lighttpd django配置

  1. 安装cgi的python包,叫 flup
  2. 建立一个hello.fcgi的文件

    #!/usr/bin/python
    import sys, os
    sys.path.insert(0, "/your dir/")
    os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'your modules.settings'

    from django.core.servers.fastcgi import runfastcgi
    runfastcgi(["method=threaded", "daemonize=false"])
  3. 配置lighttpd.conf 主要是修改如下
    server.modules              = (
                "mod_access",
                "mod_alias",
                "mod_compress",
                "mod_rewrite",
                "mod_fastcgi",
    #           "mod_redirect",
    #           "mod_evhost",
    #           "mod_usertrack",
    #           "mod_rrdtool",
    #           "mod_webdav",
    #           "mod_expire",
    #           "mod_flv_streaming",
    #           "mod_evasive",
                "mod_accesslog"
    )
    
     
server.document-root       = "/opt/development/hello"
fastcgi.server = (
    "/hello.fcgi" => (
        "main" => (
            "socket" => "/tmp/hello.sock",
            "check-local" => "disable"
        )
    )
)

url.rewrite = (
    "^(/.*)$" => "/hello.fcgi$1"
)

 

启动fastcgi 

#python manage.py  runfcgi method=prefork socket=/tmp/hello.sock pidfile=django.pid

重启lighttpd

/etc/init.d/lighttpd restart

其间遇到了问题,总出现 internal server error,最后看了lighttpd 错误日志,才发现是 /tmp/hello.sock的权限问题。至少要加上 rw权限

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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