Apache 64位 安装过程

本文介绍如何下载Apache 64位版本并进行安装配置。主要内容包括从特定网站下载Apache,解压后修改httpd.conf文件中关于Apache安装目录、项目根目录的设置,以及确保能够通过127.0.0.1正常访问Apache服务器。
  1. 下载 Apache 64位(官网未提供):www.Blackdot.be
  2. 解压,配置 %apache%/conf/httpd.conf 文件如下(只列出需要修改的行内容):
    #指向Apache安装目录(解压目录)
    ServerRoot "d:\dev\ApacheServer"
    #指向存放 项目 的根目录
    DocumentRoot "d:\dev\ApacheServer\Root"
    #下面的Deny from all修改为allow from all,否则启动后无法输入127.0.0.1无法访问
    <Directory />
        Options FollowSymLinks
        AllowOverride None
        Order deny,allow
    #   Deny from all
        allow from all
    </Directory>
    #下面这个 Directory 的路径改成和 DocumentRoot 相同的值
    <Directory "d:\Server\ApacheApps">...
  3. 安装 Apache(CMD -> 进入%Apache%/bin目录 -> 执行:httpd -k install)
    (第2步、3步顺序不重要,没有修改conf配置直接走第3步的话会提示一些配置错误,可在启动时再配置)
  4. 启动 Apache(CMD -> httpd -k start)
  5. 浏览器 -> 访问 http://127.0.0.1 -> 显示 It Works! -> 成功
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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