CentOS 7服务器LAMP环境搭建

本文介绍了LAMP(Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python)环境的安装与配置。详细说明了安装httpd、mariadb服务和PHP的步骤,包括启动、停止、重启服务及设置开机启动等命令,还介绍了为root设置密码的操作,最后科普了LAMP的相关知识。

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1、安装httpd

yum install httpd

可能会用到以下命令

systemctl start httpd.service #启动apache

systemctl stop httpd.service #停止apache

systemctl restart httpd.service #重启apache

systemctl enable httpd.service #设置apache开机启动

重启Apache
重启后,在浏览器输入域名或IP地址,若是本机可以输入localhost进行测试
出现如下截图,说明已经安装成功。

设置Apache开机启动

systemctl enable httpd.service

2、安装mariadb服务

注:CentOS 7.0中,已经使用MariaDB替代了MySQL数据库

yum install mariadb mariadb-server

可能会用到以下命令

systemctl start mariadb mariadb.service

systemctl stop mariadb mariadb.service

systemctl restart mariadb mariadb.service

systemctl enable mariadb.service

 

为root设置密码

mysql_secure_installation

此处直接按回车即可(一开始没有密码,以后改密码则需要输入已设定的密码)
然后会要求你输入两次密码,然后回车
然后一路按Y加回车
直到出现Thanks for using MariaDB!

 

重启MariaDB,并设置为开机启动

systemctl restart mariadb.service

systemctl enable mariadb.service

3、安装PHP

yum install php

 

安装PHP组件,使PHP支持 MariaDB

yum install php-mysql php-gd libjpeg* php-ldap php-odbc php-pear php-xml php-xmlrpc php-mbstring php-bcmath php-mhash

 

 

重启Apache以及MariaDB

systemctl restart mariadb.service

systemctl restart mariadb.service
 

 

科普一下:

lamp

(Web应用软件组合)

Linux+Apache+Mysql/MariaDB+Perl/PHP/Python一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件,本身都是各自独立的程序,但是因为常被放在一起使用,拥有了越来越高的兼容度,共同组成了一个强大的Web应用程序平台。随着开源潮流的蓬勃发展,开放源代码的LAMP已经与J2EE.Net商业软件形成三足鼎立之势,并且该软件开发的项目在软件方面的投资成本较低,因此受到整个IT界的关注。从网站的流量上来说,70%以上的访问流量是LAMP来提供的,LAMP是最强大的网站解决方案。

 

 

原博:https://www.fyszy.com/2017/11/25/65.html

 

 

 

 


 

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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