在使用struts中，一定要配置struts-config.xml文件，我所采用的web容器是resin，采用struts结构，当系统搭建好了之后，启动resin，确发现resin后台报错，检查所有的地方...，都没有发现错误，后来才发现，原来是struts-config.xml文件没有增加文件头引起的，原来没有定义这个文件头，系统还照常运行，后来增加了一个xml的解析配置后，就无法正常启动了，增加如下文件头后...--指定资源文件的路径--> 启动resin...，又发现后台报错了，经过一番翻天覆地的检查的后，才发现，原来i18n是在struts1.01版本之后才有的，而我给struts-config.xml文件定义的是1.0版本的struts，所以系统就无法辨认...message-resources，将struts-config.xml文件的头文件重新定义为如下： <!
问题 当我们使用 Windows 桌面下的编辑器编写一个 Shell 文件时，很容易将文件使用的换行符保存为 dos 格式。如果将文件上传到 Linux 服务器执行时，可能会遇到下面的错误。...这是因为 # 显示一个简单的shell文件 $ cat dosnewline.sh #!...当电子计算机问世后，由于存储器曾经非常昂贵。有些人认定没必要用两个字符来表示行尾。...正是因为不同操作系统默认的换行符不同，导致在 Windows 下编写的文件采用了 Windows 下的换行符。...除了在编写阶段注意，脚本编写完成后，还可以通过 $ sh -x hello.sh 的方式来检查脚本是否有语法错误，对于本文提供的示例来说输出结果如下，可以看到输出结果给出提示多了 \r 的字符。
python文件路径导致的错误常常与“\”有关，因为在路径中的“\”常会被误认为转义字符。...例如在以下代码中： path="C:\data\table\name\rain" 转义字符的主要类别如下： 字符含义\n换行符\t制表符，也就是tab，相当于四个空格的长度\r回车符\...b回退，backspace 所以在上述路径中，\table\name\rain中的\t,\n,\r都易被识别为转义字符。...解决的办法主要由以下三种： #1 path=r"C:\data\table\name\rain" #前面加r表示不转义 #2 path="C:\\data\\table\\name\\rain" #用\
aa()"> 点击按钮，第一次正常，第二次就异常 问题出在 function validator() { validator 对象名不能喝函数名同名
CSS文件返回304状态码的原因有以下几个: 1. 浏览器缓存了该CSS文件。...浏览器会缓存已经访问过的CSS文件,当再次请求同一个文件时,浏览器会先检查缓存,如果缓存版本没有变化,就会返回304状态码告知服务器我还用得着最新文件,使用缓存的就行。...v=2 ,让浏览器认为这是一个新文件。 2. 服务器配置了Incorrect caching headers。如果服务器错误的配置了永久的缓存头信息,浏览器就会长期缓存CSS文件并始终返回304。...浏览器默认会缓存CSS文件,如果文件没有实际变化,需要强制刷新缓存才会拉取新的文件。这时可以按Ctrl+F5(Windows)或Command+R(Mac)进行强制刷新。 5. 终端网络异常。...综上,导致CSS文件返回304状态码的主要原因是浏览器缓存和服务器缓存头配置不当。在排除网络异常的情况下,可以通过版本控制、配置正确的缓存头信息和强制刷新缓存等方式解决这个问题。
