AddModule与LoadModule的区别?

Web 开发 > Apache [问题点数:20分,结帖人hqywork]
等级
本版专家分:446
结帖率 100%
等级
本版专家分:2139
等级
本版专家分:446
等级
本版专家分:30
等级
本版专家分:30
hqywork

等级:

Apache LoadModule php5_module 配置

我的apache安装版本是apache2.2,从apache官网上下载的httpd-2.2.25-win32-x86-no_ssl.msi

Linux 动态载入 Module 介绍

Linux 动态载入 Module 介绍   作者 : hlchou 本文为各位介绍 Linux Module 载入系统的过程,及 Linux Kernel 在 2.0.x 及 2.1.x 版之间,Kernel 载入 Device Driver 的不同处。文章的最后,则是着...

php5_module模式,PHP5在Apache下的两种模式的安装

一、CGI模式1、解压php-5.0.0-Win32.zip到x:\php,重命名php.ini-dist为php.ini,copy至x:\winnt(x:\windows)或apache的安装文件夹。copy x:\php\php5ts.dll至...2、修改Apache的httpd.conf文件。加上以下几行:S...

php5_module模式,PHP超级配置模块--PHP4,PHP5,module,cgi任你玩转--应用于Apach...

在Apache之中调用PHP是个经久不衰的话题,目前的PHP存在PHP4和PHP5的版本,而且在Apache之中调用PHP还存在module(模块)方式和CGI方式,同时Apache还存在Apache1和Apache2两个版本.在Apache之中调用PHP存在以下八种模式:...

2020 Redis实战【5】 Module >> Bloom Filter 安装使用

文章目录关于bloom filter布隆过滤器安装过程关于 Bloom Filter 所使用到的redis命令增加 BF.ADD判断 BF.EXISTS 本文介绍一下redis中实现的 布隆过滤器的安装使用 关于bloom filter布隆过滤器 具体不细讲了。就是...

完美解决 Android Studio 创建New Module时候出现 Project needs to be converted to androidx. ...

完美解决 Android Studio 创建New Module时候出现 Project needs to be converted to androidx. dependencies 错误 在最新的 Android Studio 3.5 上新建一个 Android Module 的时候发现,Next和Finish都无法点击了,...

module.exports、exports模块化导入导出方式

涉及到require 、export、module.exports、exports这些关键词。但是其中究竟有什么区别。自己还真的经常弄糊涂。 索性自己好好缕一缕。 首先呢,总体上区分两大规范CommonJS模块规范和ES6模块规范 require: node ...

C#中(dotnet) :assembly和module的不同

编译成module和assembly后的IL有什么不同 同一个代码编译成不同的文件后通过反编译为IL结果如下 编译成netmodule时: Manifest文件: // Metadata version: v4.0.30319 .assembly extern mscorlib { ....

linux module加载

和linux中加载模块有关的几个程序分别如下: lsmod,modprobe,depmod lsmod显示当前加载的所有模块,相当于cat /proc/modules,假设你没有设定开机加载某个模块,比如ntfs,那么开机后执行lsmod,列表里不会有ntfs这...

Apache2.4.x下proxy_module、proxy_fcgi_module结合PHP-FPM解决内存不足问题

在apache2.4.x版本不要直接LoadModule php7_module lib64/httpd/modules/libphp7.so。应该用 proxy_fcgi 和 php-fpm结合使用。 让mod_php用户避免使用拼凑的fastcgi解决方案,或者使用更慢、内存消耗更大的prefork ...

AssemblyModules详解

C#Assembly详解 (可参考... Assembly, 这里把它翻译为配件或程序集, 以示和组件(Component)加以区别。一个配件有时候是指一个EXE或者DLL文件, 实际上是一个应用程序(就是指带有主程序入口点...

redis-server crashes after loading module

<div><p>I was following <a href="https://oss.redislabs.com/rejson/#building-and-loading-the-module">this guide</a>. <p>Everything was fine, until I added the loadmodule directive in redis.conf <p>...

针对nginx添加模块,出现nginx: [emerg] "load_module" directive is specified too late in

load_module不能放在events{} 的后面,放在后面会导致图1的错误 正确的放法如下图: 总结: 不管是nginx1.9.9 还是1.15.15,都以图二为准,否则报错,nginx: [emerg] "load_module" directive is specified too...

