自己用c#写的一个window服务，启用的时候提示＂本地计算机上的某某服务启动后又停止了．．＂

hexinyu2005 2007-04-25 08:48:54

本地计算机上的某某服务启动后又停止了.一些服务自动停止，如果他们没有什么可做的，例如＂性能日志和警报＂服务

请问这是什么原因

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Shiro8558 2008-07-28

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调试--单步执行,有错误回看到

wzd24 2007-04-25

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启动的时候出现了异常，你可以在Application事件日志里查到异常信息！然后再做处理！

wuhuabucai 2007-04-25

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有异常
导致程序结束了

markzf 2007-04-25

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我曾经出现的原因是写的app.config文件里面的内容出错导致的。你需要看看。

假设现在有一些点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，依次进行分类。Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳（3）分析数据：采用任意方法对数据进行分析（4）...

# -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化；这里没有给出最后测试分类的函数；date: 2017.8.12'''from numpy import *#从文件加载处理数据def loadDataSet():dataMat = []labelMat...

在掌握 Logistic 回归的基本原理之后，下面我们通过实战来感受一下这个模型。由于模型的求解过程（如梯度下降法、牛顿法）和正则化流程都被封装在机器学习框架（如 sklearn）之中，所以我们无须为这些底层优化算法费心，这就是利用框架的便利所在。前面关于 Logistic 回归的理论推导，主要是基于二分类的。下面我们就使用 sklearn 进行二分类的实战。实战使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数...

我正在运行一个逻辑回归，并想绘制这一学习曲线，以获得对数据的感觉。我该怎么做？这是我到目前为止的代码：from sklearn import metrics,preprocessing,cross_validationfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerimport sklearn.linear_model as l...

对于逻辑回归,我试图从Wikipedialogistic regression页面重现结果.所以,我的代码如下所示：import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionx = np.array([0.5, 0.75, 1, 1.25, 1.5, 1.75, 1.75, 2, 2.25, 2.5, 2.75, 3,...

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