PHP安装eAccelerator

本文提供了一步一步指南,用于在PHP5.4.8上安装高性能PHP加速器eAccelerator。文章详细介绍了如何下载、配置及安装最新版本的eAccelerator,并提供了关键的配置参数来优化PHP性能。

文章来源:http://verydemo.com/demo_c116_i4224.html

eAccelerator是一个非常优秀的PHP加速器,通过缓存编译之后的PHP代码文件,使得PHP编译对服务器的开销几乎为零。eAccelerator本身的开销也是极少的

 

最新的PHP5.4.8安装eAccelerator,

需要注意的是要安装高版本的,低了编译不过去。

官网:http://eaccelerator.net/

 

1.下载安装eAccelerator

#wget https://github.com/eaccelerator/eaccelerator/tarball/master

最新的版本是eaccelerator-42067ac.tar.gz

#tar zxvf eaccelerator-42067ac.tar.gz

需要phpize安装php扩展,如果不明白phpize可以看这个:http://blog.youkuaiyun.com/21aspnet/article/details/8193482

需要注意的是需要写php的安装路径对应的phpize下面的php-config也是

#  /usr/local/webserver/php/bin/phpize

需要记住生成的提示信息下面配置php要用到

/usr/local/webserver/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-

20100525/

#./configure --enable-eaccelerator=shared --with-php-config=/usr/local/webserver/php/bin/php-config

# make

需要注意的是要安装高版本的,低了编译不过去。

# make install

 

2.配置php.ini配置文件

#这个是我机器的so位置
extension="/usr/local/webserver/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-20100525/eaccelerator.so"
#这个是设置一个缓存大小
eaccelerator.shm_size="64"
#缓存目录
eaccelerator.cache_dir="="/usr/local/webserver/eaccelerator_cache"
eaccelerator.enable="1"
eaccelerator.optimizer="1"
eaccelerator.check_mtime="1"
eaccelerator.debug="0"
eaccelerator.filter=""
eaccelerator.shm_max="0"
eaccelerator.shm_ttl="0"
eaccelerator.shm_prune_period="0"
eaccelerator.shm_only="0"
eaccelerator.compress="1"
eaccelerator.compress_level="9"

 

增加权限

#mkdir /usr/local/webserver/eaccelerator_cache
#chmod 777 /usr/local/webserver/eaccelerator_cache

 

【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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