今天小麦苗给大家分享的是修复由于主库NOLOGGING操作引起的备库ORA-01578和ORA-26040错误。...修复由于主库NOLOGGING操作引起的备库ORA-01578和ORA-26040错误 （一）NOLOGGING操作引起的坏块（ORA-01578和ORA-26040）简介 如果只是错误ORA-01578...如果这些联机重做日志或归档日志被用来恢复数据文件，那么Oracle会将对应的数据块标志为无效（Soft Corrupt），而且下一次访问这些数据块时，会报ORA-01578和ORA-26040错误。...alter database force logging; 如果错误出现在物理STANDBY数据库，那么可以从主库恢复被影响的数据文件（只有当主库没有这个问题的情况下）。...如果，由于 nologging 操作导致某些块被标记为损坏的，那么这部分数据文件就是需要恢复的，然后怎么办？在恢复命令中有 FORCE 选项。但我们可能并不需要它。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何修复由于主库NOLOGGING引起的备库ORA-01578和ORA-26040错误？...♣ 答案部分 众所周知，DG数据同步是基于日志流的，这也是为什么在配置DG阶段需要将主库设置为FORCE LOGGING的原因。...，这会导致备库的数据出现问题，报ORA-01578和ORA-26040的错误。...在一个具有主备关系的主库上将FORCE_LOGGING设置为NOLOGGING模式，然后创建一张表LHR.TESTDGNOLOG，设置为NOLOGGING模式： SQL> ALTER DATABASE...当然，如果数据文件是正常的状态，RMAN可以根据它们的数据文件头进行跳跃恢复。如果，由于NOLOGGING操作导致某些块被标记为损坏的，那么这部分数据文件就是需要恢复的。在恢复命令中有FORCE选项。
在我们的例子中，我们已经在开始时分离了验证集 2-设置PyCaret环境 ? 现在让我们设置Pycaret环境。函数的作用是：初始化pycaret中的环境，并创建转换管道，为建模和部署准备数据。...在pycaret中执行任何其他函数之前必须调用setup()。它需要两个必需的参数：pandas dataframe和目标列的名称。这部分配置大部分是自动完成的，但有些参数可以手动设置。...compare_models()函数的作用是：一次比较多个模型。这是使用PyCaret的最大优点之一。在一行中，你可以看到许多模型之间的比较表。...create_model是PyCaret中最细粒度的函数，通常是PyCaret大多数功能的基础。正如它的名字所示，这个函数使用交叉验证(可以用参数fold设置)来训练和评估模型。...答案是否定的，PyCaret内置的save_model()函数允许你保存模型以及所有转换管道以供以后使用，并存储在本地环境中的Pickle中 (提示：保存模型时最好使用文件名中的日期，这有利于版本控制)
步骤1-开发app.py 这是AutoML的主文件，也是Dockerfile的入口点（请参见下面的步骤2）。如果你以前使用过PyCaret，那么这个代码你可以自行解释。...文件：model 这是最终模型的.pkl文件以及整个转换管道。你可以使用此文件使用predict_model函数在新数据集上生成预测。...要了解更多信息，请单击此处：https://www.pycaret.org/predict-model 文件：experiment-logs 这是一个.csv文件，其中包含了模型所需的所有详细信息。...它包含了在app.py中所有接受过训练的模型，它们的性能指标，超参数和其他重要的元数据。 ? 文件：system-logs 这是PyCaret生成的系统日志文件。这可用于审核流程。...它包含重要的元数据信息，对于解决软件中的错误非常有用。 ?
