在CentOS上架设Nginx+Apache+Subversion

在CentOS上架设Nginx+Apache+Subversion


一键收藏,随时查看,分享好友!

Nginx和Apache是两种常用的Web服务器,各有各的优势。由于Nginx短期内不会支持Subversion Server,要架设的话,可以通过一个Apache与Nginx共存的服务器实现。本文介绍CentOS上相关软件包的安装与初步配置。




本文来自尘缘的博客,原文标题为《CentOS下的Nginx+Apache+Subversion Server安装笔记》。

我的Linux服务器均为CentOS,这两天刚刚折腾完LNMP的配置,接下来继续折腾SVN的环境配置。

在编译SVN时,发现Nginx尚不支持Subversion,查了相关资料,发现只有Apache可以支持SVN,无可奈何,看来只能做一个Apache与Nginx共存的服务器,用Nginx proxy把发向Nginx的SVN请求转到Apache上去。

如何安装Nginx,可以去参考张宴的Nginx教程,这应该是国内最早最全最详细的Nginx教程了,至于如何安装Apache,估计也挺简单的,我这里已经配置好了一个Nginx+Apache的服务器了。

按买醉的说法,nginx处理静态页的效率是apache的N倍,但在动态程序,特别是Java和PHP的处理上,Apache具有相当的优势。

这按Nginx官方的说法,短期内不会有可能支持SVN,至于两者之间的权衡,各位看官可得留意了。

说一下,Subversion Server并没有专门针对CentOS的版本,下载编译的话,用RHEL的即可。

我刚刚也找到了下载地址:http://www.collab.net/downloads/subversion/redhat.html

现在开始CentOS的安装过程。

除了下载软件包以外,还可以使用YUM安装:

  1. $ sudo yum install httpd subversion mod_dav_svn  
  2.  

建立版本库(Repository):

  1. $ sudo mkdir -p /var/lib/subversion/repositories  
  2. $ sudo chown -R apache:apache /var/lib/subversion  
  3.  

如果版本库的增改次数很频繁,可以写一个简单的脚本来实现快速调用:

  1. #!/bin/sh  
  2. if [ $# -ne 1 ]; then  
  3. echo 1>&2 Usage: $0 repository_name  
  4. exit 127  
  5. fi  
  6. echo "Sudoing...";  
  7. sudo svnadmin create --fs-type fsfs /var/lib/subversion/repositories/${1}  
  8. sudo chown -R apache:apache /var/lib/subversion/repositories/${1}  
  9. sudo chmod -R g+w /var/lib/subversion/repositories/${1}  
  10. sudo chmod g+s /var/lib/subversion/repositories/${1}/db  
  11.  

接下来就是apache的配置了,这里要保证两个模块都已经正确放到模块目录中:

  1. LoadModule dav_svn_module modules/mod_dav_svn.so  
  2. LoadModule authz_svn_module modules/mod_authz_svn.so  
  3. DAV svn  
  4. SVNParentPath /var/lib/subversion/repositories  
  5. SVNListParentPath on  
  6. SVNPathAuthz off  
  7. AuthType Basic  
  8. AuthName "subversion@tokyo"  
  9. AuthUserFile /var/lib/subversion/passwords  
  10. Require valid-user  
  11.  

然后要配置SVN的密码:

  1. $ sudo htpasswd -c /var/lib/subversion/passwords new-user-name  
  2.  

最后重启HTTPD服务:

  1. $ sudo /etc/init.d/httpd restart  
  2.  

下面要做的就是Apache和Nginx配置,然后实现Nginx的代理过程,就有待下次介绍了。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值