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JavaWeb项目部署到Linux服务器

写这篇文章的目的就是为了方便以后遇到部署项目时不必要花更多的时间做些麻烦的事了。 虽说当初第一次搭建的时候确实是花了不少时间和精力,但有时用到的又不算多。看起来简单,但实际操作中依然会漏掉,导致部署失败。所以才有了这次写作! 目录 1. 购买服务器、域名并备案 2. 搭建环境 3. 项目部署 项目的数据库文件导入问题 Nginx反向代理通过域名访问项目 1. 购买服务器、域名并备案 阿里云、腾讯云、华为云啥的都可以选择,也不算贵。一般至少购买三个月才能备案。 现在的备案都简化了好多,直接下载APP扫描就能成功备案了,之前我备案的时候差不多花了一个多月了,过程中也出现了些错误,当初还是邮寄幕布拍照上传照片的。 2. 搭建环境 有关这方面的知识,我也不过多写了,可以访问我之前写过的搭建步骤。 Centos7.3云服务器上安装Nginx、MySQL、JDK、Tomcat环境 Centos7.6安装mysql5.5教程 Cenos7.3安装mysql8.0 Centos8.0编译安装稳定最新版的nginx Centos7.3 卸载 Nginx(彻底卸载) 并重新安装 Nginx(RPM源yum...

特征工程个人笔记

特征工程 1.概述 2方法 2.1去除唯一性 2.2处理缺失值 2.3 特征编码 2.3.1特征二元化 2.3.2独热编码(One-HotEncoding) 2.3.3标签编码 2.3.4多项式特征 2.3.5交叉验证 2.3.6网格搜索 2.3.7管道机制 2.4数据标准化、正则化 2.5 特征选择(降维) 1.概述 在工程实践中,我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等,在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为:去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 2方法 2.1去除唯一性 唯一属性通常是一些id属性,这些属性并不能刻画样本自身的分布规律,所以简单地删除这些属性即可。 2.2处理缺失值 缺失值处理的三种方法:直接使用含有缺失值的特征;删除含有缺失值的特征(该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的)→dropna();缺失值补全→fillna( )。判断是否缺失→isnull( ) 常见的缺失值补全方法:均值插补、同类均值插补、建模预测...

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