ubuntu 12.04 LNMP 配置

本文详细介绍了如何在Ubuntu 12.04上安装LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境,并通过安装MySQL、php5-fpm、phpmyadmin等组件实现网站开发所需的各项功能。

LNMP is Linux + Nginx + MySQL + PHP 的暱稱啦,仿效 LAMP is Linux + Apache + MySQL + PHP,不過在 Ubuntu 下 LAMP 有可安裝的模組,但 LNMP 就得自己一步步動手,下面是建置過程,另外會加上 phpmyadmin 的安裝!

1. 首先安裝好 Ubuntu 12.04.2 LTS 版後,先不急著 update 系統,因為內建安裝的 nginx 是 1.1.19 版,先加入來源 source 後,可以升級到 1.4.2 版,參考來源

將下面這行文字加入到 /etc/apt/sources.list 最後一行即可

deb http://nginx.org/packages/ubuntu/ precise nginx

2. 加入 Ubuntu source 來源的 public key,有兩種方式。

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys ABF5BD827BD9BF62

或是下載 nginx signing key (按右鍵另存),參考來源

sudo apt-key add nginx_signing.key

3. 接著就進行系統 update & upgrade 的步驟

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

4. 更新完畢後,就可以直接安裝 Nginx 了,安裝完畢後,就是 1.4.2-1 版

sudo apt-get install nginx
启动nginx
sudo service nginx start
在浏览器中输入 localhost  看看安装是否成功

5. 接著安裝 MySQL + php5,這裡主要是以安裝 php5-fpm 當作 php 服務,參考來源,一併安裝包括 XCACHE 加速等。

sudo apt-get install  mysql-server libapache2-mod-auth-mysql php5-mysql fcgiwrap php5-fpm php5-xcache php5-pgsql php5-curl php5-gd php5-intl php-pear php5-imagick php5-imap php5-mcrypt php5-memcache php5-ming php5-ps php5-pspell php5-recode php5-snmp php5-sqlite php5-tidy php5-xmlrpc php5-xsl

上面的  mysql-server libapache2-mod-auth-mysql php5-mysql 部分是安裝 MySQL,其餘就是 php5-fpm XCACHE 以及需要的相關模組,安裝過程中會問到 MySQL root 的密碼,記得要輸入。


6. 安裝 phpmyadmin 以及建立連結

sudo apt-get install phpmyadmin

建立連結到 /var/www 下。

ln -s /usr/share/phpmyadmin/ /var/www/phpmyadmin

7. 修改 php5-fpm 的 php.ini 資料

sudo nano /etc/php5/fpm/php.ini

找到類似下面的資料,把前面的 “;" 取消,並將數值改為 0

cgi.fix_pathinfo=0

同時也可依照需求修改下列數值

upload_max_filesize = 2M —> 上傳大小限制

post_max_size = 8M —> 發表檔案大小限制

default_socket_timeout = 60 —> 等待時間,最好加大以免連線失敗

修改 www.conf 資料

sudo nano /etc/php5/fpm/pool.d/www.conf

找到  listen = 127.0.0.1:9000 的字樣,改成下列資料,使用 php5-fpm 服務

listen = /var/run/php5-fpm.sock

7. 修改 nginx 定義檔,把預設的 www 路徑設定到 /var/www 下,以及改為 php5-fpm 服務等資料,檔案內容大致如下,紅色粗體是有更動過的內容,請自行參考。其中 lister [::]80 的確可以支援 IPv6 的瀏覽,各位可以自行試試

文件: /etc/nginx/config.d/default.conf



server {
 listen 80; ## listen for ipv4; this line is default and implied
 listen [::]:80 default ipv6only=on; ## listen for ipv6
server_name localhost;
root /var/www;
 index index.php index.html index.htm;
#charset koi8-r;
 #access_log /var/log/nginx/log/host.access.log main;
location / {
 try_files $uri $uri/ /index.html;
 }
error_page 404 /index.html;
# redirect server error pages to the static page /50x.html
 #
 error_page 500 502 503 504 /50x.html;
 location = /50x.html {
 root /var/www;
 }
# proxy the PHP scripts to Apache listening on 127.0.0.1:80
 #
 #location ~ \.php$ {
 # proxy_pass http://127.0.0.1;
 #}
# pass the PHP scripts to FastCGI server listening on 127.0.0.1:9000
 #
 location ~ \.php$ {
 # root html;
 # fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;
 fastcgi_pass unix:/var/run/php5-fpm.sock;
 fastcgi_index index.php;
 fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $document_root$fastcgi_script_name;
 include fastcgi_params;
 }
# deny access to .htaccess files, if Apache's document root
 # concurs with nginx's one
 #
 #location ~ /\.ht {
 # deny all;
 #}
 }

8. 重新啟動相關服務即可

sudo service php5-fpm restart
sudo service nginx restart

9. 其他相關參考來源

How to Install Linux, nginx, MySQL, PHP (LEMP) stack on Ubuntu 12.04

在Ubuntu 12.04 安裝Nginx

How to get the latest nginx on Ubuntu 12.04.2 LTS



转载地址: http://blog.slps.tp.edu.tw/00086/?p=585




本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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