41、Linux 集群与虚拟主机配置全解析

Linux 集群与虚拟主机配置全解析

1. 虚拟主机与自引用 URL

在配置虚拟主机时,自引用 URL 的设置因虚拟主机类型而异。

IP 基于的虚拟主机

对于基于 IP 的虚拟主机,自引用 URL 中使用的 Web 主机服务器名,默认是 VirtualHost 容器内 ServerName 指令的值。从 Apache 2.0 版本开始, ServerName 指令可以包含一个完整的主机名,后面可跟一个可选的冒号和端口号。例如:

<VirtualHost *:80>
    ServerName www.example.com
    ...
</VirtualHost>

这里,自引用 URL 会默认使用 www.example.com

基于名称的虚拟主机

基于名称的虚拟主机情况不同且更简单。在之前的基于名称的虚拟主机示例中, UseCanonicalName 指令设置为 off 。这意味着自引用 URL 会设置为客户端计算机发送的主机名(嵌入在其 HTTP 请求中)。这样,相同的 Apache 配置文件可以在 LVS - NAT 集群内的所有集群节点上无需修改地使用,自引用 URL 也能正常工作。同样,从 Apache 2.0 及更高版本, ServerName 指令的值可以

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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