PHP on Windows Azure 入门教学系列(一):在Windows Azure内运行PHP应用

本文介绍如何在Windows Azure平台上轻松部署PHP应用,包括所需前置条件、详细步骤及最终验证过程。

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从今天开始,我们会陆续推出 PHP on Windows Azure 入门教学文章。PHP是一种非常流行的,主要用于处理动态网页的脚本语言。PHP用户对于能在Windows Azure平台内运行PHP应用必定会感到惊喜。

我们知道,微软Windows Azure平台相较与其他云计算平台的优势之一便在于其拥有便利的开发工具和熟悉的编程语言的先天优势。

下面我们就来看看,在Windows Azure内运行PHP应用是多么的简单和轻松。

 

前置条件:

 

代码:

1.首先,我们从http://windows.php.net/download/ 处下载非线程安全的最新版PHP.

笔者下载的是VC9 x86 Non Thread Safe (2010-Mar-04 20:11:07)版本。在下载页的侧边栏,我们可以看到VC6和VC9版本的差别,VC6版是用Visual Studio 6编译器编译的,而VC9版本是Visual Studio 2008编译器编译的,性能和稳定性都有提高。

至于线程安全与非线程安全的区别在于Windows 操作系统采用多线程架构,而Linux和Unix采用多进程架构。具体请参看这里这里

 

2.打开Visual Studio,新建项目->Visual C#->Cloud->Windows Azure Cloud Service。输入项目名称CloudService1,之后点击OK。

 

添加CGI_Web Role,重命名为PHP_WebCgiRole。点击ok。

 

3.在PHP_WebCgiRole项目内,新建目录,命名为php。将第一步下载的PHP解压至该目录。如下图:

 

4. 在PHP_WebCgiRole项目内新建文件,命名为index.php。

 

在index.php写入如下代码:

<?php     

phpinfo();

?>

 

5.打开PHP_WebCgiRole项目内Web.roleConfig,将内容修改为下图:

 

6.打开PHP_WebCgiRole项目内Web.config,为应用程序配置默认页面。定位到system.webServer,在最后加入如下粗体代码:

 

<system.webServer>

  ...

  <modules>

    ...

  </modules>

  <handlers>

    ...

  </handlers>

 

  <defaultDocument enabled="true">

    <files>

      <add value="index.php" />

    </files>

  </defaultDocument>

</system.webServer>

 

7. 配置FastCGI Handler。在刚加入代码的上方,将内容修改如下图:

 

 

验证:

8.此时按下F5,调试程序。我们有可能会看到如下错误。因为我们会在本地模拟Windows Azure环境,需使用本地IIS。而我们还可能没有为IIS设置好FastCGI模块。(另,此程序已经可直接部署至Windows Azure,并可运行)。

 

 

打开我的电脑,添加删除程序,打开或关闭Windows 功能, 在Internet Information Services下,勾选CGI选项,如下图:

 

重新按F5,调试,我们会看到在浏览器中如下内容:

我们看到我们的PHP版本号是5.3.2。

 

按Shift+F5 退出调试。右击CloudService1项目,Publish ,选择Create Service Package Only。

 

我们将2个部署文件部署至Windows Azure 云端之后(具体部署过程请参看这里),通过网址访问 ,便能看到如下内容:

 

可以看到PHP程序已经成功的运行在了Windows Azure云端,是不是非常简单呢?

在下一篇文章中,我们会讲解如何以PHP连接到SQL Azure数据库上,敬请期待。

转载于:https://www.cnblogs.com/wuwa/archive/2010/07/12/6192403.html

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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