FastDFS搭建

本文详细介绍了如何通过Docker镜像拉取并部署FastDFS的Tracker和Storage服务,包括创建相关文件夹、设置网络模式、配置端口以及调整Nginx配置,最后演示了图片上传和访问过程。

使用Docker搭建FastDFS的开发环境

  1. 拉取镜像

    docker search fastdfs
    docker pull delron/fastdfs
    
  2. .通过Docker命令来创建Tracker服务

    # 先创建文件夹
    mkdir /mydata
    cd /mydata
    mkdir /tracker
    ll
    # 执行docker命令
    docker run -d --name tracker --network=host -v /mydata/fastdfs/tracker:/var/fdfs delron/fastdfs tracker
    # 注意:tracker服务默认的端口为22122
    
    
  3. 通过Docker命令构建构建Storage服务

    # 创建文件夹
    cd /mydata
    mkdir /storage
    ll
    # 执行命令
    docker run -d --name storage --network=host  -e TRACKER_SERVER=x.x.x.x:22122 -v /mydata/fastdfs/storage:/var/fdfs -e GROUP_NAME=group1 delron/fastdfs storage
    # 注意:其中TRACKER_SERVER中的ip要修改为你的Tracker服务所在的服务IP地址
    
    

    默认情况下在Storage服务中是帮我们安装了Nginx服务的,相关的端口为:
    服务 默认端口
    tracker 22122
    storage 23000
    Nginx 8888

  4. 配置文件的查看&根据要求自行修改(比如端口冲突)

    [root@VM-4-9-centos ~]# docker exec -it storage /bin/bash
    [root@VM-4-9-centos nginx-1.12.2]# ls
    CHANGES  CHANGES.ru  LICENSE  Makefile  README  auto  conf  configure  contrib  html  man  objs  src
    [root@VM-4-9-centos nginx-1.12.2]# cd /    
    [root@VM-4-9-centos /]# ls
    anaconda-post.log  bin  dev  etc  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root  run  sbin  srv  sys  tmp  usr  var
    [root@VM-4-9-centos /]# cd etc/fdfs/
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# ls
    client.conf         http.conf   mod_fastdfs.conf  storage.conf.sample  storage_ids.conf.sample  tracker.conf.sample
    client.conf.sample  mime.types  storage.conf      storage_ids.conf     tracker.conf
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# cat storage.conf
    
    

    在这里插入图片描述

    #重启storage容器
    docker restart storage
    
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# cd /usr/local/nginx  
    [root@VM-4-9-centos nginx]# ll
    total 36
    drwx------ 2 nobody root 4096 Oct 25 14:47 client_body_temp
    drwxr-xr-x 1 root   root 4096 Apr 29  2018 conf
    drwx------ 2 nobody root 4096 Oct 25 14:47 fastcgi_temp
    drwxr-xr-x 2 root   root 4096 Apr 29  2018 html
    drwxr-xr-x 1 root   root 4096 Oct 25 14:47 logs
    drwx------ 2 nobody root 4096 Oct 25 14:47 proxy_temp
    drwxr-xr-x 2 root   root 4096 Apr 29  2018 sbin
    drwx------ 2 nobody root 4096 Oct 25 14:47 scgi_temp
    drwx------ 2 nobody root 4096 Oct 25 14:47 uwsgi_temp
    [root@VM-4-9-centos nginx]# cd conf/
    [root@VM-4-9-centos conf]# ls
    fastcgi.conf          fastcgi_params          koi-utf  mime.types          nginx.conf          scgi_params          uwsgi_params          win-utf
    fastcgi.conf.default  fastcgi_params.default  koi-win  mime.types.default  nginx.conf.default  scgi_params.default  uwsgi_params.default
    [root@VM-4-9-centos conf]# cat nginx.conf
    
    

    在这里插入图片描述

  5. 测试图片上传
    先在虚拟机的 /mydata/fastdfs/storage 目录下上传一张图片
    进入storage 容器,执行上传文件的命令

    [root@VM-4-9-centos storage]# docker exec -it storage bash
    [root@VM-4-9-centos nginx-1.12.2]# cd /var/fdfs/
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# ls
    1.jpg  logs data
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# /usr/bin/fdfs_upload_file /etc/fdfs/client.conf 1.jpg 
    group1/M00/00/00/xxx.jpg
    [root@VM-4-9-centos fdfs]# 
    
    

    浏览器地址栏中输入地址,直接访问

    http://ip地址:8888/group1/M00/00/00/xxx.jpg
    
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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