nginx 入门安装和使用

本文详细介绍如何在Linux环境下从源码安装Nginx,并配置基本的运行环境。包括安装必要的依赖库,如pcre、openssl,下载Nginx源码,进行编译配置,最后完成安装并设置软链接。此外,还提供了Nginx主配置文件的基本结构和关键参数说明。

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安装nginx

#1 pcre 兼容正则表达式包
yum install pcre pcre-devel -y

#2 安装openssl 支持https的时候
yum install openssl openssl-devel -y

#3 安装nginx
wget nginx.tar.gz的网址 # http://nginx.org/download/nginx-1.16.1.tar.gz
tar -xvf nginx-1.16.1.tar.gz
cd nginx-1.16.1

#4 seradd nginx -s /sbin/nologin -M
#5.
./configure --user=nginx --group=nginx --prefix=/applocation/nginx --with-http_stub_status_module --with-http_ssll_module

echo $? 返回0正常 其他都是错误,没有错误

#6. make
#7. make install 

#8. 做一个软链接 去版本号
ln -s /application/nginx1.6.2/ /application/nginx
# 补充  编译安装
wget xxx
tar zxf xxx
cd xxx
./configure
make && make install
cd  ../
# 错误解决
 libpcre.so.1 cannot openshared object file:No such file or directory
 解决办法
 # find / -name libpcre.so*  先把这个文件路径找到
 # vim /etc/ld.so.conf    编辑这个文件,把这个路径加进去
 # echo '路径 \' >>/etc/ld.so.conf   或者echo 加这个路径也可以
 
 # ldconfig 生效 
 
 # 做一个软链接也可以

nginx主配置文件

# nginx.conf 主模块
# events{}模块
# http{}模块,一直到最下边

# http里
#   server{}模块

#server里
#  locate / {} 模块
#user nobody;  默认用户
worker_processes 1; 指定进程,一般和cpu的核数是相当的,master一个主进程,其他事woeker

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log notice;
#error_log  logs/error.log info;     #错误日志级别

#pid logs/nginx.pid;  nginx的进程号

events {
    worker_connections 1024; # 可以看成work的连接数,最大连接数量
}#events


http {
    
    #log_format main  "略 访问日志的格式"
    #access_log loggs/access.log main ; # 访问日志
    
    
    server{
      	listen 80; #监听端口号
       	server_name localhost; #域名
        location / {
            
        }#locatoion
        error_page 500 502 503 /50x.html;
        location = /50.html {
            root html; # 如果是/50.html 这个页面,到哪个页面去找
        }
    }#server

}#http
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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