linux 下安装composer

本文详细介绍如何在Ubuntu系统上使用curl命令下载并安装Composer,包括创建composer.phar文件,将其移动到bin目录,设置为可执行文件,添加环境变量,以及配置国内镜像以提升软件仓库的访问速度。

官方网站:https://getcomposer.org/

composer中文网:https://www.phpcomposer.com/

一安装

【1】命令安装

利用curl下载composer脚本,然后利用PHP执行安装脚本,然后在当前目录中创建一个composer.phar文件,它是composer的二进制文件。另外最好不要用root超级用户执行composer命令。

vagrant@ubuntu:~$ curl -sS https://getcomposer.org/installer | php   //执行命令

//返回结果
All settings correct for using Composer
Downloading...
Composer (version 1.8.5) successfully installed to: /root/composer.phar
Use it: php composer.phar
vagrant@ubuntu:~$ ls

composer.phar

【2】移动文件

//将文件移动到bin下
vagrant@ubuntu:~$sudo    mv composer.phar /usr/local/bin/composer

【3】可执行

//将composer变成可执行二进制文件
vagrant@ubuntu:~#sudo    chmod +x /usr/local/bin/composer

【4】添加环境变量

vagrant@ubuntu:~$ vim .profile
//在文件最后一行我添加这行代码
PATH="/usr/local/bin:$PATH"

【5】安装成功

vagrant@ubuntu:~$ composer
   ______
  / ____/___  ____ ___  ____  ____  ________  _____
 / /   / __ \/ __ `__ \/ __ \/ __ \/ ___/ _ \/ ___/
/ /___/ /_/ / / / / / / /_/ / /_/ (__  )  __/ /
\____/\____/_/ /_/ /_/ .___/\____/____/\___/_/
                    /_/
Composer version 1.8.5 2019-04-09 17:46:47
Usage:
  command [options] [arguments]

【6】配置国内镜像

//因为composer的软件仓库位置在国外,所以我们修改国内镜像,提高速度 
vagrant@ubuntu:~$ composer config -g repo.packagist composer https://packagist.phpcomposer.com

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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