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CentOS7系统手动部署LNMP 环境操作演示

本文档介绍如何手动在ECS实例上搭建LNMP环境(CentOS 7),其中LNMP分别代表Linux、Nginx、MySQL和PHP。 项目配置 本篇教程在示例步骤中使用了以下版本的软件。操作时,请您以实际软件版本为准。 操作系统:CentOS 7.2 64位 Nginx版本:Nginx 1.10.2 MySQL版本:MySQL 5.6.24 PHP版本:PHP 5.6.38 适用对象 适用于熟悉Linux操作系统,刚开始使用阿里云进行建站的个人用户。 基本流程 使用云服务器ECS搭建LNMP平台的操作步骤如下: 准备编译环境。 安装Nginx。 安装MySQL。 安装PHP-FPM。 测试访问。 步骤一:准备编译环境。 本文主要说明手动安装LNMP平台的操作步骤,您也可以在云市场购买LNMP镜像直接启动ECS,以便快速建站。 使用向导创建实例。 说明本篇教程创建的ECS实例选用了CentOS 7.2 64位的操作系统,专有网络和公网IP。 使用管理终端连接ECS实例。 输入命令cat /etc/redhat-release查看系统版本。 关闭防火墙。 输入systemctl stat...

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(下)

训练稀疏模型 所有刚刚提出的优化算法都会产生密集的模型,这意味着大多数参数都是非零的。 如果你在运行时需要一个非常快速的模型,或者如果你需要它占用较少的内存,你可能更喜欢用一个稀疏模型来代替。 实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型,然后摆脱微小的权重(将它们设置为 0)。 另一个选择是在训练过程中应用强 l1 正则化,因为它会推动优化器尽可能多地消除权重(如第 4 章关于 Lasso 回归的讨论)。 但是,在某些情况下,这些技术可能仍然不足。 最后一个选择是应用双重平均,通常称为遵循正则化领导者(FTRL),一种由尤里·涅斯捷罗夫(Yurii Nesterov)提出的技术。 当与 l1 正则化一起使用时,这种技术通常导致非常稀疏的模型。 TensorFlow 在FTRLOptimizer类中实现称为 FTRL-Proxima

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