百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

windows 版 redis(附下载) 常用配置

bigegpt 2024-08-06 12:07 3 浏览

1、下载 windows 版 redis zip 免安装包

从 https://github.com/redis-windows/redis-windows/releases 下载最新稳定版本或找个合适的稳定版本,至于如何打开 github.com 请自行百度。

以版本 Redis 7.2.5 for Windows 为例,选择并下载 Redis-7.2.5-Windows-x64-msys2-with-Service.zip (如下图),其它编译版本适合的场景这里不介绍了请自行百度。



2、解压 Redis-7.2.5-Windows-x64-msys2-with-Service.zip

根目录结构(如下图):

3、自定义配置 redis

3.1、修改绑定 ip 地址

场景为多台服务器需要连接到这个 redis 服务,只是本地使用就不需要修改了。

打开 redis.conf 文件,找到配置中的 bind 127.0.0.1 -::1,把 bind 127.0.0.1 -::1 改为 bind 本机服务器 ip 地址,比如,本机服务器 ip 地址为 192.168.xx.xx,即 bind 192.168.xx.xx。

3.2、添加密码

考虑到安全性的问题,可以给 redis 添加密码。

打开 redis.conf 文件,找到配置中的 # requirepass foobared,拷贝 # requirepass foobared,粘贴到下一行,去掉 # 号和 # 后面的空格,把 foobared 改为你想设置的密码,比如说密码是 abcd,即 requirepass abcd(如下图)。

3.3、创建有标题的 bat

自带的 start.bat 没有标题,如果一台服务器运行多个用 cmd 打开的服务,就不好区分哪个是 redis 的 bat 了,所以才需要 自建 redis.bat,脚本如下:

title redis

redis-server.exe redis.conf

pause

3.4、运行

效果如下图就是成功的:

3.5、把 redis 作为一个服务

执行根目录下的 install_redis_service.bat 即可。

4、如果 redis.conf 文件修改过 ip 地址和设置了密码,项目中配置文件相关的 redis ip 地址也要修改并配置一样的密码。

如果觉得这篇文章对你有所启发,不妨转发一下,点个赞,收藏一下,关注成为粉丝,这些将会成为我创作的动力源泉。

相关推荐

机器学习分类模型评估(三)-F值(F-Measure)、AUC、P-R曲线

概述上二篇文章分别讲述了准确率(accuracy)、精确率(Precision)、查准类、召回率(Recall)、查全率、ROC曲线,本文讲述机器学习分类模型评估中的F值(F-Measure)、AUC...

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

ROC曲线是在临床医学和流行病学研究中一种常用的在诊断试验、预测模型中用于决定最佳临界点的方法。ROC曲线用真阳性率和假阳性率作图得出曲线,其横轴表示假阳性率(1-特异度),纵轴表示真阳性率(灵敏度)...

分类器模型检测--ROC曲线和AUC值

在监督学习建模中有一个重要的模块是模块的检测,就是怎样判断一个模型的好坏?那么常用的的检测的指标有P值、R值、F值、ROC曲线、AUC值等,今天来学习他们都是怎么来的,有什么用处。这里为二分类问题,即...

【Python机器学习系列】建立梯度提升模型预测心脏疾病

这是Python机器学习系列原创文章,我的第204篇原创文章。一、引言对于表格数据,一套完整的机器学习建模流程如下:针对不同的数据集,有些步骤不适用即不需要做,其中橘红色框为必要步骤,由于数据质量较高...

如何Keras自动编码器给极端罕见事件分类

全文共7940字,预计学习时长30分钟或更长本文将以一家造纸厂的生产为例,介绍如何使用自动编码器构建罕见事件分类器。现实生活中罕见事件的数据集:背景1.什么是极端罕见事件?在罕见事件问题中,数据集是...

机器学习分类问题:9个常用的评估指标总结

对机器学习的评估度量是机器学习核心部分,本文总结分类问题常用的metrics分类问题评估指标在这里,将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标1ConfusionMatrix这是衡量分类问题性能的...

基于R语言的ROC曲线绘制及最佳阈值点(Cutoff)选择

ROC曲线在介绍ROC曲线之前,我们首先需要介绍混淆矩阵(ConfusionMatrix)。在统计分类模型的评估过程中分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来的表格...

R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释

有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评...

SPSS实战:多个指标ROC曲线方向不一致的解决办法汇总(收藏)

在诊断实验和预测模型的临床效能评价中,我们常常用到ROC曲线分析。在SPSS中绘制ROC曲线操作比较简单,但如果将多个指标的ROC曲线绘制在同一个图中,有时候会碰到有些指标的ROC曲线在对角线上面,一...

小果教你快速分析ROC生存曲线图

尔云间一个专门做科研的团队原创小果生信果小伙伴们,大家好呀,很高兴和大家见面,前段时间应小伙伴出的解读ROC曲线图,小伙伴反应很是积极,这不最近小伙伴对于不同年份的ROC曲线图的分析呼声很高,...

生信文章中高频出现、模型评估必备分析——ROC曲线图,怎么看?

尔云间一个专门做科研的团队关注我们做了生信分析,拿到一堆数据,看不懂图怎么办?火山图、热图、散点图、箱线图、瀑布图···这么多类型的图都咋看?风险模型预后评估图、GO-KEGG富集分析图、GSEA...

如何看懂文献里那些图——ROC曲线图

ROC曲线的基本思想是把敏感度和特异性看作一个连续变化的过程,用一条曲线描述诊断系统的性能,其制作原理是在连续变量中不同界值点处计算相对应的灵敏度和特异度,然后以敏感度为纵坐标、1-特异性为横坐标绘制...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

准确性检验 (ROC曲线)的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕在上一期,我们已经讲完了诊断试验的基础知识,这期开始讲准确性检验(ROC曲线),我们主要从准确性检验(ROC曲线)的介绍、基本概念、绘制原理、统计量、使用条件及案例的SPSS操作演示这几...

SPSS:ROC 曲线为什么反了?

【作者介绍】李志辉,长期从事各类统计软件应用研究,主编或参编SPSS、MINITAB、STATISTICA多个统计软件教材共8本。代表作:电子工业出版社《SPSS常用统计分析教程(SPSS22.0中...