APACHE安装笔记

Modelsim10.5_se安装(Win11) modelsim是Mentor公司开发的优秀的HDL语言仿真软件。它能提供友好的仿真环境,采用单内核支持VHDL和Verilog混合仿真的仿真器。它采用直接优化的编译技术、Tcl/Tk技术和单一内核仿真技术,编译仿真速度快且编译的代码与平台无关。 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 从简化安装==>性能调优==>方便维护的角度,讨论WEB服务的规划==>HTTPD安装/应用模块配置==>升级/维护等过程。 让APACHE的升级和PHP RESIN等应用模块的升级完全互不影响。 WEB应用容量规划:根据硬件配置和WEB应用的特点进行WEB服务的规划及一些简单的估算公式; APACHE安装过程:apache的通用的简化安装选项,方便以后的应用的模块化配置; 修改 HARD_SERVER_LIMIT: vi /path/to/apache_src/src/include/httpd.h #define HARD_SERVER_LIMIT 2560 <===将原来的 HARD_SERVER_LIMIT 256 后面加个“0” apache编译: /path/to/apache_src/configure --prefix=/another_driver/apache --enable-shared=max --enable-module=most 可选应用模块/工具的安装:php resin mod_gzip mod_expire及各个模块之间的配合; PHP安装: /path/to/php_src/configure --with-apxs=/path/to/apache/bin/apxs --enable-track-vars --with-other-modules-you-need mod_resin安装: /path/to/resin/src/configure --with-apxs=/path/to/apache/bin/apxs Mod_gzip安装: /path/to/apache/bin/apxs -i -a -c mod_gzip.c 工具:cronolog安装:http://www.cronolog.org 升级/维护:看看通用和模块化的安装过程如何简化了日常的升级/维护工作; 按照以上的方法:系统管理员和应用管理员的职责可以清楚的分开,互相独立。 系统安装:系统管理员的职责就是安装系统=>安装好一台DSO模式的APACHE,然后COLON, 应用安装:由应用管理员负责具体应用所需要的模块并设置HTTPD。 系统升级:系统管理员:升级系统/升级APACHE 应用升级:系统管理员:升级应用模块 具体的说明: WEB应用的容量规划 APACHE主要是一个内存消耗型的服务应用,我个人总结的经验公式: apache_max_process_with_good_perfermance < (total_hardware_memory / apache_memory_per_process ) * 2 apache_max_process = apache_max_process_with_good_perfermance * 1.5 为什么会有一个apache_max_process_with_good_perfermance和apache_max_process呢?原因是在低负载下系统可以使用更多的内存用于文件系统的缓存,从而进一步提高单个请求的响应速度。在高负载下,系统的单个请求响应速度会慢不少,而超过apache_max_process,系统会因为开始使用硬盘做虚拟内存交换空间而导致系统崩溃。此外,同样的服务:2G内存的机器的apache_max_process一般只设置到1G内存的1.7倍,因为APACHE本身会因为管理更多的进程而产生性能下降。 例子1: 一个apache mod_php的服务器:一个apache进程一般需要4M内存 因此在一个1G内存的机器上:apache_max_process_with_good_perfermance < (1g / 4m) * 2 = 500 apache_max_process = 500 * 1.5 = 750 所以规划你的应用让服务尽量跑在500个APACHE以下,并设置APACHE的软上限在800个。 例子2: 一个apache mod_resin的服务器: 一个apache进程一般需要2M内存 在一个2G内存的机器上: apache_max_process_with_good_perfermance < (2g / 2m ) * 2 = 2000 因此:apache_max_process = 2000 * 1.5 = 3000 以上估算都是按小文件服务估算的(一个请求一般大小在20k以下)。对于文件下载类型站点,可能还会受其他因素:比如带宽等的影响。 APACHE安装过程 服务器个数的硬上限HARD_SERVER_LIMIT的修改: 在FREEBSD和LINUX等UNIX操作系统下APACHE缺省的最大进程数是256个,需要修改apache_1.3.xx/src/include/httpd.h #ifndef HARD_SERVER_LIMIT #ifdef WIN32 #define HARD_SERVER_LIMIT 1024 #elif defined(NETWARE) #define HARD_SERVER_LIMIT 2048 #else #define HARD_SERVER_LIMIT 2560 <===将原来的HARD_SERVER_LIMIT 256 后面加个“0” #endif #endif 解释: APACHE缺省的最大用户数是256个:这个配置对于服务器内存还是256M左右的时代是一个非常好的缺省设置,但随着内存成本的急剧下降,现在大型站点的服务器内存配置一般比当时要高一个数量级不止。所以256个进程的硬限制对于一台1G内存的机器来说是太浪费了,而且APACHE的软上限max_client是受限于HARD_SERVER_LIMIT的,因此如果WEB服务器内存大于256M,都应该调高APACHE的HARD_SERVER_LIMIT。根据个人的经验:2560已经可以满足大部分小于2G内存的服务器的容量规划了(APACHE的软上限的规划请看后面)。 APACHE的编译:通用的编译选项能使安装过程标准化 ./configure --prefix=/another_driver/apache/ --enable-shared=max --enable-module=most 解释: --prefix=/another_driver/apache/: 一个系统使用寿命最低的一般就是硬盘,因此:将服务数据和系统完全分开,不仅能提高了数据的访问速度,更重要的,大大方便系统升级,备份和恢复。 --shared-module=max:使用动态加载方式会带来5%的性能下降,但和带来的好处相比更本不算什么:比如模块升级方便,系统升级风险降低,安装过程标准化 --enable-module=most:用most可以将一些不常用的module编译进来,比如后面讲到的mod_expire是就不在apache的缺省常用模块中 如果不想build so, 也可以这样: ./configure / "--with-layout=Apache" / "--prefix=/path/to/apache" / "--disable-module=access" / "--disable-module=actions" / "--disable-module=autoindex" / "--disable-module=env" / "--disable-module=imap" / "--disable-module=negotiation" / "--disable-module=setenvif" / "--disable-module=status" / "--disable-module=userdir" / "--disable-module=cgi" / "--disable-module=include" / "--disable-module=auth" / "--disable-module=asis" 但结果会发现,这样编译对服务性能只能有微小的提高(5%左右),但却失去了以后系统升级和模块升级的灵活性,无论是模块还是APACHE本身升级都必须把所有SOURCE加在一起重新编译。 apache的缺省配置文件一般比较大:我们可以使用去掉注释的方法精简一下:然后再进入具体的培植过程能让你更快的定制出你所需要的。 grep -v "#" httpd.conf.default >httpd.conf 需要修改的通用项目有以下几个: #服务端口,缺省是8080,建议将整个APACHE配置调整好后再将服务端口改到正式服务的端口 Port 8080 => 80 #服务器名:缺省没有 ServerName name.example.com #最大服务进程数:根据服务容量预测设置 MaxClients 256 => 800 #缺省启动服务后的服务进程数:等服务比较平稳后,按平均负载下的httpd个数设置就可以 StartServers 5 => 200 不要修改: 以前有建议说修改: MinSpareServers 5 => 100 MaxSpareServers 10 => 200 但从我的经验看来:缺省值已经是非常优化的了,而且让APACHE自己调整进程个数还是比较好的。 特别修改: 在solaris或一些比较容易出现内存泄露的应用上: MaxRequestsPerChild 0 =>3000 应用模块和工具的安装配置: 由于使用模块动态加载的模式,所以可以方便的通过简单的配置调整来把APACHE定制成你需要的:最好把不常用模块全部清除(无论处于安全还是效率)。 比如:对于静态页面服务器:就什么模块都不加载,对于PHP应用就加上PHP模块,对于JAVA应用就把RESIN模块加载上。而且各种模块的插拔非常简单。 一般说来,可以不需要的模块包括: #LoadModule env_module libexec/mod_env.so #LoadModule negotiation_module libexec/mod_negotiation.so #LoadModule status_module libexec/mod_status.so #server side include已经过时了 #LoadModule includes_module libexec/mod_include.so #不需要将没有缺省index文件的目录下所有文件列出 #LoadModule autoindex_module libexec/mod_autoindex.so #尽量不使用CGI:一直是APACHE安全问题最多的地方 #LoadModule cgi_module libexec/mod_cgi.so #LoadModule asis_module libexec/mod_asis.so #LoadModule imap_module libexec/mod_imap.so #LoadModule action_module libexec/mod_actions.so #不使用安全校验可以大大提高访问速度 #LoadModule access_module libexec/mod_access.so #LoadModule auth_module libexec/mod_auth.so #LoadModule setenvif_module libexec/mod_setenvif.so 最好保留的有: #用于定制log格式 LoadModule config_log_module libexec/mod_log_config.so #用于增加文件应用的关联 LoadModule mime_module libexec/mod_mime.so #用于缺省index文件:index.php等 LoadModule dir_module libexec/mod_dir.so 可用可不用的有: #比如:需要在~/username/下调试php可以将 LoadModule userdir_module libexec/mod_userdir.so #比如:需要将以前的URL进行转向或者需要使用CGI script-alias LoadModule alias_module libexec/mod_alias.so 常用的模块: 最常用的可能就是php和JAVA WEB应用的wrapper,此外,从性能上讲:mod_gzip可以减少40%左右的流量,从而减少机器用于传输的负载,而mod_expires可以减少10%左右的重复请求,让重复的用户请求CACHE在本地,根本不向服务器发出请求。 建议将所有MODULE的配置都放到 PHP的安装: /path/to/php_src/configure --with-apxs=/path/to/apache/bin/apxs --with-other-modules-you-need 需要修改的配置: AddType application/x-httpd-php .php .php3 .any_file_in_php resin的安装设置: /path/to/resin/src/configure --with-apxs=/path/to/apache/bin/apxs 一般将具体的resin设置放在另外一个文件中: CauchoConfigFile /path/to/apache/conf/resin.conf mod_expires的安装配置: ExpiresActive on #所有的.gif文件1个月以后过期 ExpiresByType image/gif "access plus 1 month" #所有的文件缺省1天以后过期 ExpiresDefault "now plus 1 day" mod_gzip的安装: /path/to/apache/bin/apxs -i -a -c mod_gzip.c mod_gzip和PHP在一起的配置 mod_gzip_on Yes mod_gzip_minimum_file_size 1000 mod_gzip_maximum_file_size 300000 mod_gzip_item_include file /.htm$ mod_gzip_item_include file /.html$ mod_gzip_item_include file /.php$ mod_gzip_item_include file /.php3$ mod_gzip_item_include mime text/.