centos5.2上ganglia安装步骤

本文详细介绍了如何更新Linux系统库,安装RRDTool和Ganglia,以及配置服务器端gmetad、客户端gmond和web段安装的全过程,包括依赖包的安装、配置文件的调整和端口监听。

一、跟新一下linux系统库

    yum -y install apr-devel apr-util check-devel cairo-devel pango-devel libxml2-devel rpmbuild glib2-devel dbus-devel freetype-devel fontconfig-devel gcc-c++ expat-devel python-devel libXrender-devel

二、rrdtool安装

   1.到http://oss.oetiker.ch/rrdtool/download.en.html下载rrdtool

   2.  先跟新rrdtool要依赖的软件包

        yum -y install cairo-devel libxml2-devel pango-devel pango libpng-devel freetype freetype-devel libart_lgpl-devel

  3.解压,安装

    ./configure --prefix=/usr/local/rrdtool && make && make install

    用/usr/local/rrdtool/rrdtool -v 查看是否安装成功!

三、ganglia的安装

   1.到http://ganglia.sourceforge.net/下载ganglia3.1.7的安装包,解压后安装

   2.安装依赖包     libConfuse (http://www.nongnu.org/confuse/)

   2../configure CFLAGS="-I/usr/local/rrdtool/include" CPPFLAGS="-I/usr/local/rrdtool/include" LDFLAGS="-L/usr/local/rrdtool/lib" --with-gmetad --enable-gexec --sysconfdir=/etc/ganglia

   3.make && make install

四、配置

   服务器端gmetad设置
   1.为了保证在开始时启动,需要将gmetad.init文件拷贝到 /etc/rc.d/init.d/
     cd ganglia-3.1.7/gmetad
     cp gmetad.init /etc/rc.d/init.d/gmetad

     chkconfig --add gmetad
     chkconfig --list gmetad

   2.将配置文件拷贝到/etc/ganglia目录下(这一步在3.1.7可以省略了,因为加了--sysconfdir参数,自动创建了)
     mkdir -p /etc/ganglia
     cp gmetad.conf /etc/ganglia/gmetad.conf

   3.建立rrds目录并修改权限(需与gmetad.conf中的数据存放路径保持 一致,这里采用gmetad默认的存放路径)
     mkdir -p /var/lib/ganglia/rrds
     chown -R nobody:nobody /var/lib/ganglia/rrds

   4.启动gmetad
     service gmetad start
     Starting GANGLIA gmetad: [ OK ]
     telnet localhost 8651 | grep “hostname”
     就可以得到监控的各个主机的状态。

 

 client段的gmond的设置

    cd ganglia-3.1.7/gmond

    cp gmond.init /etc/rc.d/init.d/gmond

    gmond -t >/etc/ganglia/gmond.conf

service gmetad start 监听端口:8651 8652

service gmond start 监听端口:8649

 web段的安装

   先安装好apache、php

   cp -r web/ /opt/www/htdocs/ganglia

  

 




  

   

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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