部署dokuwik到 openshift

部署DokuWiki到OpenShift
本文介绍如何在OpenShift平台上部署DokuWiki。主要内容包括注册账户、创建应用、使用Git同步并上传DokuWiki程序代码,以及在线完成安装配置。

部署dokuwik到 openshift

Openshift 是readhat推出的一款云服务类类似于GAE,但比GAE强大,支持的语言种类也多(java,perl,php,python,perl,ruby …)并且支持SSH登陆,还有cron的定时任务等。

了解详细信息请Google 或参见下面的链接

https://openshift.redhat.com/community/get-started

准备工作

1. 首先需要到openshift的网站上注册一个账户

2. 为你的帐户申请一个名字空间,这个名字空间是唯一的可作为你在 openshift下的域名使用 ,将来则使用下面的方式访问你的应用 “http://myapp-mynamesapce.rhcloud.com/

3. 使用sshkey-gen 生成秘钥对 ,并且把公钥上传至 openshift (以便可以使用 git和ssh操作文件)

4. 在你的名字空间下创建应用,可以使用网站上的向导进行创建也可以使用 rhc 命令进行创建

部属dokuwiki

创建完应用后,你可以在网站的应用详情下找到使用git或ssh登陆到应用的地址 ,如下所示:

git 地址:

ssh://8526292a74b14e78958dd0c51f6a0516@wiki-chengkai.rhcloud.com/~/git/wiki.git/

ssh 地址:

ssh 8526292a74b14e78958dd0c51f6a0516@wiki-chengkai.rhcloud.com

step1: 使用git命令同步应用

在此之前请确认你生成的公钥(.ssh/id_rsa.pub)已经上传已经上传.

mkdir ~/openshift
git clone ssh://8526292a74b14e78958dd0c51f6a0516@wiki-chengkai.rhcloud.com/~/git/wiki.git/

如果你创建的是php应用 ,他的的目录结构通常如下:

-rw-r--r--   1 mac  staff  2272 10 14 11:54 README
-rwxr-xr-x   1 mac  staff  1096 10 14 11:54 README.md
-rw-r--r--   1 mac  staff     0 10 14 11:38 deplist.txt
drwxr-xr-x   3 mac  staff   102 10 14 11:38 libs
drwxr-xr-x   3 mac  staff   102 10 14 11:38 misc
drwxr-xr-x  15 mac  staff   510 10 14 16:58 php

php目录作为php应用的根。

step2: 下载最新的dokuwiki

接下来下载最新的dokuwiki将主程序释放至应用的php目录下。

step3: 使用git 命令上传程序代码

执行以下命令:

git commit -a -m "add dokuwiki"
git push

step4: 在线安装部署dokuwiki

使用git 命令把dokuwiki程序上传之后你需要在线运行install.php安装设置一下。

http://[myapp]-[mynamesapce].rhcloud.com/install.php

把[app]及[mynamespace] 换成你自己实际的应用和名字空间名称即可。

<note>

  • 最后别忘了删除install.php代码
  • 每次使用git往服务器上传更新代码,服务端会重新部署你的应用,已有的数据会被覆盖。请提前做好备份。如果是少量修改建议使用ssh登陆在线修改。

</note>



(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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