linux安装nginx

1、下载安装包并上传

下载地址:nginx:下载

这里使用的是nginx-1.18.0.tar.gz,上传到了/usr/local

2、解压

#进入目录
cd /usr/local
#解压
tar -zxvf nginx-1.18.0.tar.gz

3、进入nginx目录

cd nginx-1.18.0

3、安装

./configure        --- 检测安装平台的目标特征
make                  --- 编译( 从Makefile中读取指令,然后编译)
make install        --- 安装( 从Makefile中读取指令,安装到指定的位置)

4、启动

/usr/local/nginx/sbin/nginx

5、验证

查看是否有进程

ps -ef | grep nginx

用浏览器访问验证

直接ip访问

内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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