首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

CentOS7.0下,apache不能正常运行的解决思路

检查是否已经启动 使用命令 ps –ef|grep httpd* 如果存在用户名为apache的进程,则说明运行成功 4.      ...检查端口是否正常开放 这里又是我被坑惨的地方。 请使用以下命令 netstat –an,如果有8080端口,则说明开放端口成功。 注意!不要只使用netstat查看,因为根本看!不!到!。...首先检查80商品是否已经开启 复制代码 1netstat -an | grep 80 说明apache已经运行啦 但这时候如果从浏览器访问测试的时候还是打不开(我的是这种情况) 这个时候就要在服务器上打开浏览器测试看服务器本地访问是不是正常啦...说明服务器端访问是正常的,这个时候可能是防火墙没有开启80端口 CentOS 7.0默认使用的是firewall作为防火墙,将防火墙关闭再试下 复制代码 1systemctl stop firewalld.service

1.4K40

解决 GNS3保存的工程不能正常运行问题

今天想打开以前保存好的工程复习下实验时,发觉GNS3不让俺正常运行,真是郁闷。。 通过咨询下度娘后,终于论坛里找到了方法,经过测试成功解决,现在记录下,做个备忘录!!     ...运行后的出现的问题如下图: ? 当时出现问题时,没有截到图,所以现在只能是在论坛里找到该图来代替下,哈。。...终于在论坛里发现这种情况的原因是:GNS3找不到它的运行路径。知道这个原因后,我们就方便了,直接找到它开刀。     ...更改好后,直接保存,我们再直接用GNS3打开》》》运行,就OK!!!     2、我也试过第二种方法:     就是直接打开GNS3,直接更改里面的路径。如下图: ?

1.3K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

损失Loss为Nan或者超级大的原因

前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况: 遇到这样的现象,通常有以下几个原因导致: 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单,学习率较高的情况下,...检查输入数据和输出数据 通常我们都会保证输入的数据是否正确(这个要是不能保证那么后续也就没必要继续了..)。一般输入不正确的话可以立马观察出来。...有两种情况可能并不是那么容易检测到: 数据比较多,99%的数据是对的,但有1%的数据不正常,或者损坏,在训练过程中这些数据往往会造成nan或者inf,这时候需要仔细挑选自己的数据,关于如何挑选数据(https...训练过程中跳出了错误的数据,这是需要在IDE或者通过其他途径对运行中的程序进行分析。...,从而导致不正常的损失函数出现。

2K50

技术总监被判 3 年、一程序员被判 18 个月:爬虫软件对服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞,系统不能正常运行

该软件对深圳市居住证系统查询访问量为每秒183次,共计查询信息1510140条次并将查询的信息以阿某云网络云盘的形式保存,深圳市公安局居住证服务平台服务器遭受了该爬虫软件的自动化程序攻击,在该时段内造成深圳市居住证系统服务器阻塞,无法正常运行...,深圳市公安局居住证服务平台无法正常对外提供服务,其他用户无法正常使用平台业务,极大地影响了该居住证系统使用方深圳市公安局人口管理处的日常运作。...,服务器无法正常运行。...法院裁定: 杨某某、张某某违反国家规定,对计算机信息系统功能进行干扰,造成为5万以上用户提供服务的计算机信息系统不能正常运行累计1小时以上,后果特别严重,其行为已构成破坏计算机信息系统罪。...二被告人为查询信息便利开发使用爬虫软件,2018年5月2日10:14:30至12:31:36,该软件对居住证服务平台进行大量访问,对服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞,导致为5万以上有效注册用户提供服务的居住证系统不能正常运行

88120

ES6--Promise、Generator及async

Generator函数从暂停状态到恢复运行,它的上下文状态(context)是不变的。通过next方法的参数,就有办法在Generator函数开始运行之后,继续向函数体内部注入值。...也就是说,可以在Generator函数运行的不同阶段,从外部向内部注入不同的值,从而调整函数行为。...return resolve('hello world'); }, 5000) }); } test().then((value) => console.log(value)); await命令 正常情况下...(e)); // Error: 出错了 注意点 await只能用在async函数中,不能用在普通函数中 /* 错误处理 */ function f(db) { let docs = [1, 2,...不能实现*/ function test(bool) { // bool为true,直接返回"hello" // bool为false,进行异步请求,这里使用setTimeout代替异步过程

66421

9种数据类型,数据类型区别及判断数据类型方法

.],  function   [函数,构造函数,new Error(),...] 以上就是通常所说的9种数据类型。...超过这个值,计算就不准确了 而bigint的出现就是来解决超过这个范围的值,9007199254740991n就是BigInt类型的值,如果要加1,就9007199254740991n + 1n可以得到正常计算结果...可使用Object.getprototypeof(obj)方法获取原型) 不准确,因为原型的继承关系,最终都会继承于Object.prototype,并且可以通过Object,create去更改原型 不能判断基本数据类型...')   123 parseInt(null)   NaN parseInt(undefined)   NaN parseFloat(): - 将数据转化为浮点型 - 从左到右,当遇到第一个非数字(点不算...将数据转化为字符串 String(null)   'null' String(undefined)   'undefined' num.toString(radix): - 与String不同的是,不能转化

26210

PyTorch踩过的12坑 | CSDN博文精选

2,3,10,10]) model.cuda() tensor.cuda() model(tensor) # 会报错 tensor = tensor.cuda() model(tensor) # 正常运行...ERROR: Unexpected bus error encountered in worker....This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是,在服务器上的docker中运行训练代码时,batch size设置得过大...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况,发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因: 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法: 注意!像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断!

1.8K20

【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

2,3,10,10]) model.cuda() tensor.cuda() model(tensor) # 会报错 tensor = tensor.cuda() model(tensor) # 正常运行...ERROR: Unexpected bus error encountered in worker....This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是,在服务器上的docker中运行训练代码时,batch size设置得过大...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况,发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因: 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法: 注意!像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断!

1.7K50

【Pytorch】谈谈我在PyTorch踩过的12坑

2,3,10,10]) model.cuda() tensor.cuda() model(tensor) # 会报错 tensor = tensor.cuda() model(tensor) # 正常运行...ERROR: Unexpected bus error encountered in worker....This might be caused by insufficient shared memory (shm) 出现这个错误的情况是,在服务器上的docker中运行训练代码时,batch size设置得过大...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况,发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因: 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan. 补充一下nan数据的判断方法: 注意!像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断!

1.7K40
领券