Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器

一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:

建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......


rpm -ivh kernel-headers-2.6.32-220.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh glibc-headers-2.12-1.47.el6.x86_64.rpm --force --nodeps

rpm -ivh glibc-devel-2.12-1.47.el6.x86_64.rpm --force --nodeps

rpm -ivh libgomp-4.4.6-3.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh mpfr-2.4.1-6.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh cpp-4.4.6-3.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh ppl-0.10.2-11.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh gcc-4.4.6-3.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh libstdc++-devel-4.4.6-3.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh gcc-c++-4.4.6-3.el6.x86_64.rpm

rpm –ivh后面的就是需要的rpm软件包,英文字母应该是和我一样的,但是数字可能不同,因为[color=red][b]版本号不一样[/b][/color],这些文件在安装iso的Packages目录下。

这样gcc编译器安装完成。

输入 gcc -v 会显示安装的版本

二、安装libevent

memcached为提高性能,基于libevent实现,要先安装libevent
tar -zxvf libevent-2.0.20-stable.tar.gz 
cd libevent-2.0.20-stable
./configure --prefix=/usr/local/libevent/
make
make install

三、安装memcached
tar -zxvf memcached-1.4.10.tar.gz  
cd memcached-1.4.10
./configure --prefix=/usr/local/memcached --with-libevent=/usr/local/libevent/
make
make install

四、启动memcached
cd /usr/local/memcached/bin
./memcached -d -c 256 -m 10 -u root -p 11211

-d选项是启动一个守护进程,
-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,
-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB,
-u是运行Memcache的用户,我这里是root,
-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了11211,最好是1024以上的端口

五、关掉防火墙
如果访问不到,可能是防火墙的问题,通过下面命令关掉防火墙
service iptable stop 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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