本文所涉及的操作系统为Linux
uname -a
Linux localhost 2.6.18-164.11.1.el5 #1 SMP Mon Mar 8 20:38:10 CST 2010 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
需要安装的软件包括Nginx,PostgreSQL,Python,Trac
其实这些软件的安装(编译,安装)都应该问题不大,有些机器Python可能一开始就已经安装了,但是对这些软件毫无接触过的同学来说,如何来合理正确的使用这些软件是主要的问题.
1.Nginx
如果你以前使用过Apache,那么使用Nginx也应该问题不大,你可以通过nginx -h 来查看nginx支持那些参数.
当然我们使用nginx不倾向于使用nginx的安装的原始目录作为工作目录,所以在相应的用户的home目录中建立一个nginx的目录,目录下建一个conf的子目录
[admin@localhost conf]$ ls
mime.types nginx.conf
[admin@localhost conf]$ pwd
/home/admin/nginx/conf
[admin@localhost conf]$
nginx.conf 文件 你可以从安装目录中的conf目录中拷贝来
我的本地安装在
/usr/local/nginx
拷贝过来之后,我们可以先测试一下,
回到admin的home目录,执行 nginx -p nginx
也就是将/home/admin/nginx作为nginx的工作目录来运行,
nginx会自动去找这个目录下的conf目录下的配置文件进行加载运行的.
运行起来后,会在工作目录下的logs目录下生成pid文件
如果你要重新加载配置文件可以运行 kill -HUP xxx.pid便可以了
启动好了,在浏览器里,输入服务器地址,测试一下,看是否运行正常,如果没有运行起来,可以查看 nginx工作目录下的logs中的error.log 查出原因,并将问题解决掉.
到这里我们Nginx的问题基本解决.
2.PostgreSQL
下面我们来搞PostgreSQL
PostgreSQL做为一个数据库软件其功能比Mysql强大,著名的Greenplum便是基于PostgreSQL进行开发的.
Postgresql编译安装好了之后,会自动为你建立一个postgres的用户,也就是postgresql运行的时候最好以此用户进行运行,但是此用户的home目录默认是在/var/lib/pgsql(各自环境可能不一样),这个我们可以通过 /etc/passwd文件中进行查看
考虑到硬盘挂载的时候,home目录是进行单独挂载的,空间比较大,所以考虑将其home目录移到/home下,这时候需要做的就是在/home目录下建一个postgres的目录,并将 /var/lib/pgsql中所有的东西移到这个目录下,记得使用root执行下chown -R postgres.postgres /home/postgres将这个目录的所有者和用户组设置为 postgres
我们继续修改vi /etc/init.d/postgresql 将其中 /var/lib/pgsql修改为新的目录/home/postgres
接下来便是初始化数据库,进到/home/postgres/data目录下(这个目录是存放数据库文件的地方)
service postgresql initdb
service postgresql start
这样便启动好了
你可以查看到所有的postgresql的进程都是运行在postgres用户下的
然后我们可以通过psql来测试数据库是否真的成功运行了,如果在这些过程中出现了问题,我们可以查看log /home/postgres/pgstartup.log
这个时候,我开始动手用本机上的pgAdminIII 来远程连这个数据库拉,唉,确实是连不上,
只能去google,找到了关键的一个文件/home/postgres/data/pg_hba.conf
这里有允许远程连接的设置
在里面加上
host all all 0.0.0.0/0 md5
然后还得修改启动脚本,启动的时候需要加一个参数,修改后如下
$SU -l postgres -c "$PGENGINE/postmaster -p '$PGPORT' -D '$PGDATA' ${PGOPTS} -i &"
然后进行数据库重启.
这样便允许所有的机器通过用户名和密码进行远程连接了.
配置改好了重启好了之后,进行远程连接,果不其然,连上了,但是碰到一个提醒,大意就是数据库缺少一些函数功能,使得paAdminIII实现一些功能,我是一个追求完美的人,心想着这个问题一定要解决,然后搜索,网上有说需要装一个postgresql的一个postgresql-contrib
包,导入一个sql文件便可.
我通过yum的postgresql的源安装了这个包,然后运行下面的命令便可以了,
[root@localhost contrib]# su postgres
bash-3.2$ psql< /usr/share/pgsql/contrib/adminpack.sql -W
Password:
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
CREATE FUNCTION
重新使用pgAdminIII连了下,好了,欣喜.

3.Trac
好了接下来介绍Trac的安装了,我这里使用的是easy_install工具进行安装的,这个相当于ruby的gem,是一个package管理工具,通过它来安装python的package会自动帮你处理好依赖,非常方便.
