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Nginx深度优化

隐藏版本号 修改用户与组 网页缓存时间 日志切割 连接超时 更改进程数 网页压缩 防盗链 FPM参数优化 一、隐藏版本号 1.在centos7系统中通过curl命令查看 curl -I http://192.168.100.26 2.修改nginx.conf配置文件,在http{}内添加server_tokens off;语句 3.重启nginx killall -1 nginx 4.使用curl命令查看验证 curl -I http://192.168.100.26 二、修改用户与组 Nginx运行时进程需要有用户和组的支持,用以实现对网站文件读取时进行访问控制。主进程由root创建,子进程由指定的用户与组创建,默认为nobody。 1.编译nginx时指定用户与组 ./configure --prefix=/usr/local/nginx --user=nginx --group=nginx --with-http_stub_status_module 2.修改nginx配置文件指定用户与组 vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf 3.重启ngin...

Python中机器学习的特征选择工具

特征选择,即在数据集中查找和选择最有用的特征的过程,是机器学习的关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、模型的可解释性,最重要的是会降低测试集的泛化性能。 我对临时的特征选择方法感到很失望,但是在解决机器学习问题时又反复用到了这些方法,所以就创建了一个关于特征选择的Python类,该类可以在GitHub上找到。FeatureSelector类包括一些最常见的特征选择方法: 1.高百分比的缺失值特征选择法 2.共线(高度相关)特征选择法 3.树型结构模型中的零重要性特征选择法 4.低重要性特征选择法 5.唯一值特征选择法 在本文中,我将对机器学习数据集的示例使用FeatureSelector类。也会介绍该类是如何让我们快速地实现特征选择方法。 完整的代码可以在GitHub上找到,特征选择器还是一个半成品,会根据社区的需求继续改进! 示例数据集 示例中使用

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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