Windows 2003上配置IIS6+PHP5+MySQL5+Zend Optimizer+phpMyAdmin教程

IIS6+PHP5
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"IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程，适用于Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 x86环境，详细介绍了如何在该系统上搭建PHP服务器环境，包括安装和配置各个组件。" 在搭建基于IIS6的PHP服务器环境时，首先需要准备必要的软件，本教程中提到的版本为： 1. PHP：推荐使用PHP5.2.8的ZIP压缩包版本，这是截至2009年1月16日的最新版。你可以通过官方下载页面（http://www.php.net/downloads.php）或直接下载地址（http://cn2.php.net/distributions/php-5.2.8-Win32.zip）获取。MD5校验值为71511834881753ea0906f2bca91632b9。 2. MySQL：推荐使用MySQL5.0.67的Windows ZIP/Setup.EXE(x86)版本。同样，你可以从MySQL的官方下载页面（http://dev.mysql.com/downloads/mysql/5.0.html#win32）或者直接下载地址（http://mysql.cs.pu.edu.tw/Downloads/MySQL-5.0/mysql-5.0.67-win32.zip）获取。其MD5校验值为ed76e5ad8b251ca643766c70926854d7。 3. Zend Optimizer：这是一个用于提高PHP应用程序性能的工具，具体版本未在描述中给出。通常，你需要从Zend Technologies的官方网站下载对应版本，以确保与PHP版本兼容。 配置步骤大致如下： 1. **安装IIS6**：如果你的Windows Server 2003系统未预装IIS6，需要通过控制面板的“添加/删除Windows组件”来安装Web服务。 2. **安装PHP**：解压下载的PHPZIP包到一个目录，然后将PHP可执行文件（如php-cgi.exe）添加到系统环境变量Path中。接着，你需要创建一个名为php5isapi.dll的别名，并在IIS管理工具中将其作为ISAPI筛选器添加到网站上。 3. **配置PHP**：修改php.ini文件，根据你的需求设置相关参数，如数据库连接、错误报告等。同时，记得将PHP目录下的php.ini文件路径添加到IIS的ISAPI筛选器中。 4. **安装MySQL**：运行下载的Setup.EXE，按照向导完成MySQL服务器的安装。配置MySQL服务，包括设置用户名、密码和数据存储位置。 5. **安装Zend Optimizer**：根据下载的Zend Optimizer安装程序进行安装，确保它与PHP版本匹配。安装后，同样需要更新php.ini文件，添加相应的扩展配置。 6. **安装phpMyAdmin**：将phpMyAdmin解压到Web服务器的一个目录下，通常会是PHP的同一目录，然后通过浏览器访问该目录下的index.php文件来管理MySQL数据库。 7. **测试配置**：最后，可以通过创建一个简单的PHP测试脚本来确认PHP是否正确工作，以及通过phpMyAdmin连接MySQL并执行一些基本操作，以验证所有组件都已成功配置。 这个教程详细地指导了如何在Windows Server 2003环境下搭建一个功能完备的PHP开发和运行环境，对于初学者和系统管理员来说非常实用。通过这个过程，你可以掌握IIS6、PHP5、MySQL5和Zend Optimizer的基本配置技巧，为后续的Web应用开发打下基础。

IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程

2011-02-16 上传
IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程 本篇教程旨在指导读者安装和配置IIS6、PHP5、MySQL5、Zend Optimizer和phpMyAdmin，以便建立一个完整的Web服务器环境。 标题解释 IIS6+...

IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程.docx

2023-03-11 上传
【IIS6+PHP5+MySQL5+Zend_Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程】 本教程详细介绍了如何在Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 x86系统上搭建一个基于IIS6的PHP服务器环境，包括PHP5、MySQL5、Zend ...

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
self.optimizer = optimizer self.T_max = T_max self.T_mult = T_mult self.eta_min = eta_min self.last_epoch = last_epoch 这里将初始化函数中传入的参数赋值给类的属性。 def get_lr(self): 这是一个...

