Linux下的Memcache安装
最近在研究怎么让Discuz!去应用Memcache去做一些事情,记录下Memcache安装的过程。
Linux下Memcache服务器端的安装
服务器端主要是安装memcache服务器端,目前的最新版本是 memcached-1.3.0 。
下载:http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.2.tar.gz
另外,Memcache用到了libevent这个库用于Socket的处理,所以还需要安装libevent,libevent的最新版本是libevent-1.3。(如果你的系统已经安装了libevent,可以不用安装)
官网:http://www.monkey.org/~provos/libevent/
下载:http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.3.tar.gz
用wget指令直接下载这两个东西.下载回源文件后。
1.先安装libevent。这个东西在配置时需要指定一个安装路径,即./configure –prefix=/usr;然后make;然后make install;
2.再安装memcached,只是需要在配置时需要指定libevent的安装路径即./configure –with-libevent=/usr;然后make;然后make install;
这样就完成了Linux下Memcache服务器端的安装。详细的方法如下:
1.分别把memcached和libevent下载回来,放到 /tmp 目录下:
# cd /tmp
# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz
# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz
2.先安装libevent:
# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz
# cd libevent-1.2
# ./configure –prefix=/usr
# make
# make install
3.测试libevent是否安装成功:
# ls -al /usr/lib | grep libevent
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3
-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3
-rw-r–r– 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a
-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3
还不错,都安装上了。
4.安装memcached,同时需要安装中指定libevent的安装位置:
# cd /tmp
# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz
# cd memcached-1.2.0
# ./configure –with-libevent=/usr
# make
# make install
如果中间出现报错,请仔细检查错误信息,按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。
安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ,
5.测试是否成功安装memcached:
# ls -al /usr/local/bin/mem*
-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached
-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug
安装Memcache的PHP扩展
1.在http://pecl.php.net/package/memcache 选择相应想要下载的memcache版本。
2.安装PHP的memcache扩展
tar vxzf memcache-2.2.1.tgz
cd memcache-2.2.1
/usr/local/php/bin/phpize
./configure –enable-memcache –with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config –with-zlib-dir
make
make install
3.上述安装完后会有类似这样的提示:
Installing shared extensions: /usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-2007xxxx/
4.把php.ini中的extension_dir = “./”修改为
extension_dir = “/usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-2007xxxx/”
5.添加一行来载入memcache扩展:extension=memcache.so
memcached的基本设置:
1.启动Memcache的服务器端:
# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
-d选项是启动一个守护进程,
-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB,
-u是运行Memcache的用户,我这里是root,
-l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168.0.200,
-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,
-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,
-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid,
2.如果要结束Memcache进程,执行:
# kill `cat /tmp/memcached.pid`
也可以启动多个守护进程,不过端口不能重复。
3.重启apache,service httpd restart
Memcache环境测试:
运行下面的php文件,如果有输出This is a test!,就表示环境搭建成功。开始领略Memcache的魅力把!
< ?php
$mem = new Memcache;
$mem->connect(“127.0.0.1″, 11211);
$mem->set(‘key’, ‘This is a test!’, 0, 60);
$val = $mem->get(‘key’);
echo $val;
?>
参考资料:
Linux下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/257.html
Windows下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/258.html
Memcache基础教程:http://www.ccvita.com/259.html
Discuz!的Memcache缓存实现:http://www.ccvita.com/261.html
Memcache协议中文版:http://www.ccvita.com/306.html
