swoole源码安装记录

本文介绍了PHP配置swoole的具体步骤,包括使用git下载源码、生成configure文件、检测配置、构建、编译安装等,还提到配置php.ini。此外,指出安装中可能缺依赖库,按提示安装即可,最后介绍查看端口号和服务开启执行优化的方法。

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1.使用git下载最新版本的swool源码:

       git clone https://gitee.com/swoole/swoole.git

2.切换至swool目录中生成configure文件:

        执行 /home/work/study/soft/php/bin/phpize

3.检测配置:

       ./configure --with-php-config=/home/work/study/soft/php/bin/php-config

4.构建:make

5.构建检测:make test

6.编译安装:make install

7.配置php.ini:添加 extension=swoole

备注:安装过程中会报一些缺少依赖库的错误,按照错误提示百度安装即可

查看端口号:netstat -anp | grep 9501

服务开启执行优化:将服务放至后台运行

nohup /www/server/php/72/bin/php /www/wwwroot/bbs/think queue:listen --queue correctTaskJobQueue --sleep 3  > /www/wwwroot/bbs/runtime/log/common/queue.txt &

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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