import java.net.URLDecoder;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import com.able.util.LogUtil;
import com.danga.MemCached.MemCachedClient;
import com.danga.MemCached.SockIOPool;
import com.danga.MemCached.SockIOPool.SockIO;
public class MemCacheInvoke {
protected static MemCachedClient mc = new MemCachedClient();
static {
// 设置缓存服务器列表
String[] servers = { "192.168.9.160:11211"};
// 设置服务器权重
Integer[] weights = { 10 };
// 创建一个Socked连接池实例
SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
// 向连接池设置服务器和权重
pool.setServers(servers);
pool.setWeights(weights);
// set some TCP settings
// disable nagle
// set the read timeout to 3 secs
// and don't set a connect timeout
pool.setNagle(false);
pool.setSocketTO(3000);
pool.setSocketConnectTO(0);
// initialize the connection pool
pool.initialize();
}
public static void main(String[] args) {
// mcc.set("foo3", "This is a test String");
// mcc.delete("foo");
// String bar = mcc.get("foo3").toString();
long startDate = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
mc.add("test"+i , "中国"+i);
}
System.out.print(" get value : " + mc.get("test1"));
long endDate = System.currentTimeMillis();
long nowDate = (endDate - startDate) / 1000;
// System.out.println(nowDate);
// System.out.println("="+mc.statsItems());
MemCacheInvoke aa=new MemCacheInvoke();
aa.getKeys();
// System.out.println("aa="+ mc.statsCacheDump(0, 100).toString());
}
public void getKeys() {
List<String> logs = new ArrayList<String>();
System.out.println(mc.stats());
logs.add(mc.stats().toString());
logs.add(" -- end stats --");
//ArrayList keys = new ArrayList();
// 取得 所有 memcached server ,可能有多台 server
Map slabs = mc.statsItems();
logs.add(slabs.toString());
logs.add(" -- end statsItems --");
// key= ip:port, ex: 192.168.1.2:11211,192.168.1.2:11212...
Iterator itemsItr = slabs.keySet().iterator();
// 以server IP key值去迴圈,可能有多台 server
while (itemsItr.hasNext()) {
String serverInfo1 = itemsItr.next().toString();
// 取得這個server的各種 status [itemname:number:field=value]
Map itemNames = (Map) slabs.get(serverInfo1);
Iterator itemNameItr = itemNames.keySet().iterator();
// 以status key值去迴圈
while (itemNameItr.hasNext()) {
String itemName = itemNameItr.next().toString();
// 拆解status 欄位
// itemAtt[0] = itemname
// itemAtt[1] = CacheDump的參數
// itemAtt[2] = field:number or age
String[] itemAtt = itemName.split(":");
// 要取得field為number的CacheDump參數
if (itemAtt[2].startsWith("number")) {
// 以status取到的參數,取得cachedDump Map...(下面Map名稱命錯了)
// ServerIP<cachekey<byte size;unix timestamp>>
Map chcheDump = mc.statsCacheDump(Integer.parseInt(itemAtt[1]), 0);
//ystem.out.println(chcheDump);
Iterator itr = chcheDump.keySet().iterator();
// 以server IP key值去迴圈,可能有多台 server
int i = 0;
while (itr.hasNext()) {
// key=ip:port
String serverInfo2 = itr.next().toString();
// 取得Cached Key Map...<-終於,這才是我要的Key集合
Map items = (Map) chcheDump.get(serverInfo2);
//System.out.println(items);
Iterator keyItr = items.keySet().iterator();
//以Cached Key 去迴圈,取key出來,或是要取size,unix timestamp 也有
while (keyItr.hasNext()) {
String key = keyItr.next().toString();
String memKey = key;
i++;
try {
key = URLDecoder.decode(key, "UTF-8");
String value = ((String) items.get(memKey));
value = value.substring(value.indexOf(";") + 2, value.indexOf(" s"));
Date date = new Date();
date.setTime(Long.valueOf(value + "000"));
logs.add(key + " --- " + items.get(memKey) + " -- " + value + " -- " + date);
//System.out.println(key + " --- " + items.get(memKey) + " -- " + value + " -- " + date);
} catch (Exception ex) {
logs.add("error:" + ex.getMessage());
//System.out.println("error:" + ex.getMessage());
}
}
}
}
}
}
LogUtil.commandlog(logs,"/var/www/log/memcached.log");
}
}
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内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。