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我也要
替换掉APACHE整合PHP，改成NGINX整合PHP
先卸载机器上面的APACHE
rpm -aq|grep httpd
会列出是否已经安装了APACHE
运行命令卸载，APACHE
rpm -e httpd-2.2.3-65.el5.centos
卸载失败，会列出依赖需要卸载
实在卸载不了，加参数：--nodeps
网站：http://bing.sudake.cn/remove-apache-mysql-php-on-centos/
启动MYSQL:service mysql start
安装示例网址：http://rocolex.blog.163.com/blog/static/6844641020117453057132/
4 轴穿越机 Mark5 机架全解析：从历史演进到电机桨叶选型指南
本文围绕 4 轴穿越机 Mark5 机架展开，先介绍其发展历程（2018 年初代到 2023 年五代，迭代优化轻量化、刚性与兼容性），再明确其核心参数（轴距 220mm、兼容 4-6 寸桨等）对电机桨叶的约束。 详解电机（KV 值、尺寸、推力等）与桨叶（尺寸、螺距、材质等）选型要点及匹配原则（高 KV 配小桨、低 KV 配大桨），给出推重比、功率等理论计算公式，结合新手练习、花飞、竞速、航拍等场景提供具体选型案例，最后提及安全、成本、法规等注意事项，为爱好者提供全面选型参考。
部署NGINX PHP-FPM 代替 apache php
1、配置域名解析8.8.8.8/ #保证可以上网 2、下载RPM包（centos6.5） #最好下载到/etc/yum.repos.d/ rpms.remirepo.net/enterprise/remi-release-6.rpm http://mirrors.163.com/centos/6/extras/x86_64/Packages/epel-release-6-8.noarch.rp...
Ecg信号QRS波峰检测：A Real-Time QRS Detection Algorithm (Pan-Tompkins法)
Pan-Tompkins法是R峰检测的经典方法，被引量高达6000+次。 Pan J, Tompkins W J. A real-time QRS detection algorithm[J]. IEEE transactions on biomedical engineering, 1985 (3): 230-236. 本文对论文流程进行了总结，并参考BioSigKit项目，复现了论文代码。 流程图： 代码如下： 第一部分是信号读入，这里使用MIT_BIH信号的100，读入10000个数据点 第二部分
PHP PHP和nginx的整合
PHP 是一种 HTML 嵌入式的脚本语言。php文件以.php结尾。它的很多语法来自 C，Java 和 Perl，并具有几个 PHP 独有的特点。PHP 是 PHP Hypertext Preprocessor(超文本与处理器)的首字母缩写。php有多种用途，特别是web网站开发。快速，灵活，实用使得php能够更好的开发任何网站。在 cd /usr/local/nginx/html 写一个PHP脚本。进入 cd /usr/local/nginx/conf。我们使用 example.php在测试一遍。
Qupath软件的安装与使用
Qupath软件的安装与使用软件安装软件下载软件安装【windows版】简单使用文件打开人工标注标注导出和导入 Qupath是一款开源的医学图像标注软件，适合放射影像及数字病理切片等的查看。同时，其自带的标注功能使得医生可以直接通过该软件进行病变区域的标注和分类。跟进一步的，该软件提供groovy脚本运行接口，可供操作者编写和运行脚本，将标注信息转换为xml或者json格式的数据进行进一步的后序处...