UE4 添加自定义的module

添加module的流程 右键.uproject文件 添加新的模块 { “FileVersion”: 3, “EngineAssociation”: “4.16”, “Category”: “”, “Description”: “”, “Modules”: [ { “Name”: “UE4Cook”, ...

项目转为多module_Swift 项目的模块化

Swift 项目的模块化这篇博客是对最近在新启动的公司Swift为基础语言的项目中,对于整个项目架构的一些尝试的整理。Swift是一门静态的强类型语言,虽然可以在Cocoa框架下开发可以使用Objective-C的Runtime,但在我...

idea 引入moduel_idea 中项目Module的创建、删除、导入.

创建项目Module并运行创建并运行java module在IDEA打开的项目中创建Java Module,如图所示:在创建Java Module的界面,选择Next,输入module名,如图所示:Java Module创建好以后的结构,如图所示:在项目模块01-...

Prism之Module

Prism的核心功能之一就是支持模块化应用程序开发(Modular...1.Module: Module是一些逻辑上相关的程序集或者资源文件的集合,在Silverlight程序中通常以xap文件为单位存在。而每一个Module中都需要有一个负责进行初始...

flink教程-flink modules详解之使用hive函数

flink 提供了一个module的概念,使用户能扩展flink的内置对象,比如内置函数。这个功能是插件化的,用户可以方便的加载或者移除相应的module。 flink内置了CoreModule,并且提供了一个hive module,允许用户在加载...

Prism_Moudle

因为项目需要,在研究Prism框架。。特地做个小跳转DEMO以备记忆。 Prism相关DLL下载地址:... ...项目通过一个WPF应用程序HelloWord,作为Shell, ...3个类库文件,作...

apache2 add rewrite 增加 rewrite mod_rewrite

如果在安装目录下的modules目录里...LoadModule rewrite_module modules/mod_rewrite.so 如果在安装目录下的modules目录里没有mod_rewrite.so,在apache源码包解压目录modules/mappers中find文件mod_rewrite.c,执行

apache配置文件httpd.conf解说

Apache为网络管理员提供了丰富多彩的功能,包括目录索引、目录别名、内容协商、可配置的HTTP错误报告、CGI程序的SetUID执行、子 进程资源管理、服务器端图象映射、重写URL、URL拼写检查以及联机手册man等。...

Module入门

D.P.S项目的几个功能模块完全基于ModuleModule被创建后如何引用,主要有两种方法:一、ModuleLoader 1.1 在MXML中引用 "MXMLDemoModule.swf"/> //可以通过设置或改变url来载入新的module1.2actionScript中引用 ...

Prism研究(for WPF & Silverlight)5.Module研究

终于要坐下来说一说Module的相关技术了。 本来不想讨论Module,因为一旦写好这些框框,以后就再也不会改变了。要知道,我们在Prism中更关心的是MVP模式的拆分。 Module相关技术包括两部分,一是如何加载Module,也...

【vue-cli3源码解析】04_vue add命令

了解vue add 命令

Apache添加rewrite module

[root@localhost]# cd /home/pc001/http-2.2.15/modules/mappers [root@ localhost mappers]# /usr/local/apache2/bin/apxs -i -a -c ./mod_rewrite.c 然后就会出现编译过程: .../usr/local/apache2/build/...

向apache添加模块以及一些说明

make clean ./configure **** make  make install centos5 的系统, 不想重新编译安装apache ...一般可以在/usr/local/apache2/include/文件夹下找到这里列出的文件。...这里可以看出大部分关于apa

48.2. Module

模块的做用如下: mod_access 提供基于主机的访问控制命令 mod_actions 能够运行基于MIME类型的CGI脚本或HTTP请求方法 mod_alias 能执行URL重定向服务 mod_asis 使文档能在没有HTTP头标的情况下被...mod_auth_db...

Redis Module 实现布隆过滤器

Redis Module Redis module 是Redis 4.0 以后支持的新的特性,这里很多国外牛逼的大学和机构提供了很多牛逼的Module 只要编译引入到Redis 中就能轻松的实现我们某些需求的功能。在Redis 官方Module 中有一些我们常见...

apache主配置文件配置解说

apache主配置文件配置解说 发布者:[飞翔] 浏览:[ 1223 ] 评论:[0] 

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

相关热词 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点 c# xml 如何写 c# 线程池 锁 c#设置代理服务器