阿里云服务器部署WordPress网站

1. 登录云服务器

在购买ECS服务器后,系统会创建一个ECS实例。每一个ECS实例对应一台已购买的云服务器。您可以通过电脑上自带的终端工具访问云服务器,进行应用部署和环境搭建。

1.在左侧导航栏,选择实例与镜像>实例。
2.在顶部菜单栏左上角处,选择实例的所属地域。
3.在实例页面,找到目标实例,在操作列单击 > 实例属性>重置实例密码,按照界面提示设置ECS实例的登录密码。保存密码后,在弹出的页面,单击立即重启使密码生效。
在这里插入图片描述

4.单击实例的ID,选择安全组页签,单击安全组操作列的配置规则,在入方向添加需要放行的端口。本教程中,在安全组入方向放行SSH默认22端口、Apache默认80端口。
在这里插入图片描述
5.远程连接ECS实例。
5.1 返回实例页面,单击该实例对应操作列下的远程连接。
5.2 在弹出的远程连接对话框中,单击通过Workbench远程连接对应的立即登录。
5.3 在弹出的登录实例对话框中,输入登录信息,单击确定

2.部署LAMP环境

  1. 在ECS服务器上,执行以下命令,安装Apache服务及其扩展包。
# yum -y install httpd httpd-manual mod_ssl mod_perl mod_auth_mysql
# systemctl start httpd

2.打开浏览器输入ECS服务器的公网IP,如果显示如下图的测试页面表示Apache服务安装成功。
在这里插入图片描述
4.参考以下操作在ECS服务器上搭建一个MySQL数据库。
4.1 执行以下命令,下载并安装MySQL。

[root@centos7 ~]# wget http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
[root@centos7 ~]# yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
[root@centos7 ~]# yum -y install mysql-community-server --nogpgcheck

[root@centos7 ~]# systemctl start mysqld
[root@centos7 ~]# systemctl status mysqld

 执行以下命令,查看MySQL初始密码。
 [root@centos7 ~]# grep "password" /var/log/mysqld.log

然后修改密码:

方式一:进入mysql
 alter user 'root'@'localhost' identified by 'NewWord123';
方式二:
 [root@centos7 ~]# mysqladmin -uroot -p'N0eB)JFtORsH' password '123456'
mysqladmin: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.

注:如果出现错误
mysqladmin: unable to change password; error: 'Your password does not satisfy th   e current policy requirements'

添加:
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执行以下命令,创建一个存储博客网站内容的数据库。

mysql> create database wordpress;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
| wordpress          |
+--------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> exit
Bye

5.WordPress是使用PHP语言开发的博客平台。参考以下操作安装PHP。
5.1 执行以下命令,安装PHP。

[root@centos7 ~]# yum -y install php php-mysql gd php-gd gd-devel php-xml php-common php-mbstring php-ldap php-pear php-xmlrpc php-imap

5.2 执行以下命令,创建PHP测试页面。

[root@centos7 ~]# echo "<?php phpinfo(); ?>" > /var/www/html/phpinfo.php

[root@centos7 ~]# systemctl restart httpd

5.3 打开浏览器,访问http://<ECS公网IP>/phpinfo.php,显示如下页面表示PHP安装成功。
在这里插入图片描述

3 安装和配置WordPress

执行以下命令,安装WordPress。
[root@centos7 ~]# yum -y install wordpress
修改WordPress配置文件
2.1 执行以下命令,修改wp-config.php指向路径为绝对路径。
# 进入/usr/share/wordpress目录。
cd /usr/share/wordpress
# 修改路径。
ln -snf /etc/wordpress/wp-config.php wp-config.php
# 查看修改后的目录结构。
ll

在这里插入图片描述
2.2执行以下命令,移动WordPress到Apache根目录。

[root@centos7 wordpress]# mkdir /var/www/html/wp-blog
[root@centos7 wordpress]# mv * /var/www/html/wp-blog/

2.3 执行以下命令,修改wp-config.php配置文件。

database_name_here为之前步骤中创建的数据库名称,本示例为wordpress。
username_here为MySQL数据库的用户名,本示例为root。
password_here为MySQL数据库的登录密码,本示例为123456。

[root@centos7 wordpress]# sed -i 's/database_name_here/wordpress/' /var/www/html/wp-blog/wp-config.php
[root@centos7 wordpress]# sed -i 's/username_here/root/' /var/www/html/wp-blog/wp-config.php
[root@centos7 wordpress]# sed -i 's/password_here/123456/' /var/www/html/wp-blog/wp-config.php

在这里插入图片描述
3.执行以下命令,重启Apache服务。

[root@centos7 wordpress]# systemctl restart httpd

4.发布博客

完成WordPress安装后,参考以下操作创建个人站点并发布内容。

  1. 打开浏览器并访问http://<ECS公网IP>/wp-blog/wp-admin/install.php。

  2. 设置您的站点名称、管理员用户名和密码,然后单击Install WordPress完成WordPress初始化。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    成功!

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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