nginx+tomcat+redis+mysq集群部署方案.docx下载

weixin_39821260 2020-07-12 02:31:22
第1章 集群 1

1.1 什么是集群 1

1.2 集群特性 1

1.3 集群分类 1

第2章 Tomcat集群 2

2.1 Tomcat集群架构 2

2.1.1 Nginx服务器 2

2.1.2 Tomcat服务器 3

2.1.3 数据库服务器 3

2.1.4 Redis服务器 3

2.2 服务器配置说明 3

第3章 集群的安装与配置 5

3.1 JDK的安装和配置 5

3.2 Redis的安装和配置 6

3.3 Tomcat的安装和配置 6

3.4 Nginx的安装和配置 7

3.5 数据库的安装与配置 9
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房屋与网球场目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:房屋与网球场目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:273张图片 验证集:75张图片 测试集:92张图片 总计:440张图片 • 训练集:273张图片 • 验证集:75张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:440张图片 • 分类类别: House(房屋):常见的住宅建筑类型。 TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • House(房屋):常见的住宅建筑类型。 • TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据来源:来源于航拍或相关图像数据集。 二、适用场景 • 城市规划与土地管理:自动检测房屋和网球场,辅助城市发展分析和土地利用规划。 • 房地产评估与开发:用于识别住宅建筑和体育设施,支持房产估值和项目规划。 • 体育设施监控:监控网球场的分布和状态,优化体育资源管理和维护。 • 航拍图像分析:适用于无人机或卫星图像中的目标检测,提升地理信息系统(GIS)和遥感应用效率。 三、数据集优势 • 标注精准可靠:采用YOLO格式标注,边界框定位准确,确保模型训练的有效性。 • 类别聚焦实用:专注于房屋和网球场两个常见类别,覆盖住宅和娱乐设施,具有实际应用价值。 • 数据划分合理:提供训练集、验证集和测试集,数据量分配科学,支持模型开发与评估。 • 兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、PyTorch等,便于直接使用和集成。 • 任务适配性高:专为目标检测任务设计,帮助构建高效、准确的AI模型,适用于多种现实场景。

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