freeswitch cdr mysql_部署FreeSWITCH + FusionPBX

本文档介绍了如何在OpenWRT路由器上部署开源软交换系统FreeSWITCH以及其GUI管理界面FusionPBX。首先解决闪存容量不足问题,通过block-extroot挂载U盘。然后,详细阐述了安装和配置过程,包括PHP环境的搭建(php5、lighttpd、mysql),以及FusionPBX的检出和安装步骤。最终,作者成功部署并分享了这一实践经验。

部署freeswitch+fusionpbx

前言:

freeswitch是目前开源最火的软交换系统,fusionpbx则是其gui管理界面(只有E文版本),同样也是开源。freeswitch相比asterisk功能和性能都要强大很多,毕竟freeswitch是一个开源的软交换系统,而asterisk只是一个开源的PBX系统,具体的一些特性不了解的同学可以看维基百科。

在无线路由器上不是freeswitch不是很麻烦,openwrt都有编译好的包,直接通过opkg安装就可以,但是如果需要GUI界面,这个就比较麻烦了,首先要解决的一个问题是无线路由器的flash容量不够,其次是fusionpbx是php开发的web程序,调试起来还是有点麻烦。解决无线路由器flash容量不够的办法很多,dd-wrt和tomato一般是使用opt挂载U盘来解决,openwrt一般则是block-extroot方式将U盘挂载到/overlay目录,我所使用的openwrt本身集成了block-extroot功能,直接将一个4G的U盘挂载到/overlay 目录,很好解决了flash容量不够的问题。具体操作办法我这里不累赘了,以前有很多相关的帖子,大家随便搜一下就能找到很多。

fusionpbx调试的时候,以前有一篇关于fusionpbx的文章,全E文的,不过很简单就能读明白,其使用的环境是php5,web服务利用openwrt的uhttp,数据库使用的是sqlite,但是我按照其指导,一步一步来,最后还是失败。于是我寻求其他办法,几经失败,最后在php+lighttpd+mysq组合下成功了。

我的硬件环境是tp-link TL-845N改8M flash/64M RAM/刮U加USB口,软件环境是我以前发布的一个帖子内的,帖子名:【补充】841N V8 843N 845N 等AR9341 8M uboot(带httpd)+art ,(链接

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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