服务器安装

nginx

   

官方文档: http://nginx.org/en/docs/  
模块处理配置项: http://www.pagefault.info/?p=188       //nginx的启动过程分析,这篇文章确实不错

       

nginx安装:

          yum  install  -y  gcc  gcc-c++     

          yum install -y pcre pcre-devel    

          yum install -y zlib zlib-devel      

          yum install -y openssl openssl-devel

         wget -c https://nginx.org/download/nginx-1.10.1.tar.gz  //官网下载

         tar -zxvf nginx-1.10.1.tar.gz                   cd nginx-1.10.1

         ./configure    make  make  install 

         whereis  nginx     显示:/local/nginx
启动停止:
       cd /usr/local/nginx/sbin/
       ./nginx
       ./nginx -s stop
       ./nginx -s quit      此方式停止步骤是待nginx进程处理任务完毕进行停止
      ./nginx -s reload      此方式相当于先查出nginx进程id再使用kill命令强制杀掉进程
      查询     ps aux|grep nginx
      开机启动  :  vi   /etc/rc.local    
      增加  /usr/local/nginx/sbin/nginx

以下为转载:
Nginx负载均衡配置实战  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/110036.htm
CentOS 6.2实战部署Nginx+MySQL+PHP http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90020.htm
搭建基于Linux6.3+Nginx1.2+PHP5+MySQL5.5的Web服务器全过程 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/89692.htm
CentOS 6.3下Nginx性能调优 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/89656.htm
CentOS 6.3下配置Nginx加载ngx_pagespeed模块 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/89657.htm
CentOS 6.4安装配置Nginx+Pcre+php-fpm http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88984.htm
Nginx安装配置使用详细笔记 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104499.htm
Nginx日志过滤 使用ngx_log_if不记录特定日志 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/1046


常见问题:
        cannot create regular file `/usr/local/share/info/gmp.info': Permission denied
        error: libmpfr not found or uses a different ABI (including static vs shared).
        fatal error: gnu/stubs-32.h: No such file or directory   没有32为库
        checking for suffix of object files… configure: error   有些依赖库没有包含


         



 

        

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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