apache 编译 rewrite 模块

本文介绍了解决Apache mod_rewrite.so模块编译错误的方法。针对编译过程中出现的警告及文件权限问题,提供了详细的步骤说明及配置修改建议。
 如果你的apache已经安装好了,现在只想编译出mod_rewrite.so模块,网上有很多方法,但如果编译结果提示下边的错误,可以尝试用后边的方法来解决。

Warning! dlname not found in /usr/local/apache2/modules/mod_rewrite.la.
Assuming installing a .so rather than a libtool archive.
chmod 755 /usr/local/apache2/modules/mod_rewrite.so
chmod: cannot access `/usr/local/apache2/modules/mod_rewrite.so': No such file or directory
apxs:Error: Command failed with rc=65536


vi /usr/local/apache2/build/libtool

build_libtool_libs=no
build_libtool_libs=yes

fast_install=neel***
fast_install=yes

dlopen_support=unknown
dlopen_support=yes

dlopen_self=unknown
dlopen_self=yes

dlopen_self_static=unknown
dlopen_self_static=yes

host_alias=
host_alias=i686-pc-linux-gnu

保存后重新编译

cd /usr/local/src/httpd-2.2.9/modules/mappers
/usr/local/apache2/bin/apxs -c mod_rewrite.c
/usr/local/apache2/bin/apxs -i -a -n rewrite mod_rewrite.la

转载于:https://www.cnblogs.com/niceworld/archive/2011/06/20/2085239.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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