预测模型，对油耗数据进行预测分析 首先导入必要的包，主要用到numpy,pandas,matplotlib和tensorflow下面的一些网络模型。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.utils import p

部署集群的原因 如果我们采用单点的伪分布式部署，那么NN节点挂了，就不能对外提供服务。集群的话，存在两个NN节点，一个挂了，另外一个从standby模式直接切换到active状态，实时对外提供服务（读写）。在生产上，避免出现对外服务中断的情况，所以会考虑采用集群部署。 HDFS HA (High availability) 单点式伪分布： NN SNN secondary 1小时checkpoint DN

Hadoop集群搭建（三台Linux服务器） 搭建之前注意的几点问题环境以及版本

EMD分解代码，这里比较简单，直接用PyEMD库就可以实现。 import pandas as pd from PyEMD import EMD import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 data = pd.read_excel('data.xls',header=0,index_col=0) data =

Hadoop HA 搭建 搭建准备安装步骤

1. 前言 说起RNN和LSTM，就绕不过Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory。奈何这篇文章写的实在是太劝退，整篇论文就2张图，网上很多介绍LSTM的文章都对这个模型反向传播的部分避重就轻，更少见（反正我没找到）有人解析APPENDIX A.1和A.2所写的详细推导过程。笔者向来做事讲究个从心，这次不知道哪根弦打错竟然头铁硬刚这个推导过程。本文逐条参照原论文中的公式，记录整个推导过程的思路和笔者的理解，学习神经网络的同学如果不满足于仅知道LSTM里各个门的功能，本文可以帮助大家理

数据集来源：GitHub - chinese-poetry/chin

视频教学：https://www.bilibili.com/video/BV1Wu4y1B7K5/?spm_id_from=333.999.0.0 直接看效果：

1.数据集 使用凯斯西储大学轴承数据集，一共有4种负载下采集的数据，每种负载下有10种 故障状态：三种不同尺寸下的内圈故障、三种不同尺寸下的外圈故障、三种不同尺寸下的滚动体故障和一种正常状态。  2

近期因俗事缠身，《通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解》的中下篇鸽了实在太久有些不好意思了。为了避免烂尾，还是抽时间补上（上篇在此）。本文承接上篇，继续就Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory 中APPENDIX A.1和A

先附上这篇文章

        在自然语言处理中会有这样一种情况：句子的前后之间有着某种关联。而有着这种关联的句子如果在适当的模型中进行训练就能够实现预测下一个词出现的可能性。但典型的CNN网络并不能通过训练获取这种前后关联的时序关系，它不能保持之前所习得的知识。而RNN就解决了这个问题，RNN(Recurrent Neural Network)时包含循环的网络，它允许了信息的持久化。         上图为一个RNN结构，可以看出，RNN可以视作时同一种神经网络的多次复制，且每一个神经网络模块都会将当前消息传递给下一个网络。 什么是LSTM?

 视频讲解：LSTM lstm用工业用电量预测 时间序列预测 完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili 代码：

文章目录 1. 应用领域2. LSTM的原理

下面是一个基于 TextCNN 和 LSTM 的招聘简历自动筛选系统的 Python 代码示例: ```python import numpy as np from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.layers im

本文主要内容是使用LSTM网络进行不同类型的时间序列预测任务，不涉及代码，仅仅就不同类型的预测任务和数据划分进行说明。 参考文章：https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-lstm-models-for-time-series-forecasting/ 注：所涉及的概念在数据案例会说明 时间序列数据预测本质就是利用先前的值预测后面的值，在得到一组数据后，需要将数据处理为一个个样本，每个样本中包括先前的数据

文章目录 效果一览 文章概述

HA集群概念 流程： 基础设施 ssh免密： 1）启动start-dfs.sh脚本的机器需要将公钥分发给别的节点 2）在HA模式下，每一个NN身边会启动ZKFC， ZKFC会用免密的方式控制自己和其他NN节点的NN状态 应用搭建 HA 依赖 ZK 搭建ZK集群 修改hadoop的配置文件，并集群同步 初

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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇

HDFS详解（性能，架构，基本储存单元，读写分析，组成，SNN合并，安全模式） 性能 HDFS 天生是为大规模数据存储与计算服务的，而对大规模数据的处理目前还有没比较稳妥的解决方案。 HDFS 将将要存储的大文件进行分割，分割到既定的存储块(Block)中进行了存储，并通过本地设定的任务节点进行预处理，从而解决对大文件存储与计算的需求。 在实际工作中，除了某些尺寸较大的文件要求进行存储及计算，更多时候是会产生并存储无数的小尺寸文件。而对于小尺寸文件

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，常用于处理时间序列相关的任务。下面将简要介绍LSTM的数学推导和公式模型。 在训练一般神经网络模型时，通常用,其中W为权重，X为输入，b为常数。 LS

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