生产环境需要部署memcached 简单列下安装流程
操作系统: AIX 5.2
上传文件
libevent-1.4.13-stable.tar.gz
memcached-1.4.5.tar.gz
可选
zlib-1.2.3-4.aix5.2.ppc.rpm
zlib-devel-1.2.3-4.aix5.2.ppc.rpm
安装 zlib
#rpm -i zlib-1.2.3-4.aix5.2.ppc.rpm
#rpm -i zlib-devel-1.2.3-4.aix5.2.ppc.rpm
libevent 和memcached 可以安装在 /usr 或者 ~/memcached 下, 装在/usr 需要root 权限
以文件在 ~/memcached/src 为例
gunzip libevent-1.4.13-stable.tar.gz
gunzip memcached-1.4.5.tar.gz
tar xvf memcached-1.4.5.tar
tar xvf libevent-1.4.13-stable.tar
编译libevnet
可能找不到 zlib.h, 需要指定 zlib.h zconf.h 所在路径 --includedir=ZLIB_PATH
cd libevent-1.4.13-stable
./configure --prefix=~/memcached
make
make install
编译memcached
cd memcached-1.4.5
./configure --prefix=~/memcached --with-libevent=~/memcached
make
make install
编译过程中可能会报 thread_init 函数签名有冲突,修改下面3个文件
memcached.h
thread.c
memcached.c
将 thread_init 改成其他名字 如 thread_init_memcached
sed 's/thread_init/thread_init_memcached/g' memcached.h>memcached.h
sed 's/thread_init/thread_init_memcached/g' memcached.c>memcached.c
sed 's/thread_init/thread_init_memcached/g' thread.c>thread.c
运行
cd ~/memcached
./memcached -d -p 11211 -m 64m
./memcached -d -p 11212 -m 64m
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内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB及其优化工具箱,通过混合整数规划(MILP)方法对微网电池储能系统的容量进行优化配置。主要内容包括定义目标函数(如最小化运行成本),设置约束条件(如充放电功率限制、能量平衡约束),并引入决策变量(如电池容量、充放电功率和状态)。文中提供了具体的MATLAB代码示例,演示了如何将实际问题转化为数学模型并求解。此外,还讨论了一些实用技巧,如避免充放电互斥冲突、考虑电池寿命损耗等。 适用人群:从事微电网设计与运维的技术人员,尤其是那些希望通过优化算法提高系统性能和经济效益的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要确定最佳电池储能容量的微电网项目,旨在降低总体运行成本,提高系统的稳定性和可靠性。具体应用场景包括工业园区、商业建筑或其他分布式能源系统。 其他说明:文章强调了模型的实际应用价值,并指出通过精确控制充放电策略可以显著减少不必要的容量闲置,从而节省大量资金。同时提醒读者注意模型的时间粒度选择、电池退化成本等因素的影响。
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内容概要:本文详细介绍了基于TMS320F28335的光伏离网并网逆变器设计方案,涵盖了从硬件架构到软件控制的各个方面。首先,文章阐述了TMS320F28335作为高性能DSP的优势及其初始化配置方法。其次,探讨了逆变器的数字控制策略,如双闭环控制(电压外环和电流内环)的具体实现方式。然后,深入讲解了SPWM(正弦脉宽调制)技术,包括SPWM波的生成方法和相关代码示例。此外,还讨论了硬件保护逻辑、过流检测、死区时间配置等实际应用中的注意事项。最后,提供了调试经验和学习资源建议。 适合人群:从事光伏逆变器设计、嵌入式系统开发的技术人员,尤其是有一定DSP编程基础的研发人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解光伏逆变器设计原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握基于TMS320F28335的逆变器控制系统设计,包括数字控制策略和SPWM技术的应用。 其他说明:文中提供的代码示例和实践经验有助于读者更好地理解和应用于实际项目中。建议读者结合TI官方提供的学习资料进行进一步学习和实践。
内容概要:深度学习在医疗影像分析中展现出显著的优势,主要体现在自动特征学习、高准确性和效率、多模态数据融合与综合分析、个性化治疗与预测、减少主观性、处理复杂和高维数据、实时分析与远程医疗支持、数据挖掘与科研突破以及可扩展性与持续优化九个方面。通过卷积神经网络(CNN)、U-Net等模型,深度学习能够自动从影像中提取多层次特征,无需手动干预,在分类、分割任务中表现出色,处理速度远超人工。此外,它还能够整合多源数据,提供全面的诊断依据,实现个性化治疗建议,减少误诊和漏诊,支持实时分析和远程医疗,挖掘病理模式并加速研究,同时具有可扩展性和持续优化的能力。; 适合人群:医疗行业从业者、科研人员、计算机视觉和深度学习领域的研究人员。; 使用场景及目标:①用于医疗影像的自动特征提取和分类,如乳腺癌筛查、皮肤癌诊断等;②整合多模态数据,如CT、MRI等,提高诊断准确性;③提供个性化治疗建议,优化治疗方案;④支持实时分析和远程医疗,尤其适用于偏远地区的急诊场景;⑤挖掘病理模式,加速疾病机制的研究。; 其他说明:深度学习正逐渐成为医疗影像分析的核心诊断伙伴,未来发展方向包括增强可解释性、保护数据隐私和轻量化部署,旨在进一步提升医疗效率和患者护理质量。
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适用于理工专业的毕业生,毕业答辩时可供参考,叙述详细准确,可以作为自己答辩PPT的参考