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

2023-03-24 上传
self.optimizer = optimizer # 优化器 self.eta_min = eta_min # 最小学习率 self.iters = -1 # 当前迭代次数 self.iters_batch = -1 # 当前批次迭代次数 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer....

解释代码 def partial_fit(self, X,Y, lr): cost, summary, _, Coef = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer, self.Coef_test), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost, Coef def pretrain_step(self, X,Y, lr): cost, summary, _ = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer_pretrain), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost

2023-05-15 上传
具体实现中，先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op`、`self.optimizer` 和 `self.Coef_test` 四个操作，其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差，`self....

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

2023-07-14 上传
6. 调用`loss.backward()`计算梯度，并使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`对梯度进行最大梯度裁剪。 7. 最后，调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。 这个循环会遍历整个训练数据集，并在每个批次中...

loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

2023-07-14 上传
这段代码是一个典型的训练循环，用于计算和更新模型的损失。首先，通过调用`self.loss(output, ...最后，调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。最后，将当前损失值`loss.item()`添加到总损失`total_loss`中。

class WarmupLinearLR(_LRScheduler): def __init__(self, optimizer, step_size, min_lr, peak_percentage=0.1, last_epoch=-1): self.step_size = step_size self.peak_step = peak_percentage * step_size self.min_lr = min_lr super(WarmupLinearLR, self).__init__(optimizer, last_epoch) def get_lr(self): ret = [] for tmp_min_lr, tmp_base_lr in zip(self.min_lr, self.base_lrs): if self._step_count <= self.peak_step: ret.append(tmp_min_lr + (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * self._step_count / self.peak_step) else: ret.append(tmp_min_lr + max(0, (tmp_base_lr - tmp_min_lr) * (self.step_size - self._step_count) / (self.step_size - self.peak_step))) # print(self._step_count, self.step_size, ret) return ret这段代码什么意思

2023-07-17 上传
- optimizer: 优化器，用于更新模型的参数 - step_size: 总的训练步数 - min_lr: 最小学习率，用于控制学习率的下限 - peak_percentage: 预热阶段所占总步数的百分比，默认为0.1 - last_epoch: 上一个训练周期的索引...

def train(self): self.loss.step() epoch = self.scheduler.last_epoch + 1 learn_rate = self.scheduler.get_last_lr()[0] self.ckp.write_log( '[Epoch {}]\tLearning rate: {:.2e}'.format(epoch, Decimal(learn_rate)) ) self.loss.start_log() self.model.train() timer_data, timer_model = utils.timer(), utils.timer() # timer_model.tic() for batch, (lr, hr, file_names) in enumerate(self.loader_train): lr, hr = self.prepare([lr, hr]) timer_data.hold() timer_model.tic() self.optimizer.zero_grad() sr = self.model(lr) loss = self.loss(sr, hr) if loss.item() < self.args.skip_threshold * self.error_last: loss.backward() self.optimizer.step() else: print('Skip this batch {}! (Loss: {})'.format( batch + 1, loss.item() )) timer_model.hold() if (batch + 1) % self.args.print_every == 0: self.ckp.write_log('[{}/{}]\t{}\t{:.1f}+{:.1f}s'.format( (batch + 1) * self.args.batch_size, len(self.loader_train.dataset), self.loss.display_loss(batch), timer_model.release(), timer_data.release())) timer_data.tic() self.scheduler.step() self.loss.end_log(len(self.loader_train)) self.error_last = self.loss.log[-1, -1]

2023-03-28 上传
这段代码是在训练模型，其中self.loss.step()是更新损失函数，self.scheduler.last_epoch是获取当前epoch数，self.scheduler.get_last_lr()[0]是获取当前学习率。self.ckp.write_log()是将当前epoch数和学习率写入...

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

2023-05-30 上传
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) ``` 在上述代码中，我们首先调用PGD攻击函数`pgd_attack`，生成扰动样本`x_adv`。然后将扰动后的数据输入模型进行训练，计算损失函数并进行反向...
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