Memcache分布式部署方案:http://www.ccvita.com/395.html
最近在研究怎么让Discuz!去应用Memcache去做一些事情,记录下Memcache安装的过程。
Linux下Memcache服务器端的安装
服务器端主要是安装memcache服务器端,目前的最新版本是 memcached-1.3.0 。
下载:http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.2.tar.gz
另外,Memcache用到了libevent这个库用于Socket的处理,所以还需要安装libevent,libevent的最新版本是libevent-1.3。(如果你的系统已经安装了libevent,可以不用安装)
官网:http://www.monkey.org/~provos/libevent/
下载:http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.3.tar.gz
用wget指令直接下载这两个东西.下载回源文件后。
1.先安装libevent。这个东西在配置时需要指定一个安装路径,即./configure –prefix=/usr;然后make;然后make install;
2.再安装memcached,只是需要在配置时需要指定libevent的安装路径即./configure –with-libevent=/usr;然后make;然后make install;
这样就完成了Linux下Memcache服务器端的安装。详细的方法如下:
1.分别把memcached和libevent下载回来,放到 /tmp 目录下:
# cd /tmp
# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz
# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz
2.先安装libevent:
# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz
# cd libevent-1.2
# ./configure –prefix=/usr
# make
# make install
3.测试libevent是否安装成功:
# ls -al /usr/lib | grep libevent
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3
-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3
-rw-r–r– 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a
-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3
还不错,都安装上了。
4.安装memcached,同时需要安装中指定libevent的安装位置:
# cd /tmp
# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz
# cd memcached-1.2.0
# ./configure –with-libevent=/usr
# make
# make install
如果中间出现报错,请仔细检查错误信息,按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。
安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ,
5.测试是否成功安装memcached:
# ls -al /usr/local/bin/mem*
-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached
-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug
安装Memcache的PHP扩展
1.在http://pecl.php.net/package/memcache 选择相应想要下载的memcache版本。
2.安装PHP的memcache扩展
tar vxzf memcache-2.2.1.tgz
cd memcache-2.2.1
/usr/local/php/bin/phpize
./configure –enable-memcache –with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config –with-zlib-dir
make
make install
3.上述安装完后会有类似这样的提示:
Installing shared extensions: /usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-2007xxxx/
4.把php.ini中的extension_dir = “./”修改为
extension_dir = “/usr/local/php/lib/php/extensions/no-debug-non-zts-2007xxxx/”
5.添加一行来载入memcache扩展:extension=memcache.so
memcached的基本设置:
1.启动Memcache的服务器端:
# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
-d选项是启动一个守护进程,
-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是10MB,
-u是运行Memcache的用户,我这里是root,
-l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168.0.200,
-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,
-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,
-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid,
2.如果要结束Memcache进程,执行:
# kill `cat /tmp/memcached.pid`
也可以启动多个守护进程,不过端口不能重复。
3.重启apache,service httpd restart
Memcache环境测试:
运行下面的php文件,如果有输出This is a test!,就表示环境搭建成功。开始领略Memcache的魅力把!
< ?php
$mem = new Memcache;
$mem->connect(“127.0.0.1″, 11211);
$mem->set(‘key’, ‘This is a test!’, 0, 60);
$val = $mem->get(‘key’);
echo $val;
?>
参考资料:
Linux下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/257.html
Windows下的Memcache安装:http://www.ccvita.com/258.html
Memcache基础教程:http://www.ccvita.com/259.html
Discuz!的Memcache缓存实现:http://www.ccvita.com/261.html