* mod_gzip_item_include mime httpd/unix-directory #不要让mod_gzip和php的session使用同一个临时目录:php_session需要通过php.ini设置session.save_path = /tmp/php_sess mod_gzip_temp_dir /tmp/mod_gzip mod_gzip_dechunk Yes mod_gzip_keep_workfiles No mod_gzip和mod_php的配合:不要让mod_gzip和mod_php使用同一个临时目录; mod_gzip和RESIN配合:要让mod_gzip在mod_caucho后LOAD,否则mod_gzip不起作用 ...othr modules AddModule mod_so.c AddModule mod_caucho.c #notice: mod_gzip must load after mod_caucho AddModule mod_gzip.c AddModule mod_expires.c ... mod_gzip_on Yes mod_gzip_dechunk yes mod_gzip_keep_workfiles No mod_gzip_minimum_file_size 3000 mod_gzip_maximum_file_size 300000 mod_gzip_item_include file /.html$ mod_gzip_item_include mime text/.* mod_gzip_item_include mime httpd/unix-directory mod_gzip_item_include handler 'caucho-request' 日志轮循工具cronolog的安装和设置:cronolog可以非常整齐的将日志按天轮循存储 缺省编译安装到/usr/local/bin/下,只需要将配置改成: CustomLog "|/usr/local/sbin/cronolog /path/to/apache/logs/%w/access_log" combined 日志将按天截断并存放在以weekday为目录名的目录下:比如:log/1是周一,log/5是周五, log/0是周日 升级维护: 由于使用标准化的DSO模式安装APACHE,APACHE的HTTPD核心服务和应用模块以及应用模块之间都变的非常灵活,建议将所有独立模块的配置都放在 CONFIGURATIONS.. 里,这样配置非常容易通过屏蔽某个模块来进行功能调整:比如: #AddModule mod_gzip.c 就屏蔽了mod_gzip,其他模块不首任何影响。 安装和维护过程: 系统安装:系统管理员的职责就是安装系统和一个按照DSO模式安装的APACHE,然后COLON。 应用安装:由应用管理员负责具体应用所需要的模块并设置HTTPD。 系统升级:系统管理员:升级系统/升级APACHE 应用升级:应用管理员:升级应用模块:PHP CAUCHO等 系统备份/恢复:如果APACHE不在缺省的系统盘上,只需要将APACHE目录备份就可以了,遇到系统分区的硬件问题直接使用预先准备好的系统COLON,直接将APACHE所在物理盘恢复就行了。 系统管理员:APACHE的最简化安装 OS APACHE(httpd core only) 应用管理员:应用模块定制   so php so caucho ssl 应用: 纯静态页面服务: image.example.com www.example.com bbs.example.com mall.example.com 例子:APACHE和PHP模块的独立升级。 如果APACHE是按照以下方式安装: ./configure --prefix=/home/apache --enable-shared=max --enable-module=most PHP是按照以下方式安装: ./configure --with-apxs=/home/apache/bin/apxs --enable-track-vars --with-mysql 以后单独升级APACHE的时候,仍然是: ./configure --prefix=/home/apache --enable-shared=max --enable-module=most make su #/home/apache/bin/apachectl stop #make install 单独升级php时,仍然是: ./configure --with-apxs=/home/apache/bin/apxs --enable-track-vars --with-mysql make su #/home/apache/bin/apachectl stop #make install 小技巧: Apache安装后,缺省根目录下没有但很有用的2个文件: favicon.ico: favicon.ico是一个16x16的站点图标文件,如果浏览器发现有这个文件,在地址栏中会用这个图标替换调浏览器的网页图标。IE6和MOZILLA等主流浏览器都支持这个功能。 robots.txt: 用于告诉搜索引擎的爬虫程序(spider)网站那些页面可以被索引,那些不可以。具体说明请参考: http://www.robotstxt.org/wc/robots.html   参考文档: Apache http://httpd.apache.org php http://www.php.net Resin http://www.caucho.com mod_gzip http://www.remotecommunications.com/apache/mod_gzip/ Cronolog http://www.cronolog.org mod_expires http://httpd.apache.org/docs/mod/mod_expires.html
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

