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centos搭建lnmp

在centos上面搭建当今性能相对较好的一套服务器环境LNMP。即:Linux + Nginx + MySQL + Php 。由于 Nginx 比Apache更轻巧一些,而且在nginx的官方网站上面对于nginx处理的多并发量是100000。所以,在现在网站会面临这种大并发量的时候,使用Nginx 来作为服务器程序确实是一个不错的选择,不过如果使用LAMP环境的话,对于php的执行过程是使用mod-php这样的一个apache 模块,但使用LNMP的话,是使用一个叫做php-fpm 的一个单独的进程来完成处理,而且,Nginx 本身也是一个独立的进程,所以对资源占用就比LAMP环境下多了一个进程。 配置mysql mysql5.5解压出来你会发现找不到configure文件,我们只能用cmake,默认linux系统是没有cmake,所以会显示找不到cmake command,解决办法:yum install cmake 下载Mysql:wgethttp://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-5.5/mysql-5.5.14.tar.gz 增加用户组 :/usr/sbin/groupadd mysql /usr/sbin/useradd -g mysql mysql 基本操作:tar xvf mysql-5.5.14.tar.gz cd mysql-5.5.14/ 安装所需要系统库相关库文件:yum install -y gcc gcc-c++ gcc-g77 autoconf automake zlib* fiex* libxml* ncurses-devel libmcrypt* libtool-ltdl-devel*(当然一些重复的会自动忽略) 执行命令:cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql \ -DMYSQL_UNIX_ADDR=/tmp/mysql.sock \ -DDEFAULT_CHARSET=utf8 \ -DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci \ -DWITH_EXTRA_CHARSETS:STRING=utf8,gbk \ -DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1 \ -DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1 \ -DWITH_MEMORY_STORAGE_ENGINE=1 \ -DWITH_READLINE=1 \ -DENABLED_LOCAL_INFILE=1 \ -DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data \ -DMYSQL_USER=mysql 参数等说明: DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql#mysql安装的主目录,默认为/usr/local/mysql DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data#mysql数据库文件的存放目录,可以自定义 DMYSQL_UNIX_ADDR=/usr/local/mysql/mysql.sock#系统Socket文件(.sock)设置,基于该文件路径进行Socket链接,必须为绝对路径 DSYSCONFDIR=/etc #mysql配置文件 my.cnf的存放地址,默认为/etc下 DMYSQL_TCP_PORT=3306#数据库服务器监听端口,默认为3306 DENABLED_LOCAL_INFILE=1#允许从本地导入数据 DWITH_READLINE=1 #快捷键功能 DWITH_SSL=yes #支持 SSL DMYSQL_USER=mysql#默认为mysql //下面3个是数据库编码设置 DEXTRA_CHARSETS=all#安装所有扩展字符集,默认为all DDEFAULT_CHARSET=utf8#使用 utf8 字符 DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci#校验字符 //下面5个是数据库存储引擎设在 DWITH_MYISAM_STORAGE_ENGINE=1#安装 myisam 存储引擎 DWITH_INNOBASE_STORAGE_ENGINE=1#安装 innodb 存储引擎 DWITH_ARCHIVE_STORAGE_ENGINE=1#安装 archive 存储引擎 DWITH_BLACKHOLE_STORAGE_ENGINE=1#安装 blackhole 存储引擎 DWITH_PARTITION_STORAGE_ENGINE=1#安装数据库分区 编译过程中如果会出现以下错误 mysqld.cc: In function ‘void handle_connections_s

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vivo AI 计算平台的K8s填坑指南

在 2018 年底,vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。白驹过隙,将近两年时间过去了,平台的建设和落地取得了很大的进展,成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户,来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器,拥有 50000 多 CPU 核,1000 多张 GPU 卡,GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务,部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。

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《实时软件控制设计》MATLAB-PIL测试报告基于Qemu Cortex-M 3的环境

正文之前 首先,跟助教说声抱歉,我们组因为一些因素没有按时完成PIL的测试,还要申请延期。另外也感谢助教的催促,让我们能够在今天下午就完成PIL测试,也算是为本次课程画上了完美的句号。下面我将讲述本次PIL测试的全过程,以及结果! 正文 我们组之所以做不完我们的PIL测试,是因为我们主力开发大腿彭彦毓同学电脑MATLAB出了点问题,无法安装插件,然后第二主力安装插件的时候在附加功能资源库找不到对应的插件,三号开发主力也就是我,由于版本太老,干脆附加资源管理器都进不去。一方面源于版本问题,另一方面也是因为我们

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领券