Windows IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin 完整配置教程

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本教程详细介绍了如何在Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 x86版本系统上安装和配置一个功能强大的Web开发环境,包括IIS6(Internet Information Services 6)、PHP5、MySQL5、Zend_Optimizer以及phpMyAdmin。以下是关键步骤和所需软件的概述: 1. **准备工作**: - 操作系统:确保使用的是Windows x86版本,如Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2。 - 软件版本:选择最新的PHP版本,这里推荐PHP5.2.8,可以从官方网站下载ZIP压缩包,MD5校验码为71511834881753ea0906f2bca91632b9;MySQL推荐的是5.0.67的Windows版本,MD5校验码为ed76e5ad8b251ca643766c70926854d7。 2. **下载与安装**: - PHP:访问http://www.php.net/downloads.php获取最新版本的PHP5.2.8 ZIP包,或直接从指定链接下载。安装时需使用管理员权限。 - MySQL:访问http://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.0.html#win32 获取MySQL5.0.67的Windows ZIP版本,同样推荐使用管理员权限安装。 3. **安装配置**: - 安装PHP:将下载的PHP压缩包解压后,根据安装向导进行安装,确保设置好PHP的执行路径和环境变量。 - 安装MySQL:下载的MySQL安装程序会自动配置环境变量,并提供图形界面安装,按照提示完成安装。 - Zend_Optimizer:虽然没有直接提及,但通常情况下,为了提升PHP性能,会在PHP安装过程中或之后安装Zend Optimizer,这是一个PHP扩展,用于代码优化。 - phpMyAdmin:作为数据库管理工具,可以去官方网站或其他可信来源下载phpMyAdmin的Windows版本,然后将其集成到IIS中或者单独部署。 4. **集成与配置**: - 将phpMyAdmin集成到IIS6:将phpMyAdmin文件夹放置在合适的Web目录下,配置IIS中的虚拟主机,设置相应的PHP处理程序映射。 - 配置IIS:在IIS管理器中,可能需要创建新的网站或应用程序池,并调整其属性以支持PHP运行,包括添加PHP模块和设置路径等。 5. **验证与备份**: - 在配置完成后,通过浏览器访问测试网站或phpMyAdmin,确认所有组件是否正常工作。 - 为了保障数据安全,建议定期备份MySQL数据库和重要配置文件。 由于篇幅有限,本文只概述了安装和配置的基本流程,实际操作中可能需要根据具体情况进行更详细的设置和调整。在整个过程中,确保使用管理员权限以充分授权,同时注意检查每个步骤的细节,以确保环境的稳定和高效运行。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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