Memcache协议中文版:http://www.ccvita.com/306.html
Memcache分布式部署方案:http://www.ccvita.com/395.html
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内容概要:本文详细介绍了2023-2024年度中国智能制造产业发展情况。报告由多个部门和机构联合编写,涵盖智能制造总述、AI赋能制造业转型升级、全球智能制造发展形势、中国智能制造概况、产业分析、发展规划及优秀案例。报告指出,智能制造已成为提升制造业竞争力的国家战略,强调了新一代信息技术与制造业深度融合的重要性。文中分析了中国智能制造的优势、面临的挑战及未来的发展目标,强调了政策引领、试点先行和跨域协同的重要性。同时,报告探讨了AI在智能制造中的应用,特别是大模型对制造业的推动作用,并列举了多个行业和地区的智能制造政策和具体案例,展示了智能制造在中国的广泛应用和未来发展潜力。 适用人群:政府相关部门、智能制造领域的研究人员、企业高管和技术人员、高等院校相关专业的师生等。 使用场景及目标:①帮助政府和企业了解智能制造的最新发展动态和政策导向;②为制造业企业提供智能化转型的参考案例和技术解决方案;③为高校和研究机构提供智能制造领域的研究素材和方向;④促进智能制造技术的普及和应用,推动制造业高质量发展。 阅读建议:此报告内容详尽,涵盖了智能制造的多个方面,读者应重点关注中国智能制造的优势、面临的挑战、发展目标及相关政策。同时,结合实际工作或研究需求,深入研读具体章节和案例,以获得更有针对性的知识和启示。
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# 【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip】 中包含: 中文-英文对照文档:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)-英语-对照版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar中文-英文对照文档.zip,java,spring-ai-model-chat-memory-jdbc-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-model-chat-memory-jdbc,1.0.0-M7,org.springframework.ai.chat.memory.jdbc,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,model,chat
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文介绍了腾讯云DeepSeek大模型知识引擎在企业服务中的应用,旨在提升企业人效和业务增长。大模型具备理解、学习、生成和推理能力,已在智能客服、智能办公等领域落地。文章详细介绍了三种主要应用模式——标准模式、工作流模式和Agent模式,分别适用于不同需求场景。此外,还展示了知识引擎在企业行政问答、专业知识查询、质检、保险建议书生成等具体业务中的成功案例。针对大模型应用中的难点,如企业知识更新快、知识格式多样等问题,腾讯云提供了全链路解决方案,涵盖知识获取、处理、检索、理解和生成。最后,文章强调了大模型知识引擎的安全防护措施,确保数据资产的安全。 适合人群:企业管理人员、信息技术部门负责人、数据科学家、AI开发者等关注企业智能化转型的专业人士。 使用场景及目标:①通过智能客服、智能办公等场景提高员工工作效率;②利用标准模式、工作流模式和Agent模式满足不同业务需求;③解决企业知识更新快、知识格式多样等实际难题,提升业务处理的准确性和效率;④保障企业数据安全,防止敏感信息泄露。 其他说明:本文还探讨了大模型在金融舆情摘要、投顾服务、投研服务、车险评残业务等领域的潜在应用场景,展示了大模型知识引擎的广泛适用性和强大功能。
电源.SCHLIB
1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
内容概要:本文详细介绍了西门子PLC1500与Fanuc机器人在汽车焊装生产线中的应用及其优化措施。首先,文章描述了PLC1500的核心架构,包括9个ET200SP远程站、16个Festo气动模块以及Profinet拓扑结构。接着,探讨了机器人通讯方式,如使用TSEND_C/TRCV_C指令进行数据交换,并展示了具体的焊接参数下发实例。此外,还讨论了SCL算法在电流平衡逻辑中的应用,以及GRAPH顺控程序在车门焊接流程中的高效实现方法。文中还提到了安全模块配置、诊断功能堆栈设计、MES系统交互等方面的技术细节。最后,强调了混合编程的优势,特别是在处理复杂数据交互时的表现。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和机器人控制的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PLC1500与Fanuc机器人协同工作的技术人员,帮助他们掌握先进的编程技巧和优化方法,提高生产效率和安全性。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实际项目中的经验和教训,有助于读者更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB实现虚拟电厂中电转气(P2G)协同与碳捕集的优化调度。虚拟电厂将垃圾焚烧发电、碳捕集装置和电转气设备整合在一起,通过构建包含28个决策变量的优化模型,最小化总运行成本。模型的目标函数涵盖了燃料成本、碳交易成本、P2G运行成本等多个方面。文中展示了具体的MATLAB代码实现,包括目标函数、约束条件、求解器配置等方面的内容。此外,还讨论了电转气设备的建模、需求响应模块的设计以及碳捕集装置的能耗管理等问题。实验结果显示,引入P2G后总成本降低了12.7%,碳排放强度下降了21.3%。 适合人群:从事能源系统优化、虚拟电厂调度、碳捕集技术和电转气技术研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解虚拟电厂中多能耦合调度策略及其MATLAB实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握如何通过优化模型降低运行成本和碳排放强度。 其他说明:文章强调了在实际应用中需要注意的一些细节,如CPLEX求解器的内存瓶颈、碳捕集装置的能耗管理、电转气设备的启停成本等。
内容概要:本文深入探讨了基于DSP6713的以太网激光打标卡的源码实现及其在工业自动化领域的应用。文章详细介绍了DSP6713的特点,如高性能浮点运算能力和丰富的外设接口,使其适用于复杂激光打标算法的快速处理。重点解析了以太网通信模块和激光控制部分的源码,展示了如何通过合理的模块设计和代码实现,确保高速、稳定的数据传输与精准的激光控制。此外,文中还讨论了一些关键技术和优化技巧,如双缓冲DMA、自定义协议栈、PID+前馈补偿算法、任务调度、异常恢复系统等,强调了这些技术在提升系统性能和稳定性方面的重要作用。 适用人群:从事嵌入式系统开发、工业自动化、激光打标技术研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助读者理解DSP6713在以太网激光打标卡中的具体应用;②提供详细的源码解析,便于开发者进行二次开发和优化;③分享工业级应用中的实践经验,提升系统的性能和稳定性。 其他说明:文章不仅关注代码的具体实现,还涵盖了大量实用的技术细节和优化方法,有助于读者全面掌握该领域的核心技术。