关于php5的一些记录

[size=medium]在win上php安装很简单,需要注意的几点是:
1.加载extention,配置extention_dir=“ext“
去掉加载注释,主要加载的有 mysql,mbstring,pgsql,gd2等.
可能出现的问题是提示还是找不到mysql,主要是PHP安装目录下的php5ts.dll不能被apache找到,可以将它放到apache的libs中.或将PHP安装目录加到PATH中.

2.设置session的保存路径session.save_path=F:\temp\phpsession

3.如果使用CGI方式运行,PHP不能正确解释PATH_INFO(在nginx下),设置cgi.fix_pathinfo=1, 并在NGINX中设置fastcgi_params PATH_INFO $fastcgi_scr_ipt_name

4.在APACHE中配置PHP
LoadModule php5_module PHP5APACHE_MODULE
AddHandler application/x-httpd-php .php

在linux上编译安装PHP比较麻烦
1.需要先安装各种类库比如:gd2,jpeg,png,freetype,zlib,libxml2,mhash,mcrypt,libmcrypt,openssl,
pcre,xpm,fontconfig,gettext,gmp等

2.如果需要支持数据库,还须先把数据库安装好,如mysql,pgsql

3.编译几次遇到比较郁闷的事,就是编译結果中没有php-cgi。而以前编译时又有。拿来用又不正常。
php-5.2.12 有--enable-fastcgi选项,而php-5.3.1没有这个选项,最后的結果是都没有产生php-cgi.

PHP的运行模式主要有ISPA(apache 的module方式)和 fastcgi,
我个人是偏向fastcgi的,因为想使用nginx服务器而不想用apache.
关于两者的性能不太清楚,应该fastcgi略好一点,
但是fastcgi是每个请求都是重新初始化php intepreter,
网上有说使用lighttpd 的spaw-fcgi来做中转,
但是尝试后不成功,而且也只是lighttpd-1.4.18.tar.bz2才有src/spawn-fcgi,
也可能是因为php-cgi是以前编译的(待续...

log对哪个语言都是重要的,PHP也不例外,控制error的相关选项有
error_reporting = E_ALL
display_errors = On
display_startup_errors = On
log_errors = On
error_log = /var/log/php.log


关于PHP的框架:
因为PHP本身的运行模式,PHP框架其实对PHP的性能是有比较大的影响的,
所以尽量使用很轻的框架,我推荐CI,
CI也不推荐使用模板引擎,我觉得也是,性能最主要,而且使用原生PHP对前端开发人员也不会有很大的困扰。

重新拾起PHP,研究了差不多一个月,算是个总结吧.[/size]
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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