linux mysql php 配置_linux下apache、mysql、php安装配置详细笔记

linux下apache、mysql、php安装配置笔记,有需要的朋友可以参考下软件准备:mysql-5.0.56.tar.gzhttp://dev.mysql.com/get/Downloads/httpd-2.2.12.tar.gzhttp://labs.xiaonei.com/apache-mirror/httpd/php-5.3.0.tar.gzhttp://cn.php.net/get/...

weixin_36059856的博客 74

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Linux学习笔记——Apache的安装与配置

阿里云镜像站:https://developer.aliyun.com/mirror/ 查看yum源:ls /etc/yum.repos.d/ 安装阿里云的epel镜像: wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo 查看是否已安装阿帕奇:rpm -qa | grep httpd 安装阿帕奇:yum install -y httpd httpd-* 删除文件中的#号:sed -i '/#/d' ht

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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

windows下安装apache笔记

之前一直是用别人配置好的apache环境来开放,今天想自己安装配置下windows下的apache(nginx+fastcgi)、mysql、php等。 虽然大部分时间是在搞前端开发,偶尔也要搞服务端开发,熟悉下服务端环境配置也好 ,心里有底气些。 1. apache下载 这个下载遇到几个坑 ,最后到网上搜索才解决问题。 下载地址:http://httpd.apache.org...

weixin_30787531的博客 539

Apache 安装做个笔记

首先参考 一篇文章https://www.jianshu.com/p/48f77e8fa56a 下载位置把我忽悠半天. https://www.apachehaus.com/cgi-bin/download.plx?dli=Z1GM3NFMBVTT6N2aOtWVxokVOpkVFVVcXdVMxQVQ 实际上就是这个地址 大小 只有 10m 多点.真是短小精悍. 下载...

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linux[安装apache和nginx笔记]

准备工作: 准备好4种源码包 apr-1.5.2.tar.gz apr-util-1.5.2.tar.gz pcre-8.43.tar.gz httpd-2.4.41.tar.gz 准备好编译器(可以通过yum install 安装) gcc gcc-c++ make expat-devel 安装开始(按照顺序安装) 1、首先安装apr依赖 (1) tar -zxf apr-1.5.2.tar.g...

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FreeBSD 安装Mysql apache PHP 个人笔记

1 安装MySql5.1 先添加mysql组和mysql用户 # pw addgroup mysql # pw adduser mysql 开始安装 # cd /usr/ports/databases/mysql51-server # ee Makefile 把--localst

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Apache安装笔记(转贴)

从简化安装==>性能调优==>方便维护的角度,讨论WEB服务的规划==>HTTPD安装/应用模块配置==>升级/维护等过程。摘要:WEB应用容量规划:根据硬件配置和WEB应用的特点进行WEB服务的规划及一些简单的估算公式APACHE安装过程:apache的通用的简化安装选项,方便以后的应用的模块化配置;修改 HARD_SERVER_LIMIT:vi /path/to/apache_src/src/

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【笔记】Debian安装Apache2

sudo apt-get install apache2 apache2-utils配置apache端口为8080vim /etc/apache2/ports修改内容如下# If you just change the port or add more ports here, you will likely also # have to change the VirtualHost statemen

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Apache Storm 环境安装笔记

研究了一下Apache Storm的环境安装,安装过程超乎想象的简单。

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RedHatAS3安装Apache+Sendmail+OpenWebMail笔记 第一部分目标:安装sendmail-8.12.11和imap,使能在内网正常收发1. 安装Sendmail-8.12.11 RPM RedHat AS3up3系统自带检查两个包CODE:# rpm -qa |grep sendmailsendmail-cf-8.12.11-4.RHEL3.1sendmail-8.12

阿光的专栏 1461

apache源码安装笔记

工作中依赖比较多的中间件之一便是apache,但是开发机有限,没有机会随便折腾apache,于是便在自己的电脑折腾一下,补充 一下这块知识。  1.安装apache     Apache的安装方式有源码安装和二进制安装包安装,因为工作环境的关系,我选择的linux下源码安装,选择在linux出了兴趣使然外,在一个就是与工作贴近。 到http://httpd.apache.org/do

lzy专栏 735
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java169
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