在CentOS上架设Nginx+Apache+Subversion

在CentOS上架设Nginx+Apache+Subversion


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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。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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