Anaconda镜像源切换全攻略：从清华源到恢复默认设置的完整流程
本文详细介绍了Anaconda镜像源的管理与优化，重点讲解了如何配置清华源以提升国内下载速度。内容涵盖镜像源工作原理、清华源详细配置步骤、多源管理策略、常见问题排查以及如何安全恢复默认设置，帮助用户构建完整的镜像源管理体系。
nginx+php配置
5.安装（指定安装路径，没有的话先创建目录） ./configure --prefix=/data/app/nginx。1.在vim /etc/profile文件中添加：PATH=$PATH:/data/app/nginx/sbin/3.上传nginx安装包并解压：tar -zxvf nginx-xxxx.tar.gz。2.安装nginx（根据我们自己的Nginx安装，以下可以不看）/data/app/nginx，因为安装时指定了目录。7.查看Nginx版本：nginx -v。服务并访问Nginx网页。
学Simulink--环境感知场景实例：基于Simulink的毫米波雷达多目标跟踪仿真
本文介绍了基于Simulink的毫米波雷达多目标跟踪仿真系统，重点分析了FMCW雷达信号处理流程（Range/Doppler FFT、CFAR检测）和多目标跟踪算法（JPDA数据关联、EKF状态估计）。通过构建城市道路交叉场景，验证了系统在跟踪精度（位置误差<0.2m）、实时性（单帧处理24ms）和鲁棒性（ID切换率<5%）方面的性能优势，并提出了UKF滤波、多传感器融合等优化方向。该仿真系统为自动驾驶环境感知提供了实用的毫米波雷达跟踪解决方案。
PHP部署、nginx与PHP的整合、PHP动态添加模块
php是一种服务器端的 HTML 脚本/编程语言,是一种简单的、面向对象的、解释型的、健壮的、安全的、性能非常之高的、独立于架构的、可移植的、动态的脚本语言。是一种广泛用于 Open Source（开放源代码）的尤其适合 Web 开发并可以嵌入 HTML 的多用途脚本语言。它的语法接近 C，Java 和 Perl，而且容易学习。该语言让 Web 开发人员快速的书写动态生成的网页。
使用Python爬取在线图书馆的图书馆藏和阅读记录
通过使用Python编写爬虫程序，我们可以从在线图书馆上获取图书馆藏和阅读记录，帮助人们更好地管理和利用图书馆资源。本文简要介绍了爬虫程序的准备工作、网页解析和数据提取、数据的保存和处理的关键步骤，并提供了一个示例代码。在实际应用中，我们需要注意遵守在线图书馆的使用规则和爬虫道德准则，确保合法、合规地进行爬取操作。以上仅为概述，实际应用的过程中可能需要根据具体需求进行适当的调整和改进。
CS 188 Project3(RL) Q10:Approximate Q-Learning
实现一个近似的Q-learning学习代理，它学习状态特征的权重，其中许多状态可能共享相同的特征。在qlearningAgents.py中的ApproximateQAgent类中编写实现，它是PacmanQAgent的子类。 注：近似Q-learning学习假设在状态和动作对上存在一个特征函数f（s，a），它产生一个向量f1(s,a) .. fi(s,a) .. fn(s,a)特征值。我们在fe...
nginx和php结合,Nginx 和 PHP 整合
Nginx和PHP的组合主要是通过Fastcgi通信，通信方式主要有两种：一种是TCP，一种是unix socket。Nginx和PHP部署在不同机器上选择第一种，部署在同一台机器上可以选择第二种。PHP-FPM是PHP端的 Fastcgi的一种实现。安装假设站点目录为 /wwwroot/example.com/ ，创建站点文件 /wwwroot/example.com/public/index....
《UDS协议从入门到精通》系列——到底什么是DTC？
到底什么是DTC？看这里，深度图解DTC格式，详述DTC状态位、快照信息和扩展信息！！
nginx整合php
测试环境 Linux 2.6.18nginx-1.0.4 http://www.nginx.org/php-5.3.6 http://www.php.net/ 一，安装Nginxwget http://nginx.org/download/nginx-1.0.4.tar.gztar -zxvf nginx-1.0.4.tar.gzcd nginx-1.0.4./configure --pre...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Devexpress16.2.6破解工具
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php和nginx整合
php和nginx整合 前言 初学liunx系统。 本文章记录在阿里云服务器上安装php并整合到nginx服务器上的步骤 一、php安装 安装依赖组件 yum -y install gcc gcc-c++ bzip2 bzip2-devel bzip2-libs python-devel ncurses ncursesdevel openssl openssl-devel yum install -y libxml2-devel 在官网下载php的tar.gz包 上传到服务器 解压
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Nginx与php的整合
"Nginx与php的整合"与"apache与php的整合“有所不同，apache是把php当作自己的一个模块进行启动；而nginx是把http请求变量（如get,usr_agent等）和请求的上下位原模原样的转发给php进程，即php是独立的进程，同时保持与nginx进行通信，这样的工作方式叫fastcgi。php进程的端口是9000。所以说，apache的php不能用于n...
