ProjectTool项目部署指南:快速搭建环境

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资源摘要信息:"ProjectTool:文凭项目" 该项目涉及的知识点主要集中在Linux操作系统环境下的软件部署、数据库管理、以及Web服务器配置。以下是详细的IT知识点介绍: 1. 软件包管理工具:在描述中提到了使用apt-get命令安装软件包。apt-get是Debian及其衍生操作系统(如Ubuntu)中的包管理工具,用于安装、更新和卸载软件包。使用命令 "apt-get install -y" 可以自动安装指定的软件包,而不需要用户交互确认。 2. Nginx Web服务器:Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,以及IMAP/POP3/SMTP服务器。在安装指令中指定了安装Nginx,这表明该项目可能是一个Web应用程序,需要通过Web服务器进行部署和访问。描述中还包含了一个Nginx的配置片段,用于设置代理和静态资源路径。 3. PostgreSQL数据库:PostgreSQL是一个对象关系数据库系统,以注重扩展性、完整性、数据的正确性而著名。安装指令中同样提到了PostgreSQL的安装,以及创建名为“ProjectTool”的数据库。数据库的创建是很多Web应用的基础,因为现代Web应用通常需要数据库来存储数据。 4. Java开发环境:在安装指令中提到了default-jdk,这是Java开发工具包的默认安装包。Java是一种广泛用于开发企业级应用的语言和平台,项目可能使用Java进行开发。另外,通过java --version命令可以检查Java的版本,这虽然在描述中是可选的,但通常是配置开发环境后的一个检查步骤。 5. Linux用户和权限管理:在描述中有一个指令 "须藤-u postgres psql",尽管此处指令书写有误,推测应为 "sudo -u postgres psql",这是一个以postgres用户身份运行psql命令的方式。psql是PostgreSQL的命令行工具,用于管理数据库。同时,使用密码 '123' 更改用户postgres的密码,这涉及到Linux下的用户密码修改操作。 6. Nginx配置:描述中给出了Nginx配置文件的修改方法,使用了sudo nano命令打开编辑器进行编辑。配置文件通常位于 /etc/nginx/sites-enabled/ 目录下的默认文件,以及 /etc/nginx/nginx.conf。这里的配置指示了Nginx如何处理对不同路径的请求。location / 的配置项用于将所有进入80端口的HTTP请求转发至本地的8080端口,这可能是因为应用程序运行在Jetty或其他应用服务器上,默认端口为8080。location /img/ 则设置了静态资源的映射,使得Web应用可以通过img路径访问/home/roman/uploads/目录下的图片和其他资源。 7. 文件路径和目录结构:描述中提到在主目录中创建上传目录,这可能指的是Web应用的上传功能目录。Web应用通常允许用户上传文件,这些文件会被保存在服务器上的特定目录中。 总结以上知识点,"ProjectTool:文凭项目"的部署需要在Linux环境下进行,涉及到软件包安装、Web服务器配置、数据库管理、Java环境设置以及文件目录管理。通过这些步骤,可以将一个基于Java开发的Web应用部署到服务器上,并通过Nginx作为反向代理与外界进行通信。需要注意的是,由于描述中存在一些打字错误和不完整指令,实际操作时需要根据项目具体情况适当调整。
2023-05-28 上传

在再python中将这段代码运行一下,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

2023-05-28 上传

在python中帮我优化设计以下代码,要求输出的结果之间与其所在的变量所对齐,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

2023-05-29 上传