windows 64位php5.6和apache2.4安装配置

Win7下PHP与Apache安装
本文介绍在Windows 7 64位系统上安装PHP和Apache的过程,包括下载、配置及常见问题解决方法。

由于我的电脑跑linux虚拟机有点吃力 所以想着平时学习php先用windows

因此研究了一下window7 64下php和apache的安装使用


首先从以上网址分别下载php和apache

注意这里的apache 并不是官网提供的版本 而是第三方制作的版本

php下载地址:

http://windows.php.net/download/#php-5.5

apache2.4下载地址

http://www.apachelounge.com/download/


第二步:

然后分别解压:我的解压目录是E:/php和E:/Apache24

解压后运行php.exe 

若出现提示msvcr110.dll的问题,可以到http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=30679进行下载安装


第三步:

修改apache的配置

ServerRoot "E:/Apache24" 这里的路径一定是你解压的路径

LoadModule处添加

LoadModule php5_module D:/p55/php/php5apache2_4.dll

ServerName localhost:80

DocumentRoot "E:/Apache24/htdocs"

<Directory "E:/Apache24/htdocs">

...

</Direcrtory>

<Directory "E:/Apache24/cgi-bin">

<IfModule mime_module>模块中添加

AddType application/x-httpd-php .php 


修改后保存

然后cmd下进入Apache的bin目录 

运行http -k install


第四步

修改php.ini的配置

首先将php.ini-development复制并修改文件名为php.ini

将以下几个拓展注释去掉

extension=php_bz2.dll
extension=php_gd2.dll
extension=php_gettext.dll
extension=php_mbstring.dll
extension=php_mysql.dll
extension=php_mysqli.dll
extension=php_openssl.dll
extension=php_pdo_mysql.dll
extension=php_sockets.dll
extension=php_xmlrpc.dll

并在前面加上一句

extension_dir="E:\php\ext"

并将目录E:\php  E:\php\ext加入系统环境变量path中


第五步

重启apache

试一下phpinfo()即可


补充:今天发现修改php.ini无效  

解决办法:将php.ini复制一份到C:/Windows

然后重启apache即可

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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