linux下安装 apache+mod_jk+jboss

本文详细记录了Apache 2.0.63及mod_jk模块的安装步骤,并介绍了如何配置软链接。同时,还提供了JBoss 4.0.5.GA版的安装流程,包括下载、解压及软链接创建等关键步骤。
之前装过,但是忘记了。这次再次安装顺便也把操作步骤记录下来。免的又忘记了
1. 在自己的一个安装目录中 本案在 /usr/soft/install

s1:wget http://archive.apache.org/dist/httpd/httpd-2.0.63.tar.gz

s2:tar -zxvf httpd-2.0.63.tar.gz
s3:cd httpd-2.0.63(解压出来的目录)
s4:./configure --prefix=/home/inter12/install/tools/apache-2.2.15 -enable-lib64 -libdir=/usr/lib64 --enable-rewrite=static --with-mpm=worker --enable-so --enable-proxy --enable-proxy-http --enable-deflate --enable-headers --enable-expires --enable-mods-shared=ssl --with-ssl=/usr/alibaba/openssl/ --with-included-apr
s5:make
s6:make install(这个就会在执行目录下生产相应的文件)
s7:ln -s /usr/soft/apache2 httpd (建立相应的软链接)

2.安装mod_jk (安装目录)本案在 /usr/soft/install

s1:wget http://archive.apache.org/dist/tomcat/tomcat-connectors/jk/source/jk-1.2.30/tomcat-connectors-1.2.30-src.tar.gz
s2:tar -zcvf tomcat-connectors-1.2.30-src.tar.gz
s3:cd tomcat-connectors-1.2.30/native
s4:./configure --with-apxs=/usr/soft/apache2/bin/apxs
s5:make
s6:cp apache2.0/mod_jk.so /usr/soft/apache2/modules

以上基本就安装完了 apache 和 mod_jk的配置

3.jboss安装
进入安装目录下。/usr/soft/

s1:wget http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/jboss/jboss-4.0.5.GA.zip
s2:unzip jboss-4.0.5.GA
s3:ln -s /usr/soft/jboss-4.0.5.GA jboss


特别需要注意的是 基本的版本需要跟你操作系统的位数来看的 32位的需要下载32位操作系统版本,64位需要下载64位版本

查看操作系统位数命令

1.uname -a ,若是这个方法看不到的话
2. # getconf LONG_BIT
32
(说明当前CPU运行在32bit模式下, 但不代表CPU不支持64bit)
# cat /proc/cpuinfo | grep flags | grep ' lm ' | wc -l
2
(结果大于0, 说明支持64bit计算. lm指long mode, 支持lm则是64bit)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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