安装的过程你可以参考官方的文档http://trac.edgewall.org/wiki/0.11/TracInstall
但是在安装psycopg2这个python的postgresql的驱动的时候遇到了一些问题,通过easy_install无法正确安装,于是只能自己编译安装
[root@localhost temp]# wget http://initd.org/pub/software/psycopg/psycopg2-2.0.14.tar.gz
--2010-04-13 01:50:00-- http://initd.org/pub/software/psycopg/psycopg2-2.0.14.tar.gz
Resolving initd.org... 213.215.170.198
Connecting to initd.org|213.215.170.198|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 491362 (480K) [application/x-gzip]
Saving to: `psycopg2-2.0.14.tar.gz'
100%[==================================================================================================================>] 491,362 163K/s in 2.9s
2010-04-13 01:50:04 (163 KB/s) - `psycopg2-2.0.14.tar.gz' saved [491362/491362]
[root@localhost temp]# tar xvf psycopg2-2.0.14.tar.gz
进去解压后的目录中python setup.py install进行安装
然后进行测试
root@localhost psycopg2-2.0.14]# python
Python 2.5.4 (r254:67916, Mar 8 2010, 19:24:21)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import psycopg2
OK 搞定,一切就绪.

- 大小: 58.5 KB
分享到:
相关推荐
1. 使用pip安装Trac:打开终端或命令提示符,输入`pip install trac`。这将自动下载并安装Trac及其依赖项。 2. 安装数据库驱动:根据您选择的数据库类型,安装相应的Python数据库驱动。例如,对于SQLite,Python自带...
1. **环境准备**:确保你的服务器或本地机器上已经安装了Python(通常需要2.7或3.x版本,具体依赖Trac的版本)和一个数据库系统,如SQLite、MySQL或PostgreSQL。同时,还需要安装相关的Python库,例如`setuptools`、...
6. **配置Web服务器**:将Trac作为Apache或Nginx的模块,配置适当的反向代理规则。 7. **启动Trac服务**:根据Web服务器的设置启动或重启服务。 ### 配置Trac 1. **编辑配置文件**:Trac环境的配置文件是`conf/...
包含4430张苹果目标检测图片和标签数据。 数据集介绍: https://blog.csdn.net/qq_21386397/article/details/147465394
基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别系统+项目说明(毕设作品).zip 项目简介 该项目基于YOLOv5和Django实现了对道路交通标识的实时识别并利用Django后端框架部署该项目,用户可以在网页上实时观看检测画面。 项目组成 detect文件夹 Django APP 主要是识别的代码、模型、以及相关的资源 主要功能点 基于YOLOv5的道路交通标识实时识别 利用Django后端框架部署项目,提供网页界面供用户实时观看检测结果 技术栈 计算机视觉: YOLOv5 Web框架: Django
NetworkWordCount.py
# 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,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;
# 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,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;
内容概要:本文档为Python新手提供了全面的学习指南,涵盖从零基础到独立编程所需的知识和技能。首先介绍了Python的核心优势和应用场景,强调其简洁的语法、丰富的生态以及跨平台支持。接着详细规划了四个学习阶段:基础语法(1-2周),包括变量、数据类型、流程控制等;数据结构与文件操作(2-3周),涉及列表、字典、文件读写;面向对象与模块化编程(3-4周),讲解类与对象、继承、模块化开发;实战项目(持续练习),通过具体项目巩固所学知识。此外,还提供了开发环境搭建指导、高效学习技巧、常见问题避坑指南及学习资源推荐,帮助初学者顺利入门。 适合人群:零基础或有少量编程经验,希望系统学习Python的新手程序员。 使用场景及目标:①为初学者提供系统的Python学习路径,从基础到实战逐步提升编程能力;②帮助学习者掌握Python核心语法和常用工具,能够独立完成小型项目;③通过实战项目积累经验,培养解决实际问题的能力。 其他说明:建议学习者按照规划的学习路径循序渐进,每天坚持练习,并积极参与社区交流。遇到问题时,善用官方文档和在线资源,保持学习动力,逐步成长为自信的开发者。
# 压缩文件中包含: 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,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;
Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数据Python 实现的爬取汽车之家数据并进行可视化展示项目源代码+全部数
内容概要:本文详细介绍了如何利用Gensim库和Jieba分词工具进行中文文本聚类,尤其是LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的应用。首先,通过自定义词典和停用词表来提高分词准确性,确保专业术语不会被错误分割。然后,将分词后的文本转换为词袋模型,作为LDA模型的输入。文中还探讨了多个重要参数的选择与调优方法,如主题数量(num_topics)、迭代次数(passes)、以及随机种子(random_state)。此外,作者分享了一些实用的经验,例如如何通过coherence score评估模型质量,以及如何使用pyLDAvis进行可视化展示。 适合人群:有一定编程基础的数据分析师、自然语言处理工程师、文本挖掘研究人员。 使用场景及目标:适用于需要从大量非结构化文本中抽取潜在主题的场景,如舆情分析、市场调研、文献分类等。主要目标是帮助用户掌握LDA模型的基本原理及其在中文环境下的具体实现方法。 其他说明:本文不仅提供了完整的代码示例,还强调了实践中需要注意的问题和技巧,使读者能够更好地理解和应用这一强大的文本分析工具。
毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolov5路面桥梁裂缝检测识别项目源代码+模型毕业设计基于Python+Yolo
go2rtc流媒体平台,支持rtsp大华摄像头海康H264 H265 WEBRTC,有支持http接口
基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明,个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视化项目源代码+数据+文档说明基于Python实现Boss直聘岗位数据采集及分析可视
STM32CubeIDE自动补全代码功能插件,覆盖STM32CubeIDE\plugins对应文件!
