Linux安装php扩展memcache

本文详细介绍如何安装Memcached及其PHP扩展memcache,包括安装步骤、配置方法等关键信息。

    mecache是一个自由和开放源代码、高性能、分配的内存对象缓存系统,用于加速动态web程序,减轻数据库负载。它可以应对任意多个链接,使用非阻塞的网络IO,它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable,Memcached自管理这些HashTable。
    在安装之前,首先需要说明的是,memcache与memcached的区别,memcache是客户端的扩展,memcached是服务端。

    php扩展memcache的作用是为了支持
memcached数据库缓存服务器,下面是安装方法。

    1、下载并解压memcache文件
  1. wget -c http://pecl.php.net/get/memcache-3.0.6.tgz
  2. tar xzvf memcache-3.0.6.tgz
  3. cd memcache-3.0.6

    2、执行phpize扩展安装程序,假设phpzie的路径为/usr/local/php/bin/phpize,具体的路径得根据自己的环境修改。

  1. /usr/local/php/bin/phpize

    3、开始安装扩展memcache

  1. ./configure --enable-memcache --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config --with-zlib-dir
  2. make && make install

    4、最后修改php.ini文件,在zend之前加入如下代码。

  1. [memcache]
  2. extension_dir = "/usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-20060613/"
  3. extension=memcache.so
    下面 安装memcached,装memcached首先需要安装libevent,如果是centOS可以yum安装,

      #yum install libevent-devel

    如果不支持yum的系统,可以这样装libevent
     # cd /usr/local/src 
    # wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.4.12-stable.tar.gz # tar vxf libevent-1.4.12-stable.tar.gz # cd libevent-1.4.12 
    # ./configure --prefix=/usr/local/libevent # make && make install

接续安装

memcached

接续安装memcached 
     # cd /usr/local/src
     # wget   http://cloud.github.com/downloads/saberma/saberma.github.com/memcached-1.4.4.tar.gz
     # tar vxf memcached-1.4.4.tar.gz # cd memcached-1.4.4
     # ./configure --prefix=/usr/local/memcached # make && make install 

安装完后启动memcached并分配32m内存(32为使用内存数,可按自身情况修改) 
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 32 -l 127.0.0.1 -p 11211 -u root 
将memcached加入启动项 # vi /etc/rc.d/rc.local 按键盘上的 i 开始编辑 在最后加入 
/usr/local/memcached/bin/memcached -d -m 32 -l 127.0.0.1 -p 11211 -u root 
按Esc键,再输入 
:wq 保存退出 
如果需要,可以reboot一下,不过不用reboot应该已经生效~ 


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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