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
nginx php 编译安装,Nginx+PHP编译安装并且整合
安装准备:nginx依赖于pcre库,要先安装pcreyuminstall pcre pcre-devel (可以更新更多的依赖库)cd /usr/local/src/tar zxvf nginx-1.4.2.tar.gzcd nginx-1.4.2./configure --prefix=/usr/local/nginxmake&& make install启动:cd/ulsr/...
nginx管理和php编译，nginx和php整合
本文详细介绍了在CentOS7环境下配置Nginx负载均衡系统的全过程。主要内容包括：1. 环境准备与Nginx安装；2. 负载均衡核心配置（轮询、加权、IP哈希等算法）；3. 安全控制设置（并发限制、请求限速）；4. PHP环境部署与Nginx整合；5. Memcache扩展安装与监控配置。文章提供了完整的配置模板和排错方法，实现了从基础负载均衡到高级功能的全方位部署指南，适合作为企业级Web服务的参考方案。
Debian lenny 整合Nginx、Php5、MySQL
Debian lenny整合Nginx和php有两种解决方案 一种是到http://lnmp.org/下载全自动整合脚本。 另一种是使用源中的软件手工整合。 个人比较倾向于第二种，因为可靠性有保障。 下面说一下手工整合php、nginx、mysql的步骤。 首先安装需要的软件包（不用安装php5，直接安装php5-cgi就可以）： sudo apt-get instal...
Nginx整合PHP原理
安装Nginx 在网上，看到不少人装Nginx 时非常麻烦，配置时用了一大堆选项，请问你们真实现那么多功能么？害的我越看越郁闷。此次安装Nginx如果是按着上面笔者的步骤一步步走下来，安装Nginx时只需指定Nginx的安装路径即可 #tar zxvf nginx-0.8.24.tar.gz #cd nginx-0.8.24 #./configure --prefix=/us...
【Nginx】【05】nginx php整合
1.安装php rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm rpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/webtatic-release.rpm yum -y install php71w php71w-fpm yum -y inst...
linux下nginx整合php
在nginx中药使用php可不像apache那样，因为apache是把php当做自己的一个模块来启动的， 而我们的nginx是把http请求转发给php程序，也就是说，php和nginx是相互独立的的进程 php于nginx的通讯，我们称为fastcgi运行方式。 下面我们来说说nginx怎样整合php（nginx的安装可以看看我的文章“linux下编译安装nginx”）。 1、...
Linux 整合 nginx 和 php，安装，检查，配置
一、整合 nginx 和 php 1../configure -- 检查 2.make 编译二进制 3.make install 安装 4.指定安装路径 ./configure --prefix=/usr/local/nginx 5.ps aux | grep nginx 查看进程 6.找到php配置文件 cd conf 7.vim nginx.conf 修改配置文件，在 location /{}下，在index.html 前新增 index.php，开启 location ~ \.php$ {
linux 安装php 然后跟nginx整合
php-fpm安装配置 nginx本身不能处理PHP，它只是个web服务器，当接收到请求后，如果是php请求，则发给php解释器处理，并把结果返回给客户端。 nginx一般是把请求发fastcgi管理进程处理，fascgi管理进程选择cgi子进程处理结果并返回被nginx 本文以php-fpm为例介绍如何使nginx支持PHP 一、编译安装php-fpm 什么是PHP-FPM PHP-...
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