Windows 2003上配置IIS+PHP+MySQL+Zend Optimizer+GD库+phpMyAdmin教程

需积分: 6 1 下载量 71 浏览量 更新于2024-09-15 1 收藏 216KB DOC 举报
"IIS+PHP+MySQL+Zend Optimizer+GD库+phpMyAdmin的安装配置文档" 在本文档中,作者提供了在Windows Server 2003上安装和配置IIS、PHP、MySQL、Zend Optimizer以及GD库和phpMyAdmin的详细步骤。这个配置适用于学习目的,但需要注意的是,文中提到的环境可能存在安全漏洞,不适合用于生产环境。 首先,确保已安装了Windows 2003 Server和IIS 6.0。接下来是各个组件的安装: 1. **PHP**:这里使用的是php-5.0.4-Win32版本。首先解压缩文件,然后将php.exe、php-win.exe和php.ini-dist这三个文件复制到C:\Windows目录下。接着,将php.ini-dist重命名为php.ini,并打开进行配置。主要修改包括启用register_globals,设置extension_dir指向PHP的ext目录,以及开启必要的PHP扩展,如php_gd2.dll(支持GD库)、php_mbstring.dll(解决phpMyAdmin的红色提示)、php_mysql.dll(支持MySQL)等。 2. **MySQL**:文档中提到了mysql-5.1.6-alpha-win32,但实际部署时应使用稳定版本。安装完成后,需要创建数据库并设置用户权限。 3. **Zend Optimizer**:Zend Optimizer是PHP的一个性能优化工具,版本为2.6.0-Windows-i386。安装后,它能帮助提升PHP脚本的运行效率,但现代PHP版本中,已经由OpCache取代。 4. **GD库**:通过在php.ini中开启php_gd2.dll,可以启用PHP对图像处理的支持,包括创建、修改和操作各种图像格式。 5. **phpMyAdmin**:这里使用的版本为2.7.0-pl2,是一个非常流行的MySQL管理工具。安装phpMyAdmin通常只需解压缩到Web服务器的文档根目录,然后可以通过Web浏览器访问。 配置IIS支持PHP的步骤包括: 1. 打开IIS管理器,停止所有网站服务。 2. 右键点击“Web服务扩展”,选择“新建”,添加新的Web服务扩展,名称为“PHP5”,指定可执行文件为C:\Windows\php.exe,并勾选“设置为允许状态”。 3. 在站点属性的“主目录”选项卡中,选择“执行权限”为“纯脚本”。 4. 在“文档”选项卡中,添加默认文档,如index.php。 5. 启动IIS服务,现在IIS应该能够解析PHP脚本了。 完成以上步骤后,你就可以通过IIS服务器运行PHP应用程序,例如访问phpMyAdmin来管理MySQL数据库。然而,由于这是一个较旧的配置,对于现代环境来说,建议使用更新的软件版本,并遵循最新的安全最佳实践,如使用更安全的PHP版本,安装最新版的MySQL(或 MariaDB),并考虑使用更现代的性能优化工具,以及加强服务器的安全防护措施。

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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