laravel初体验-新手入门教程

本文提供了一套详细的步骤来帮助您在Windows XP环境下使用WAMP Server 2.4安装Laravel 4,并通过Composer进行依赖管理。包括安装Composer、下载并配置Laravel,以及解决可能遇到的问题,如PHP OpenSSL服务未开启、下载失败和访问本地服务器的URL配置错误。

应用环境:

系统windows XP
服务器wampserver 2.4
composerComposer version e707dcd92f63236124ddb00eb625f53a2299bf07 2014-05-07 17:29:59
  
  
  

 

两步快速安装Laravel 4!

  • 1.安装composer
  • 直接点击附件 http://dl.iteye.com/topics/download/94547001-53c4-3870-af56-d98f60d0464f
  • 安装过程中需要选择php.exe

 

路径如下(我的机器):D:\java\wamp\bin\php\php5.4.16\php.exe

需要在php.ini开启:extension=php_openssl.dll

标注:安装过程中无所谓是否启动wamp服务。

 

测试是否安装完成:cmd里面输入:composer -V

显示结果如下表示安装成功:E:\java\laravel>composer -V

Composer version e707dcd92f63236124ddb00eb625f53a2299bf07 2014-05-07 17:29:59

 

  • 2.下载laravel

composer create-project laravel/laravel your-project-name

标注:该命令可以在D:\java\wamp\www 下面运行,这样的话,运行好了,就可以直接用wamp服务访问了。

 

安装过程中会下载所用laravel的依赖包,如果出现有些下载停留在百分之多少的时候,表示我们下载中断了,等了几分钟还没有反应,就Ctrl+C退出,删除安装文件后重新运行,直到下载完成为止。

 

测试访问地址:http://localhost:8090/subway/public/

 

期间遇到的问题:

1)php没有打开openssl服务,----在php.ini中启用

2)下载laravel失败---结束后重新下载

3)访问 http://localhost:8090/subway/public/ 错误,修改 D:\java\wamp\www\subway\app\config\app.php

                          'url' => 'http://localhost:8090',

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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