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

IIS6
PHP5
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"这是一个2009年的教程，涵盖了在Windows Server 2003 R2 SP2 x86环境下安装和配置IIS6、PHP5、MySQL5、Zend Optimizer和phpMyAdmin的详细步骤。教程由ideacm制作，旨在提供基础配置指导，但提醒用户正式使用时需进行更深入的安全设置和性能优化。" 本教程适用于想要在Windows Server 2003系统上搭建Web开发环境的技术人员，尤其是对IIS、PHP和MySQL不太熟悉的初学者。以下是教程中的关键知识点： 1. **IIS6配置**：IIS（Internet Information Services）是微软提供的Web服务器，IIS6是其第六个主要版本。在安装过程中，需要确保已具备管理员权限，因为配置Web服务通常涉及到系统级别的更改。 2. **PHP5安装**：教程推荐使用PHP5.2.8的ZIP压缩包版本，这是当时最新的稳定版本。安装过程中，需要将PHP解压到适当目录，并配置IIS以处理PHP脚本。这通常通过创建一个新的ISAPI筛选器和扩展来实现。 3. **MySQL5安装**：教程建议使用MySQL5.0.67的Windows ZIP或Setup EXE版本，这个版本支持32位系统。安装MySQL时，需要配置服务器实例、数据库和用户权限。 4. **Zend Optimizer集成**：Zend Optimizer是PHP的一个扩展，用于提高PHP应用程序的性能。它需要与PHP一起安装并配置，以便对编译后的PHP代码进行优化。 5. **phpMyAdmin部署**：phpMyAdmin是一个用于管理MySQL数据库的开源Web界面工具。安装phpMyAdmin通常包括解压文件到Web服务器的公共目录，然后通过浏览器访问进行配置。 6. **安全性和性能优化**：尽管教程提供了基础配置，但强调在实际生产环境中，需要额外关注服务器安全，如设置强密码、限制远程访问、更新软件到最新安全版本等。此外，还需进行性能调优，如内存分配、缓存设置和错误日志监控。 7. **系统兼容性**：教程特别指出，由于使用的是x86版本的软件，因此适用于32位的Windows Server 2003系统。不同系统的用户可能需要寻找相应版本的软件。 该教程为初学者提供了一个详尽的步骤指南，帮助他们在Windows Server 2003上快速建立一个功能齐全的Web开发环境，涵盖了从基础安装到初步优化的全过程。然而，随着时间的推移，技术不断进步，现在的最佳实践可能已经发生了变化，比如PHP和MySQL已经有更新的版本，新的优化工具和服务器管理方法也应被考虑。

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+...

【2009年最新版】IIS6+PHP5+MySQL5+Zend Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程

2009-09-04 上传
【IIS6+PHP5+MySQL5+Zend Optimizer+phpMyAdmin安装配置教程】 在IT领域，构建一个高效稳定的Web服务器环境对于开发者和管理员来说至关重要。本教程将详细讲解如何在2009年的环境下，利用IIS6（Internet ...

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

2023-03-11 上传
该教程主要介绍如何在Windows Server 2003 R2 Enterprise Edition SP2 x86环境下配置IIS6服务器，以支持PHP5、MySQL5和使用Zend Optimizer优化器及phpMyAdmin管理工具。以下是详细步骤： 1. **下载所需软件**： - ...

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....

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...

phpstudy是干嘛的

2023-11-11 上传
PhpStudy是一个PHP调试环境的程序集成包，它集成了最新的Apache、PHP、MySQL、phpMyAdmin和ZendOptimizer，可以一次性安装，无需配置即可使用。除了PHP调试环境，PhpStudy还包括了开发工具和Web服务器管理工具，可以...

for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item()改写

2023-05-31 上传
optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() ``` 这样就可以避免出现"ValueError: too many values ...

self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() epoch_losses = [x + y for x, y in zip(epoch_losses, losses)] tqdm_dataloader.set_description('Epoch {}, loss: {:.4f}'.format(self.epoch, loss.item())) if self.scheduler is not None: self.scheduler.step() epoch_losses = [sum(epoch_losses)] + epoch_losses return epoch_losses

2023-07-13 上传
在训练过程中，首先将优化器的梯度清零（`self.optimizer.zero_grad()`），然后计算损失关于参数的梯度（`loss.backward()`），接着使用优化器更新模型的参数（`self.optimizer.step()`）。 在每个epoch中，将每个...

phpstudy工具介绍

2023-06-09 上传
6. 集成了常用工具：PHPStudy还集成了常用的开发工具，如Zend Optimizer、eAccelerator、Xdebug等。 总之，PHPStudy是一款非常优秀的PHP开发环境集成包，可以方便地搭建PHP开发环境，提高开发效率。

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。
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