手把手教你搭建腾讯云服务器(图文并茂)

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  • 背景

    暑假期间,愁着无聊但也不能荒废学业吧,毕竟以后想靠技术混口饭吃!为了实施自己的计划,特地挑了一个便宜的云服务器来用作自己的后台;这不是学生狗没钱嘛,所以我就挑了一个腾讯云服务器。虽说配置很低,但够我们玩就行。因为想写一个电商App,数据总不能从本地数据库来吧,那样也太没水平了!因为自己也会一点Java Web 服务器,索性租了一个云服务器,接口啥的自己写,说干就干吧。

    由于本人是在校学生,所以从腾讯那买了一个学生版的服务器。性价比确实很高,价位是10元/月。

注意:我选择的是Windows Server,所以这篇文章是基于Windows平台搭建的。本人对于其他平台不是很了解,虽然接触过Linux,但是并不太会玩,所以搭建也变得更费劲了。索性我们就选熟悉的操作系统吧!(附上我的服务器配置图,这配置你懂的。)这里小小提示一下:我们的服务器是可以改变操作系统的。如果你现在是linux想改成window也是可以的,它会帮你重新安装新的系统,这也意味着数据都清空了。

背景介绍完毕,一个苦逼的android开发者居然还要自己开发服务器,说多的都是泪!那就不多bb了,我们开始搭建环境。

  • 服务器搭建

1、首先,我假设你已经买了腾讯云服务器了(官网购买),如上图中可以看到我们买的服务器在运行中。

2、win + r 组合键,输入:mstsc

     计算机:填写你的服务器ip(公网ip)

     用户名:Administrator(默认),密码会发到你的邮箱上。

打开显示选项,可以看到 本地资源 —> 点开详细信息,勾选驱动器(这个作用是让你可以从PC拷贝 jdk、tomcat等到你的服务器盘中,放C盘下就可以。)

    至此第一步基本操作完成,我们登录我们刚才配置的服务器体验一下吧。没错,下面这个图就是我们的服务器桌面了。因为是刚初始化的,桌面空空如也!

之前没接触过服务器的你会惊讶的发现:what?这不是和Win10系统貌似差不多吗,只是它精简了很多软件驱动等,系统变得很小!

  • 环境搭建

安装JDK+Tomcat+MySQL驱动

1、JDK环境配置,这里可以直接复制我的,然后改一下你们自己的路径,就OK了(PS.注意看清楚 .;)

系统变量→新建 JAVA_HOME 变量 = 变量值填写jdk的安装目录 ;JAVA_HOME = E:\Java\jdk1.7.0
系统变量→新建 CLASSPATH 变量 =  .;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar
Administrator修改path变量,在最后增加  ;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;

2、Tomcat环境配置:

系统变量→新建TOMCAT_HOME 变量=变量值填写tomcat安装目录;TOMCAT_HOME = E:\Java\tomcat7
系统变量→新建 CATALINA_HOME变量=变量值填写tomcat安装目录; CATALINA_HOME = E:\Java\tomcat7
Administrator修改path变量,在最后增加  ;%CATALINA_HOME%\bin;%CATALINA_HOME%\lib

· 测试Tomcat服务器是否安装成功:

先启动Tomcat(cmd命令:startup),在浏览器输入  http://localhost:8080/ ,会出现一个tomcat页面,那么说明成功了。

3、MySQL驱动安装,特别提醒,如果出现以下的问题:把mysql安装包拷贝到服务器C盘里面,再进行安装就不会出错。

·  检查是否可用:net start mysql

至此,云服务器和环境基本搭建完成!

  • 域名绑定

    最后,绑定我们域名。(域名自行购买,可根据自己需要决定,这个需要身份证认证。)

点击图上 解析 ,出现以下界面,点击添加纪录,红色框框里面填写自己的公网IP即可。

到此结束,你的域名绑定成功了。怎么用呢?

例如:  http://192.168.1.1:8080/     

改为:  http://[abc520.com]:8080/          [里面是你的域名]

全部教程结束。这是我的第一篇文章,因为我是理工科的难免语言组织得不够好,所以写的不是很好。我们只能关注技术。

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当然可以!以下是手把手搭建 YOLOv5 的步骤: 1. 准备工作: - 确保你的电脑已经安装了 Python 3.8 或更高版本。 - 安装 PyTorch:可以根据你的操作系统和 CUDA 版本选择合适的安装命令,例如: ```shell pip install torch torchvision torchaudio ``` - 安装其他依赖库: ```shell pip install opencv-python matplotlib numpy ``` 2. 下载 YOLOv5 源代码: - 在终端中运行以下命令来克隆 YOLOv5 仓库: ```shell git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 3. 安装依赖库: - 进入 yolov5 目录: ```shell cd yolov5 ``` - 安装依赖库: ```shell pip install -r requirements.txt ``` 4. 准备数据集: - 准备好你的训练数据集,并将图像和对应的标签文件放入一个文件夹中。 5. 配置模型和数据: - 编辑 `yolov5/models/yolov5s.yaml` 文件,根据你的需求进行配置,例如设置 `nc` 参数为你的类别数量。 - 编辑 `data.yaml` 文件,设置 `train` 和 `val` 的路径,并配置类别数量和类别名称。 6. 训练模型: - 在终端中运行以下命令来开始训练模型: ```shell python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' ``` - 这个命令将使用默认参数来训练 YOLOv5 模型,你可以根据需要进行调整。 7. 测试模型: - 在终端中运行以下命令来测试模型效果: ```shell python detect.py --source your_image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4 ``` - 这个命令将使用训练好的模型对指定图像进行目标检测,你可以调整 `--conf` 参数来控制检测结果的置信度阈值。 以上就是搭建 YOLOv5 的基本步骤,希望对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。

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