Windows 环境下配置Apache 、PHP、Mysql

本文详细介绍如何在Windows环境下配置PHP开发环境,包括修改php.ini文件以启用必要的PHP扩展库,以及在Apache配置文件中设置PHP模块加载路径等关键步骤。

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前段时间写了一篇Linux下配置PHP开发环境的文章,其实基本都是在windows下开发PHP程序然后上传到Linux服务器上,所以掌握windows下配置php的步骤是必须的,当然也可以用套餐软件,那样不利于升级(PHP版本、Apache版本的切换)...

安装略..........................

进入PHP目录找到文件名带有php.ini.的文件一般有两个,将其中一个改为php.ini,编辑该文件

找到extension_dir将你的php扩展库路径写上,PHP扩展库路径为PHP目录下的ext目录,我这里php目录为D:\applications\php,所以扩展库路径为D:\applications\php\ext

extension_dir = "D:\applications\php\ext" 

找到一下几项:

extension=php_gd2.dll   --这个是PHP图形扩展库,图像操作需要用到
extension=php_mysql.dll --Mysql数据库扩展库(这很重要PHP中的mysql函数就在这个库里面)
extension=php_mysqli.dll  --Mysql数据库扩展库(面向对象)

将前面的分号去掉

 

进入Apache安装目录找到httpd.conf 文件并编辑

在LoadModule下一行添加:

LoadModule php5_module "D:/applications/php/php5apache2_2.dll"  --载入PHP模块的路径(这个php5apache2_2.dll在php目录下)
PHPIniDir "D:/applications/php" --php.ini配置文件所在的目录
AddType application/x-httpd-php .php --php解析文件类型

在Apache安装目录下的htdocs新建文件php1.php

内容如下:

<?php
    echo phpinfo();
?>

打开浏览器输入:http://localhost/php1.php

看到PHP信息则配置ok......................

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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