用sae和wordpress搭建自己的博客

本文详细介绍了如何使用SAE云服务搭建个人博客的过程,包括账户注册、网站信息配置、数据库初始化、WordPress部署及域名绑定等步骤。

最近没事买了个自己的域名,然后想搭建一个自己的网站博客,但是还是个屌丝学生,所幸有云服务器这一好东西,然后最近刚注册了一个sae的账户,所以就拿来练练手。

首先你得注册sae的账户,然后完成实名认证,这样你就会有2500的云豆,个人网站的话已经足够用了,看下面


然后开始搭建自己的网站:

(1)


(2)填写自己网站的信息,根据自己的实际情况来写,这里是我新建的一个网站,二级域名换成你自己的,这里尽量选PHP吧


(3)创建后,会返回到自己的主页,然后点击进行一些设置


(4)初始化数据库,“服务管理”--MySql--初始化,,过一会后就初始化成功了,底下给的那几个

常量等会配置的时候会用的到;

(5)初始化MC


这里填写一个数值,几都无所谓,我是填的10M



(6)初始化Storage


名字写discuzx,然后不要把“私有”打上√,不然你就213了




(7)代码管理





(8)接下来就比较蛋疼的了,因为之前我按照网上找的教程,直接点击操作,然后上传代码包,但是,一直不好用,没办法,只能自己摸索

首先呢,你得下个WordPress的代码包,在官网上就有,免费的,然后,下一个SVN的客户端http://tortoisesvn.net/downloads.html

下下来后,安装SVN客户端,然后,在你的常用的工作路径新建一个文件夹,我按照官网给的教程,路径为D:/MySvn/devcenter

然后进到文件路径中,右键,然后选择>点击“SVN Checkout”,




点击后会从你的sae上svn仓库里下载自带的代码包,这里我们不会用自带的;

把之前下好的WordPress代码包解压到D:/MySvn/devcenter/2    (要先建一个名为2的文件夹)

,加压完后,注意不要有wordpress这个文件夹,既D:/MySvn/devcenter/2/  下面直接是好多文件的,如果解压完后有wordpress这个文件夹的话,就把那些移出来,不然后后面进网站进不去的

(9)然后把解压完后的,上传到sae仓库里,在文件夹上右键--》。。SVN-->add,然后确定就行了,添加完后,在提交一下,依然是在文件夹上右键,然后选哪个SVN Commit




然后回到sae上,刷新一下页面,在代码管理那块就会有版本2了,然后点击它,然后点击链接,首次可能会出现乱码,这时因为配置文件的关系。

(10)在代码包里,找到名为wp-config-sample.php的文件,复制一份,然后改名为wp-config.php

/** WordPress数据库的名称 */
define('DB_NAME', SAE_MYSQL_DB);

/** MySQL数据库用户名 */
define('DB_USER', SAE_MYSQL_USER);

/** MySQL数据库密码 */
define('DB_PASSWORD', SAE_MYSQL_PASS);

/** MySQL主机 */
define('DB_HOST', SAE_MYSQL_HOST_M.':'.SAE_MYSQL_PORT);

/** 创建数据表时默认的文字编码 */
define('DB_CHARSET', 'utf8');

/** 数据库整理类型。如不确定请勿更改 */
define('DB_COLLATE', '');

这里的变量就是sae里MySQL那块给的常量,特别注意点数据库的主机,要把端口也写上,当时就是没写端口,老是出不来,改完保存,然后再改文件上右键,svn,add,把这个文件添加上去,然后commit提交,回到sae刷新一下,这时候在点击链接,应该就可以进入到你自己的博客了

(11)进入到博客后,会让你填写用户名和密码,填完后就可以进入到机子的Wordpress博客了

(12)(后续,如果有自己的域名的话)完成后,点击应用设置,下面有个添加独立域名,点击完后,写上自己的域名,然后 会有一个提示,给你一个IP和不知道什么东西,然后回到你买域名的那个服务商网站,选择域名解析,然后把给的那两个写上,这样就可以通过自己的域名来访问个人网站了


ps:因为之前写博客的时候断电了,幸亏之前保存了下,但是第二天打开的时候截的图没了,没办法自己懒得再弄了,最主要的是配置文件的修改,有想看截图的去网上搜吧


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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