1、比较模型 这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。...可以使用compare_models函数中的fold参数定义折叠次数。默认情况下，折页设置为10。表按选择的度量标准排序（从高到低），可以使用sort参数定义。...由于某些模型的运行时间较长，因此无法进行比较。为了绕过此预防措施，可以将turbo参数设置为False。...该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。...优化模型的超参数需要一个目标函数，该目标函数会在有监督的实验（例如分类或回归）中自动链接到目标变量。
上一篇我们讲了EasyNVR在实现抖音直播推流的时候音频文件失效的问题（EasyNVR推流到抖音直播间添加背景音乐程序闪退），目前针对该项目的问题已经有了较为完善的解决方法。...EasyNVR智能安防直播平台会不定期进行更新，如果有用户想使用最新版本，则需在原有系统上主动升级，升级会涉及到一个存储迁移或者文件迁移的问题。...但是怀疑背景音乐存放路径是绝对路径还是相对路径的问题，又不敢轻易删除程序包，于是做了一个如下测试： 1、新下载一个EasyNVR程序包，将老的程序目录下DB文件拷贝过来； 2、将背景音乐文件夹拷贝过来，...背景音乐文件夹如下图所示： image.png 此时我们尝试启动程序，发现程序能够正常读取背景音乐文件夹内的内容，如下图： image.png 所以我们要知道EasyNVR在读取背景音乐资源的时候，是根据相对路径进行读取...，用户切不要轻易修改文件名称，只需将背景音乐文件夹进行拷贝即可。
不管是填充缺失值、转换类别数据、执行特征工程设计，还是调参，Pycaret 都能够自动执行。而且 pipeline 可以保存为二进制文件格式，支持在不同环境中进行迁移。...PyCaret 可以直接处理 Pandas 数据帧。 环境配置 在 PyCaret 中执行任意机器学习实验的第一步都是，通过导入所需模块并初始化 setup() 来设置环境。...模型比较 这是监督机器学习实验（分类或回归模块）应该进行的第一步。compare_models 函数训练模型库中的所有模型，并使用 k 折交叉验证（默认 k=10）来比较常见的评估指标。...这时总会看到基于树的模型要比简单的高斯模型的表现好得多。但这是以牺牲可解释性为代价的，因为基于树的模型无法像线性模型那样提供简单的系数。...用户也能够以二进制文件的格式保存整个实验，包括所有中间输出（intermediary output）。
首发 PyCaret 1.0.0 我们很高兴能宣布PyCaret，这是一个使用Python的开源机器学习库，用于在Windows上训练和部署有监督和无监督的机器学习模型低码环境。...搭建环境 PyCaret中任何机器学习实验的第一步都是通过导入所需的模块并初始化setup()来设置环境的。本示例中使用的模块是pycaret.classification。...3.比较模型 这是在有监督的机器学习实验（分类或回归）中建议的第一步。此功能训练模型库中的所有模型，并使用k倍交叉验证（默认10倍）比较通用评估指标。...但是，这是以失去可解释性为代价的，因为基于树的模型没有像线性模型那样提供简单的系数。...'}) 11.保存模型/保存实验 训练完成后，包含所有预处理转换和训练后的模型对象的整个管道都可以保存为二进制pickle文件。
from pycaret.classification import * 设置 PyCaret 是从机器学习准备环境开始。...它必须在任何其他函数之前执行 setup。 有一个重要点需要说明，setup 函数推断数据类型，如果推断的数据类型正确，它会提示你点击输入。如果推断的数据类型有错误，则键入"quit"。...有两个方法来确定正确的数据类型： 使用 Pandas 函数和手动更改数据类型； 使用numeric_features 和 categorical_features设置参数； exp_clf = setup...compare_models 函数训练所有模型并根据 6 种常见分类指标评估它们的性能。 通过一行代码，我们可以比较 6 个不同指标下的 18 个模型。...plot_model(logreg, plot='auc') 这是一个 ROC 曲线，它通过合并所有阈值的混淆矩阵来汇总模型在不同阈值下的性能。
php 配置项 php.ini与错误相关的配置项： 选项 描述 error_reporting 设置错误报告的级别 display_errors 是否显示错误 log_errors 是否将错误记录到日志中...error_log 设置错误将存储到的文件路径 log_errors_max_len 设置log_errors的最大字节数 ingnore_repeated_errors 是否忽略重复的错误 ingore_repeated_source...是否忽略重复信息的来源 error_reporting = E_ALL & ~ E_NOTICE # 表示除了NOTICE之外的所有错误 设置错误级别 可通过以下三种方法修改 修改php.ini...的error_reporting, 需要重启php 在程序中设置error_reporting()函数 在程序中使用ini_set()函数设置 echo error_reporting(); // 结果是用数字值表示...}] {$errmsg}"; echo "错误行号：{$file} 文件中的第{$line}行"; echo "PHP版本" .
