Apache-rhel5.8环境下编译安装

本文提供Apache Web服务器的详细安装步骤,包括必要的GCC、APR、APR-Util及PRCE组件安装,最后完成Apache Http Server的部署,并解决启动过程中可能出现的问题。

Apache安装过程

Step 1:安装包gcc或gcc-c++
# yum install gcc
#yum install gcc-c++

Step 2:安装包APR和APR-Util
apr-1.4.8.tar.gz apr-util-1.5.2.tar.gz

# tar -zxf apr-1.4.8.tar.gz
# cd apr-1.4.8

新建目录/usr/local/apr,用作安装目录:
# mkdir /usr/local/apr
# ./configure --prefix=/usr/local/apr
# make
# make install

安装apr-util
# ./configure --prefix=/usr/local/apr-util --with-apr=/usr/local/apr
# make
# make install

Step 3:安装包PRCE
# cd pcre-8.33
#mkdir /usr/local/pcre
./configure --prefix=/usr/local/apache --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr-util
# make
# make install

Step 4:安装Apache Http Server
# tar zxvf httpd-2.4.6.tar.gz
#cd httpd-2.4.6

#./configure --prefix=/opt/data/apache2 \
--enable-so \
--enable-mods-shared=most \
--with-mpm=worker \
--with-apr=/usr/local/apr \
--with-apr-util=/usr/local/apr-util \
--with-included-apr \
--with-pcre=/usr/local/pcre \

#make
#make install

Step 5:启动Apache服务
#/opt/data/apache2 /bin/apachectl start

用浏览器访问http://localhost时提示It works!

启动报错:
# /usr/local/apache/bin/apachectl start

AH00558: httpd: Could not reliably determine the server's fully qualified domain name, using getlnx05.gfg1.esquel.com. Set the 'ServerName' directive globally to suppress this message

这个时候需要编辑httpd.conf配置文件,添加SeraverName的具体IP地址。
SeraverName 192.168.1.123:80

如果从其它电脑连接访问Apache时,输入url地址:http://ip 页面没有显示正常,而上面配置也OK,那么你必须关闭防火墙,有时候甚至需要重启电脑才能OK,重启Apache服务都无效。
# chkconfig iptables off
# chkconfig iptables off
# /usr/local/apache/bin/apachectl restart

转载于:https://www.cnblogs.com/rusking/p/4471409.html

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记忆网络(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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