没有root权限的情况下安装memcached

本文详细介绍了在没有root权限的情况下如何成功安装memcached。通过分步指导,首先安装libevent并配置安装路径,然后解压并配置memcached,确保其与libevent正确集成。最后,启动memcached服务并进行验证。
没有root权限下安装memcached
1.安装libevent,
创建libevent文件夹
解压 tar zxvf libevent-1.4.9-stable.tar.gz
配置安装路径 ./configure --prefix=../libevent
编译 make
安装 make install
2.安装memcached
创建memcached文件夹
解压 tar zxvf memcached-1.2.6.tar.gz
配置安装路径和libevent路径 ./configure --prefix=../memcached/ --with-libevent=../libevent
编译 make
安装 make install
3. 启动memcache
nohup ./memecached/bin/memcached -m 500 -p 11211 &
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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