Memcached安装

本文详细介绍如何下载、安装及配置Memcached缓存系统。包括安装libevent依赖库,通过命令行进行Memcached的安装、启动及停止操作,并提供设置开机自启的方法。
2.1.4.4.2 下载软件

http://libevent.org/ libevent-2.0.22-stable.tar.gz
http://memcached.org/ memcached-1.4.25.tar.gz
2.1.4.4.3 安装libevent

apt-get install gcc make -y
tar xvf libevent-2.0.22-stable.tar.gz
cd libevent-2.0.22-stable
./configure --prefix=/usr/local/libevent
make && make install
ln -s /usr/local/libevent/lib/libevent-2.0.so.5 /usr/lib
2.1.4.4.4 安装Mencached

tar xvf memcached-1.4.25.tar.gz
cd memcached-1.4.25
./configure --prefix=/usr/local/memcached --with-libevent=/usr/local/libevent
make && make install
2.1.4.4.5 启动方式

多端口启动:
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11211
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11212
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11213

或者:
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 3000 -c 4096 -u root -p 11211 -P /tmp/memcached.pid

#参数说明:
-m 表示使用多少兆缓存空间
-u 表示指定哪个用户来运行
-p 表示监听的端口默认是11211
-d 表示后台运行
-l 表示指定ip地址,没有则表示允许任何ip
-c 选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,按照你服务器的负载量来设定
-f 指定各slab里面chunk大小的变化比例,默认1.25
-n指定slab里面chunk大小从多少开始,最小分配空间,key+value+flags默认是48;
-P是设置保存Memcache的pid文件
2.1.4.4.6 设置开机启动
vim /etc/rc.local # 将启动命令添加到开机启动项

/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11211
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11212
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 1024 -u root -p 11213
2.1.4.4.7 停止方式
ps -ef|grep memcached
kill -9 pid
或者
kill `cat /tmp/memcached.pid`

# 集群:
http://www.php-note.com/article/detail/800

# 使用Nginx+Memcached的小图片存储方案
http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92390.htm

# 参数解析:
http://shiyanjun.cn/archives/873.html
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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