基于springboot+vue前后端分离,科研工作量管理系统(源码+Mysql数据库+视频+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计) 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本科研工作量管理系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此科研工作量管理系统利用当下成熟完善的SSM框架,使用跨平台的可开发大型商业网站的Java语言,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发。实现了用户在线选择试题并完成答题,在线查看考核分数。管理员管理字典管理、工作量管理、科研获奖管理、科研论文管理、秘书管理、科研项目管理、教师管理、管理员管理等功能。科研工作量管理系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。
如因版本过旧,测试过程中有任何问题可联系作者获取最新版本,可提供私有化部署API。 1、集装箱箱号OCR识别技术实现流程 (1)图像预处理 目标检测:使用启智畅想模型定位集装箱区域,缩小处理范围。 角度矫正:通过透视变换(如霍夫变换检测边缘)校正倾斜或扭曲的箱号。 图像增强:灰度化、二值化、去噪、对比度调整等,提升文本可读性。 (2)字符区域定位 字符检测:基于深度学习的文本检测模型定位箱号区域。 区域筛选:根据集装箱号长度(11字符)和排列规则筛选候选区域。 (3)字符识别 端到端方法:使用网络神经以及深度学习模型直接识别字符序列,避免传统分割步骤。 字符分割:投影法、连通域分析或U-Net分割粘连字符。 字符识别:训练CNN分类模型,支持数字以及大小写字母(0-9,A-Z,排除部分易混字符如I和1/O和0)。 (4)校验码验证 校验码比对:将识别的前10位转换为ISO6346标准数值,按权重计算并与OCR结果比对。 校验机制:若校验失败,触发重新识别或人工复核。 2、集装箱箱号OCR识别技术的多场景应用 复杂环境:应对光照不均、污渍、锈蚀、反光等干扰。 特殊字体:集装箱号的特殊字体(如OCR-B字体)需针对性训练。 3.数据集与训练 数据收集:自建数据集。 数据增强:模拟真实场景的噪声、模糊、旋转、仿射变换等。 算法迭代:基于预训练模型(如ImageNet)微调,提升训练效率,通过在线学习更新集装箱箱号OCR识别模型,适应新字体或环境变化。 4.评估指标 字符级准确率:99.9%以上 校验码通过率:99.9%以上 推理速度(FPS):毫秒级识别 通过结合深度学习的集装箱箱号OCR识别技术与规则校验,集装箱号OCR识别系统可达到高精度与高可靠性,广泛应用于物流追踪、海关通关和智能港口管理等场景
内容概要:本文详细介绍了使用Matlab进行自动泊车系统的垂直车位路径规划仿真。首先解释了Hybrid A*算法的基本原理及其在垂直车位泊车中的应用,重点讨论了路径规划的关键步骤,如外摆车头、转向角调整、碰撞检测以及路径生成。文中提供了具体的Matlab代码示例,展示了从车辆参数定义、路径点生成到最终路径验证的全过程。此外,还探讨了几何分析阶段的车辆运动轨迹建模,包括最小转弯半径的计算和转向圆心的确定。同时,为了确保路径的安全性和可行性,引入了边界圆检测法进行碰撞检测,并对路径进行了优化以满足实际驾驶的需求。 适合人群:对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师以及希望深入了解自动泊车系统的学生。 使用场景及目标:适用于研究和开发自动泊车系统的路径规划算法,帮助开发者理解和实现自动泊车过程中遇到的技术挑战,如路径规划、碰撞检测和路径优化。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还有详细的代码实现,便于读者快速上手并进行实验。同时,文中提到的一些技巧和注意事项对于提高仿真的准确性和实用性非常有帮助。
内容概要:本文详细介绍了基于轨迹预测的周向防碰撞系统,重点探讨了CTRV(恒定转向率和速度)轨迹预测模型的应用。该系统利用Carsim2019和Simulink进行建模和仿真,结合车载激光雷达获取的环境信息,实现了对未来几秒钟内车辆轨迹的精准预测。文中不仅提供了Python和MATLAB的伪代码示例,还讨论了如何通过动态安全距离策略、运动趋势权重等方法提高系统的鲁棒性和准确性。此外,文章还涉及了传感器数据处理、状态预测、决策模块的设计等方面的内容。 适合人群:从事自动驾驶技术研发的工程师和技术爱好者,尤其是对车辆轨迹预测、防碰撞算法感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于研究和开发辅助驾驶系统的机构和个人。主要目标是在各种危险碰撞场景下,提前预测并采取措施,确保行车安全。同时,也为未来自动驾驶技术的发展提供了理论依据和技术支持。 其他说明:文章强调了系统在实际应用中的挑战和优化方法,如噪声模型的改进、传感器数据的处理等。通过实例展示了系统在不同工况下的表现,如连续S弯、鬼探头等情况下的应对能力。