原创 nginx驗證微信文件

    在微信公衆平臺開發中,最基本的一個問題是文件驗證。這個文件一般以.txt結尾,這個文件的裏面是一個字符串,一般在開發微信時,需要在自己的服務器根目錄下放入這個文件。     根據項目的需要,我們需要把這個文件存入數據庫,然後讓程序

原创 VMWARE不能上網的問題

一、首先查看你你的虛擬機的ip是否獲取到 ip addr  1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 10

原创 記一次ip映射以及nginx的正向,反向代理

IP地址映射和nginx的反向代理記錄 一、問題描述 在項目中,遇到了這樣一個問題: 有四臺服務器,分別爲:服務器A、服務器B、服務器C,服務器D,他們對應的IP地址舉例如下: 服務器A:110.110.110.110 服務器B:120.

原创 EasyWechat報錯:Error: Call to undefined function EasyWeChat\Kernel\Support\simplexml_load_string()

環境:ubantu16.0.4           php:php7.1 說明:這個就是沒有安裝xml的擴展 方案: apt-get install php7.1-xml 注意:如果是7.0,那麼iu是 apt-get install

原创 機器學習第二題之分類

一、單變量分類: 1、激活函數 利用激活函數實現分類。 2、代價函數 理解:y是真實值,而h(x)是預測值,所以,如果預測值等於真實值,那麼損失就是0,而如果預測是1,真實是0,那麼就證明預測及其不準確,所以損失就變成無窮大。  

原创 減少non-establ的數目

WorkMan:負載二優化參數   net.ipv4.tcp_keepalive_time=30 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 1     net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1     net.ipv

原创 機器學習基礎之線性迴歸

1、代價函數   代價函數研究的本質: 本人認爲是在監督學習中找到代價最小,也就是說。是拿着知道結果的訓練樣本。先用假定的函數去預測,h(x)得出得值和真實得做比較。   2、線性迴歸模型   h(x)=X0 + aX 就是直線方程。這

原创 Java 之 Spring Boot 配置

寫在前面:關於Spring Boot的hello word  網上一堆,所以這裏並不是從hello world  起步,而是 從配置application.properties開始,畢竟一個項目開始,首先就要配置好數據庫。 一、目錄結構

原创 創建使用idea 創建Spring Boot 的記錄

在一開始創建的SpringBoot項目的時候,遇到了很多問題, 一、Cannot resolve symbol 'SpringApplication異常解決-springboot系統異常解決 這個問題有多種可能,所以需要一步步排查: 1、

原创 nginx升級到最新版

1、升級測試環境的nginx  到了1.17 注意:主服務器的ubuntu還是14.04的,這個需要升級到16 步驟: •    必須是ubuntu16.0.4 •    在 /etc/apt/sources.list.d/ 下添加一個

原创 ubuntu16.04 升級nginx到1.17

•    必須是ubuntu16.0.4 •    在 /etc/apt/sources.list.d/ 下添加一個 nginx.list 文件,內容如下:         deb http://nginx.org/packages/ma

原创 php安裝常見模塊

一、安裝bcmath 安裝 bcmath ubuntu16.0.4 的php7.0安裝:  apt install php7.0-bcmath  apt-get update  apt install php7.0-bcmath php7

原创 使用ngxin 對特定靜態資源訪問時 跳轉到特定路由。

項目背景:            在微信得開發中,微信有個txt格式結尾得驗證文件。一般這個文件是放在根目錄下得。然後現在得需求是:當訪問這個靜態文件時,跳轉到特定得路由,然後通過echo輸出。也就是把訪問靜態文件得改成uri模式。  

原创 14.04 升級到16.04

14.04 升級到16.04 https://www.jianshu.com/p/7b1adaf7a38b https://blog.csdn.net/dylloveyou/article/details/78232656   安裝 bc

原创 機器學習之線性迴歸總結

一、關於正則化的使用場合 1、避免過度擬合 2、在使用正規方程時,可以避免沒有逆矩陣的問題。 3、邏輯迴歸中有高級算法來求解梯度下降,分別是:       (1)Gradient descent         (2)Conjugate