下载数据 使用 PyCaret 的数据存储库自带的 get_data() 函数加载数据： from pycaret.datasets import get_data dataset = get_data...预设 PyCaret 流程参数 在执行 PyCaret 其他步骤之前，我们必须执行setup() 函数，这一步这将初始化 PyCaret 中的环境参数并创建数据预处理流程。...如果所有的数据类型都被正确识别，可以直接按 Enter 键继续或键入 quit 结束实验。...这是因为在 compare_models() 表格中输出的指标是所有 CV folds 的平均得分。...最终确定部署模型 这是建模的最后一步，完善最终模型，finalize_model() 函数将模型拟合到完整的数据集上，包括测试集中的样本。
从模型训练、选用到测试，只有你想不到的，没有它做不了的。 如果已经将数据处理好，并交给PyCaret，一个compare_models函数就能训练库中的所有模型，进行结果比较后，标出最佳模型。...一个tune_model函数就能帮你搞定。 或者，不想仅仅选用一个模型？ PyCaret也准备了模型集成的函数，blend和stack任你选。...（项目见传送门） PyCaret 2.0增强版 这是PyCaret 2.0的6大特色，有些在1.0就有了，有些功能如实验日志，看起来是更新后新加入的功能。 ? 实验日志，对于模型的调整不可或缺。...例如，想要将训练过程中模型的精度变化可视化，通常我们会在模型中加入生成日志文件的函数，生成一个更直观的时间-精度变化图。...也就是说，你可以设置一条自定义「流水线」，在这个过程中，从训练到测试，所有模块的功能都会被自动化完成。 甚至，PyCaret 2.0还提供了机器学习模型前端软件的搭建工具。
import * （2）第二步：初始化设置 对于PyCaret中的所有模块都是通用的，设置是开始任何机器学习实验的第一步，也是唯一的必需步骤。...可以在此处找到所有预处理功能的详细信息。 下面列出的是初始化设置时PyCaret执行的基本默认任务： 数据类型推断：在PyCaret中执行的任何实验都始于确定所有特征的正确数据类型。...设置函数执行有关数据的基本推断，并执行一些下游任务，例如忽略ID和Date列，分类编码，基于PyCaret内部算法推断的数据类型的缺失值插补。...注意：如果您不希望PyCaret显示确认数据类型的对话框，则可以在设置过程中以“ True”（静默）方式传递为True，以执行无人看管的实验。...将会话ID分配为种子：如果未传递session_id参数，则会话ID是默认生成的伪随机数。 PyCaret将此id作为种子分发给所有函数，以隔离随机效应。
2、完成模型 最终确定模型是典型的受监督实验工作流程中的最后一步。当使用设置在PyCaret中开始实验时，将创建模型训练中未使用的保留集。...默认情况下，如果在设置中未定义train_size参数，则保留集包含30％的数据集样本。 PyCaret中的所有功能都使用剩余的70％作为训练集来创建，调整或集成模型。...该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。...可以使用save_model功能在本地使用经过训练的模型，该功能将转换管道和经过训练的模型保存为最终用户应用程序可以作为二进制pickle文件使用。 或者，可以使用PyCaret将模型部署在云上。...该函数采用经过训练的模型对象，并将整个转换管道和经过训练的模型对象保存为可传输的二进制pickle文件，以备后用。
所以才可以实现用几行代码搞定从预处理到模型部署的整个流程。 而且pipeline可以保存为二进制文件格式，支持在不同环境中进行迁移。...模型比较 这是模型训练的第一步。compare_models 函数会训练模型库中的所有模型，并使用 k 折交叉验证（默认 k=10）来比较常见的评估指标。...模型部署 该功能将pipeline和经过训练的模型保存为最终用户应用程序可以作为二进制pickle文件使用。或者，可以使用PyCaret将模型部署在云上。...AWS访问密钥ID AWS访问密钥 默认区域名称（可以在您的AWS控制台的“全局设置”下看到） 默认输出格式（必须留空） # 创建模型 lr = create_model('lr') # 最终确定模型...' }) 用户也能够以二进制文件的格式保存整个实验，包括所有中间输出。
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