记一次坎坷的lamp配置过程

本文详细记录了在CentOS上配置LAMP环境的过程,包括安装MariaDB、Apache及PHP等组件,并解决了一些常见的配置问题。

用阿里的centos配置apache+php+mysql遇到了一些坑,记一下,留着以后参考

配置过程如下:

mysql在centos7以上是mariadb,可以直接使用

systemctl start mariadb.service
systemctl enable mariadb.service

安装apache

yum install httpd

设置启动和开机启动服务

systemctl start httpd.service

systemctl enable httpd.service

安装php7.2

rpm -Uvh http://rpms.remirepo.net/enterprise/remi-release-7.rpm

yum -y install yum-utils

yum update

yum-config-manager --enable remi-php72

yum -y install php php-opcache

重启apache服务

 systemctl restart httpd.service

安装php-mysql支持

yum -y install php-mysqlnd php-pdo

yum -y install php-gd php-ldap php-odbc php-pear php-xml php-xmlrpc php-mbstring php-soap curl curl-devel

重启apache服务

 systemctl restart httpd.service

然后找到apache的配置文件httpd.conf,一般在/etc/httpd/conf目录下,打开httpd.conf 找到AddType application/。。。类似的字段,在下面添加AddType application/x-httpd-php .html,然后重启apache服务 systemctl restart httpd.service

进入目录/var/www/html创建一个文件index.html,加入如下代码

<html>
    <head>
    </head>
    <body>
        <?php
            echo "TEST";
        ?>
    </body>
</html>

保存后,在浏览器输入阿里云的ip,回车可以看到TEST字样

如果没看到或者有其它异常,尝试清一下cookie,本人在配置环境的时候,出现了错误,然后重新配置,无论怎么刷新都不对,后来发现,cookie把错误页面缓存了,清了之后就好了。

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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