Apache安装设置

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原创 最新推荐文章于 2026-04-13 10:28:29 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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Apache是开放源代码的Web服务器软件，是最常用的Web服务器。Apache常用在unix系统，也有windows平台的版本。本文以windows平台为例，介绍Apache的安装和配置方法。 
    因为Apache对asp支持得不好，如果您的网站用到了asp，建议您使用win 2000 server + IIS。

安装Apache

 一、下载

    windows平台的Apache可以在这个网址下载：

         http://nagoya.apache.org/mirror/httpd/binaries/win32/

    Apache的版本目前有两个分支：1.3.x和2.0.x。初学者用1.3.x就可以了。本文以1.3.x为例。

    在上面的网址里，包含了两个分支的最新版本。请选择后缀为“exe”或“msi”的安装文件下载。

 

二、安装

    运行下载的Apache文件，即可开始安装。Apache的安装过程很简单。只需要设置下面这个窗口：


    在“Network Domain”里输入域。如果用本站的二级域名，例如“user.dns0755.net”，请输入“dns0755.net”。如果用顶级域名，请输入“xxx.com”。

    在“Server Name”里输入服务器名。如果用本站的二级域名，请输入您的域名“user.dns0755.net”。如果用顶级域名，请输入“www.xxx.com”。

    在“Administrator's Email Address”里输入网站管理员的Email地址。

    除此之外，安装过程里所有的选项，全部用默认选项就可以了。

 

三、运行

1、Win 9x:

    Apache安装后，会在“开始”->“程序”里增加一个“Apache HTTP Server”的组。进入该组，选择“Control Apache Server”->“Start”即可启动Apache。

2、Win NT/2000/XP/2003

    在这些系统里，用默认选项安装的Apache，除了在“开始”->“程序”里增加一个“Apache HTTP Server”的组之外，还会在系统的服务里增加一个Apache服务。该服务被设置为系统启动时自动运行。

配置Apache

 一、配置文件

    Apache是一个后台运行的程序，没有界面。所有的配置，都包含在配置文件里。主配置文件是：

        C:/Program Files/Apache Group/Apache/conf/httpd.conf

    如果要修改Apache的配置，可以用任何一个文本编辑工具（例如记事本）编辑这个配置文件。在配置文件里，以“#”开头的行是注释行。

 

二、配置选项

    在配置文件里的主要选项如下：

 

#Listen 3000
#Listen 12.34.56.78:80

    Apache的IP地址和端口。一般来说不需要设置，Apache会绑定在本机所有IP地址的80端口上。

 

Port 80

    Apache的端口。默认值是80。

 

ServerName user.dns0755.net

    Web服务器的名字。安装时输入的“Server Name”就是保存在这里。

 

DocumentRoot "C:/Program Files/Apache Group/Apache/htdocs"

    这是网站的根目录。如果您想把网站文件存放在“D:/myweb”目录下，可以把DocumentRoot后面的目录修改为“D:/myweb”。

 

Options Indexes FollowSymLinks MultiViews

    为了安全起见，请把上面的“Indexes”删掉。否则别人可以浏览到您网站里的所有文件。

 

DirectoryIndex index.html

    默认首页文件名。在浏览器里输入一个地址（例如 http://user.dns0755.net/）的时候，Apache会查找这个默认的首页文件打开。如果要配置多个默认首页文件名，请用空格分开。

 

ScriptAlias /cgi-bin/ "C:/Program Files/Apache Group/Apache/cgi-bin/"

    CGI文件存放路径。

 

 

三、高级配置


1、设置虚拟目录

    在配置文件中找下面这行：

        <IfModule mod_alias.c>

    在这行下面添加如下内容：

        Alias /vdir/ "c:/comexe/"

        <Directory "c:/comexe/">
        Options MultiViews
        AllowOverride None
        Order allow,deny
        Allow from all
        </Directory>

    这样，通过访问  http://user.dns0755.net/vdir/，就可以访问到c:/comexe/目录下的内容。

    Apache默认开设了两个虚拟目录：“/icons/”和“/manual/”。这两个虚拟目录没有用，可以在配置文件中删除。

 

2、如何解决中文网页显示乱码

（1）在配置文件中找包含“AddLanguage”或“AddCharset”的行，在这些行最前面增加一行：

        AddDefaultCharset GB2312

（2）养成良好的习惯，在每个网页的<head></head>里加入这行：

        <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

    一般的中文版网页编辑工具（例如FrontPage、Dreamweaver等）都会自动加上这行。

 

3、如何解决中文文件名无法访问

    在ie中选择 工具 -> internet选项 -> 高级 -> 取消“总是以UTF-8发送URL”。 这个方法很麻烦，请尽量不要使用中文的网站文件名。

请注意：

1、Apache配置过程中最关键的两点是：网站根目录和默认首页文件名。必须要把网站文件放在所指定的网站根目录下，而且默认首页文件名必须要设置正确，否则将看不到您的网页。

2、每次配置文件更改后，要重新启动Apache才会生效
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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")

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