php错误403_phpstudy访问文件报错403/Forbidden解决办法

时间: 2023-10-30 13:59:15 浏览: 143
当使用phpstudy访问WWW目录下的文件时,如果浏览器提示Forbidden错误,表明没有访问权限。解决这个问题的方法有两种。 第一种方法是通过设置phpstudy来解决。首先,打开【其他选项菜单】-【phpStudy设置】-【端口常规设置】,在默认首页中配置首页文件名。接下来,勾选【phpStudy】设置中的【允许目录列表】选项。这样就可以解决403错误。 第二种方法是通过检查权限来解决。403错误通常是由于"读取"访问被禁止而造成的。这可能是因为没有可用的默认网页或者目录没有启用目录浏览。另外,要显示的HTML网页所在的目录可能被标记为"可执行"或"脚本"权限。解决这个问题,您可以检查目录和文件的权限设置,并确保有适当的读取权限。 通过以上两种方法的其中一种,您应该能够解决php错误403_phpstudy访问文件报错403/Forbidden的问题。
相关问题

443端口被system占用_phpstudy 80端口被system占用的解决办法

对于443端口被system占用的问题,可以尝试以下解决方法: 1. 使用命令 netstat -ano | findstr :443 查看占用443端口的进程PID。 2. 打开任务管理器,找到对应的PID,结束该进程。 3. 如果该进程是系统进程,可以尝试更改该进程的监听端口,或者禁用该服务。 对于80端口被system占用的问题,也可以尝试类似的解决方法: 1. 使用命令 netstat -ano | findstr :80 查看占用80端口的进程PID。 2. 打开任务管理器,找到对应的PID,结束该进程。 3. 如果该进程是系统进程,可以尝试更改该进程的监听端口,或者禁用该服务。 另外,也可以尝试更改PHPStudy的监听端口,避免和系统进程冲突。具体操作可以查看PHPStudy的官方文档或者相关教程。

__all__ = ['ghost_net']报错

问题: __all__ = ['ghost_net']报错 回答: 这个报错可能是由于在代码中使用了'__all__'这个特殊变量导致的。'__all__'是一个Python中的特殊变量,用于指定模块中可以被导入的公共接口。在这个特殊变量中,我们可以列出模块中想要导出的函数、类或变量的名字。然而,当使用这个特殊变量时,需要确保列出的名字是有效的,并且确保这些名字在模块中被定义或导入。 在你提供的问题中,报错信息没有明确指出具体的错误原因。因此,我无法给出确切的解决方案。但是,我可以给出一些常见的可能原因和解决方法: 1. 确保'ghost_net'在当前模块中被定义或导入。如果没有定义或导入'ghost_net',那么在'__all__'中列出它将导致报错。请检查代码中是否定义了'ghost_net',并确保它的拼写和大小写与'__all__'中的一致。 2. 检查代码中是否存在其他语法错误或命名错误。有时,'__all__'报错可能是由于代码中其他部分的错误导致的。请仔细检查代码,确保没有其他语法错误,并且所有的变量和函数都被正确命名和定义。 3. 如果你的代码中使用了其他导入的模块或库,也需要确保这些模块或库已经正确安装和导入。如果你在使用nltk库里的reuters语料库时遇到了网络问题无法下载,那么可能会导致后续代码中的报错。请确保你的网络连接正常,并按照nltk库的文档正确下载和安装reuters语料库。 根据你提供的引用信息,其中包含了一些关于nltk库下载报错的相关信息。但是这些信息和你提供的问题中的'__all__ = ['ghost_net']'似乎没有直接的联系。因此,我无法确定这些引用内容和你的问题之间的具体关系。希望以上给出的解决方法对你有所帮助。如果问题还未解决,请提供更多的信息和引用内容,以便我能够更准确地回答你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [NLTK下载报错[nltk_data] Error loading reuters: [Errno 11004] [nltk_data] getaddrinfo](https://blog.csdn.net/weixin_43846562/article/details/129663863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [python,uwsgi_uwsgi 安装报错,python,uwsgi - phpStudy](https://blog.csdn.net/weixin_31099291/article/details/115954017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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