apache linux web

本文档详细介绍了如何从Apache官方网站下载最新版本的HTTP Server,并提供了从下载、解压缩到配置的完整步骤。包括了如何指定安装路径、启用特定模块及配置监听端口等内容。
1. 下载apache, http://httpd.apache.org/download.cgi 通过这个官方网站,我们可以下到最新的版本。现在版本都是以这样的方式表达的:httpd-*.*.*.tar.gz

2. 例如,你现在去官网下载的就是最新版本:httpd-2.2.9.tar.gz。

3. 好了,下载到你的家目录/root里面。

4. # ls // 你会看到你下载的httpd-2.2.9.tar.gz.

5. # tar –zxvf httpd-2.2.9.tar.gz // 解压后为httpd-2.2.9

6. # mkdir –p /usr/local/web/apache/ //在这个目录下建立文档,利于管理

7. # mv /root/httpd-2.2.9 /usr/local/src/ //将安装包放到/src下,利于管理

8. # cd httpd-2.2.9

9. #./configure --prefix=/usr/local/web/apache \ //安装路径

--enable-shared=max \

--enable-module=rewirte \

--enable-module=so

10. # make //编译

11. # make install

12. # service httpd start //开启httpd服务

安装成功后,apache将会安装到/usr/local/web/apache下面。然后在windows主机的IE中输入apache服务器的IP地址。看是否可以访问到。

安装完后配置应用路径
打开 /etc/httpd/conf/httpd.conf
然后找到Listen进行修改
Listen 0.0.0.0:810 –我的端口是810
DocumentRoot "/loris/www"
然后重启服务:Service httpd restart

中文乱码 AddDefaultCharset GB2312
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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