Linux上安装Nginx

本文详细介绍如何在Linux环境下从零开始安装Nginx。首先,上传并解压pcre和nginx安装包至指定目录。其次,通过命令行工具安装pcre、openssl、zlib等依赖库。再者,使用yum安装gcc等编译工具。最后,配置并编译安装nginx,启动服务并验证防火墙设置。

准备安装包
nginx-1.12.2.tar.gz
pcre-8.37.tar.gz

1、将安装包上传到Linux上,这里上传的路径是在/usr/tmp路径下
在这里插入图片描述
2、安装pcre
解压pcre-8.37.tar.gz

tar -xvf pcre-8.37.tar.gz

然后进入到pcre-8.37目录下执行命令,检查环境

./configure

最后执行命令进行安装

make && make install

执行命令可以看到版本号,证明安装已经成功

pcre-config --version

在这里插入图片描述
3、安装openssl 、 zlib 、 gcc 依赖
直接使用yum方式进行安装,比较方便(需要联网)

yum -y install make zlib zlib-devel gcc-c++ libtool openssl openssl-devel

4、安装Nginx
解压nginx-1.12.2.tar.gz

tar -xvf nginx-1.12.2.tar.gz

然后进入到nginx-1.12.2目录下执行命令,检查环境

./configure

最后执行命令进行安装

make && make install

进入/usr/local 目录下,可以看到有一个nginx的目录在这里插入图片描述

进入到sbin目录下,可以看到有一个nginx,执行命令,运行nginx

./nginx

在这里插入图片描述

在浏览器访问ip地址,可以看到这个页面,说明已经成功启动
在这里插入图片描述

注意:
因为这儿是直接关闭了防火墙了
如果不想关闭防火墙,可能会被拦截,需要在防火墙做些配置

查看开放的端口号
firewall-cmd --list-all
设置开放的端口号
firewall-cmd --add-service=http –permanent
firewall-cmd --add-port=80/tcp --permanent
重启防火墙
firewall-cmd –reload
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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