Linux下Nginx的安装调试

本文介绍如何在Linux环境下安装Nginx,并提供启动、关闭及重启等基本操作指令。此外,还详细讲解了如何配置Nginx以实现目录列表显示等功能。

对大名鼎鼎的Nginx就不做介绍了,直接上重点。不过对nginx的发音我需要强调下,“engine X”。


一、安装环境:

2.6.18-164.el5

x86_64 GNU/Linux

其它信息忽略

 

二、安装过程

./configure
make
make install

 

默认情况下,Nginx 会被安装在 /usr/local/nginx。通过--prefix=#userpath#选项,你可以改变这个设定。

就这么简单

 

三、启动、关闭、重启

 

先说启动:  

进入安装目录(我的是/usr/local/nginx/sbin),然后执行 #sudo ./nginx

这样就启动了, 默认是80端口。

可以用curl http://localhost 验证一下。正确启动的话返回信息如下:

<html>
<head>
<title>Welcome to nginx!</title>
</head>
<body bgcolor="white" text="black">
<center><h1>Welcome to nginx!</h1></center>
</body>
</html>

 

 

关闭nginx:

nginx -s stop         快速关闭Nginx,可能不保存相关信息,并迅速终止web服务。(quick exit)
nginx -s quit          平稳关闭Nginx,保存相关信息,有安排的结束web服务。(graceful exit)

 

 

重启nginx:

nginx -s reload       因改变了Nginx相关配置,需要重新加载配置而重载。(changing configuration,start a new worker,quitting an old worker gracefully.)
nginx -s reopen       重新打开日志文件。(reopenging log files)

 

四、常用的配置项

   1、生成目录列表

 

location  /  {
        autoindex  on; #开启目录列表
        autoindex_localtime on;  #显示本地时间
        autoindex_exact_size on; #大小单位为byte
s
}

         上述3项默认都为off。

 

   2、

 

 

参考资料:

1、http://en.wikipedia.org/wiki/Nginx

2、http://wiki.nginx.org/NginxChs

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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