Ubuntu Server下的LAMP环境的配置

概述

由于学习需要,要在linux系统下配置PHP环境,对于我来说,这段过程并不是非常顺利,所以索性把配置过程记录下来。
安装环境介绍:Ubuntu Server 14.04、 Vmvare Workstation 10。Xshell 4.

安装前的工作

1.由于新安装的Ubunt是没有安装SSH服务的。使用Xshell链接时,就必须得安装该服务,安装命令:sudo apt-get install openssh-server
2.更新软件源,更新命令:sudo apt-get update
这些准备工作完成后,就可以进行下面的工作了。

安装apache2服务器

安装命令:sudo apt-get install apache2
安装完成后,在浏览器上输入Ubuntu服务器的ip地址,页面如下图所示,则说明安装成功了

不过,在终端控制台上会输出这样一段话:httpd: Could not determine the servers fully qualified domain name, using 127.0.0.1 for ServerName
解决办法是:使用root权限在/etc/apache2/sites-available下的000-default.conf添加ServerName 127.0.0.1:80这句话,就可以消除那句警告了。

安装mysql数据库

安装命令:sudo apt-get install mysql-server mysql-client
安装过程中会提示输入密码,记得设置密码再确定。当然,不想设置的话直接过就行了,成功后,登录一次试试,命令:$ mysql -uroot -p ,如下图所示:则说明安装成功。

php环境的安装

安装命令:sudo apt-get install php5 libapache2-mod-php5
安装完成后,在apache指定的根目录即/var/www/html下,新建一个index.php,让他输出一些php的信息,比如phpinfo();
如果出现下面类似的信息,则说明php环境安装成功了:

帮助文档

相关链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d8502030101bv4h.html

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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