WIN200832位,升级PHP7.2失败 提示无法找到定位点

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php7.2 oci8 扩展问题

How to install OCI8 on Ubuntu 18.04 and PHP 7.2 Source: www.syahzul.com/2016/04/06/… Source: medium.com/@kabeza/set… Source: gist.github.com/hewerthomn/… Install Oracle Instant Client and ...

win10 php7.0以上安装mongodb数据库,完美解决!

2.由上图的php信息得知:我的php版本:7.3.11,php版本操作位数x64(跟你的电脑是x86或者x64无关,取决于你下载的php操作版本),php扩展库信息:非线程安全NTS(Not Thread Safe)、运行库VC15。 3.这是官方文档给...

win下nginx+php7+mysql配置

#下载安装包 #Nginx ... 2、下载Stable version下面的:nginx/Windows-1.14.0 ...1、网址:https://windows.php.net/download#php-7.2 2、下载VC15 x64 Non Thread Safe下面的:Zip[24.31MB] #mysql...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

windows10 php7安装mongodb 扩展

系统环境:win10家庭版Phpstudy2016 php7 1. 打开phpinfo 查看 nts(非线程) 还是 ts (线程),然后查看操作位数 注: 86 等于 32 ,和你的windows系统64 or 32无关。比如我的: 2. 下载对应的版本的...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

php中函数禁用绕过的原理与利用

bypass disable function 是否遇到过费劲九牛二虎之力拿了webshell却发现连个scandir都执行不了?拿了webshell确实是一件很欢乐的事情,但有时候却仅仅只是一个小阶段的结束;本文将会以webshell作为起点从头到尾来...

php7报错 ”Uncaught Error: Class 'mysqli' not found“解决办法

检查以下几:  1、去掉php.ini中“extension=php_mysqli.dll”前面的分号 2、php.ini中extension_dir定位到自己php下的ext文件夹,默认为相对位置:extension_dir = "ext",需修改为绝对位置,即...

php的正则表达式完全手册

前言  正则表达式是烦琐的,但是强大的,学会之后的应用会让你除了提高效率外,会给你带来绝对的成就感。只要认真去阅读这些资料,加上应用的时候进行一定的参考,掌握正则表达式不是问题。 索引 ...

php使用正则表达式详解

 目前,正则表达式已经在很多软件中得到广泛的应用,包括*nix(Linux, Unix等),HP等操作系统,PHP,C#,Java等开发环境,以及很多的应用软件中,都可以看到正则表达式的影子。  正则表达式的

IIS+php环境下TinkPHP5的网站配置总结(萌新亲测)

Win7;我用的是ThinkPHP5.0框架;phpStudy2008集成环境,它会集成php5.2到7.2的所有版本,所以免去了安装php的步骤。一开始我在本地用的是Apache+php环境运行的网站,这是没有任何问题的,但是服务器的环境是IIS+php...

PHP学习笔记』系列十三:正则表达式

正则表达式[JavaScript+PHP] 1. 正则表达式的应用 1.表单验证 2.信息过滤 3.信息采集—>爬虫 4.信息替换 5.页面伪静态的规则 //正则基本语法 var result = str.match(/参数就是正则表达式/g); //...

php正则表达式使用的详细介绍

前言 正则表达式是烦琐的,但是强大的,... 目前,正则表达式已经在很多软件中得到广泛的应用,包括*nix(Linux, Unix等),HP等操作系统,PHP,C#,Java等开发环境,以及很多的应用软件中,都可以看到正则表达式

教你用Visual Studio Code做PHP开发 - 微软官方工具,IDE中的黑马

转载于:http://bbs.wfun.com/thread-902655-1-1.html,仅供自己备忘本文为我在智机网的原创]关于Visual Studio Code,可能有的开发者很陌生,但说起Sublime Text / atom,你可能就知道了,他们属于同类产品,都是...

PHP正则表达式

PHP正则表达式 这个星期要攻破PHP正则表达式   正则表达式定义  正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出...

phpphp正则表达式使用的详细介绍

前言 正则表达式是烦琐的,但是强大的,... 目前,正则表达式已经在很多软件中得到广泛的应用,包括*nix(Linux, Unix等),HP等操作系统,PHP,C#,Java等开发环境,以及很多的应用软件中,都可以看到正则表达式的

PHP自学笔记(基础语法篇)

本文章是我在b站上自学PHP的学习笔记,并加以整理,如果有错误,欢迎大家改正,谢谢。 文章目录1. PHP介绍2. 认识PHP脚本程序2.1 PHP语言标记(四种定界符)2.2 结束定界符是否可以省略?2.3 PHP程序的最后一段代码...

PHP 正则表达式

这个星期要攻破PHP正则表达式   正则表达式定义  正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个...

[转]netbean下利用apigen生成php文档安装配置

利用piwigo进行了项目的二次开发之后,有感于这个开源框架的博大精深,想留个念想,所以想利用phpDocumentor在sublime下面生成文档。安装之后,控制台报错。...而且这群友还来出了自己生的案例。 感觉用ne...

[网络安全自学篇] 九十五.利用XAMPP任意命令执行漏洞提升权限(CVE-2020-11107)

这是作者网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友们学习,希望您喜欢,一起进步。前文分享了木马病毒提权技术,包括进程访问令牌权限提升和Bypass UAC。...

php--正则表达式

正则表达式定义  正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。  列目录时, dir *.txt或ls ...

php正则表达式速查手册

前言 正则表达式是烦琐的,但是强大的,学会之后的应用会让你除了...索引 1._引子 2._正则表达式的历史 3._正则表达式定义 3.1_普通字符 3.2_非打印字符 3.3_特殊字符 3.4_限定符 3.5_定位符 3.6_选择 ...

php正则表达式

http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/03/12/2391135.html http://www.jb51.net/article/36172.htm http://www.jb51.net/article/75004.htm 前言正则表达式是烦琐的,但是强大的,学会之后的应用会让你除了...

匹配包含换行符(回车)的任意字符串的正则表达式

匹配包含换行符(回车)的任意字符串的正则表达式 正则表达式Java  匹配包含换行符(回车)的任意字符串的正则表达式 1) [\s\S] ...匹配字符串的过程中经常会用到能够匹配包含换行符(回车)的任意字符串的正则...

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

Java系列技术之工具Maven

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程,也是以后课程里都要用的实用级工具,所以大家一定要学会,Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具,是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用,常用命令,配置依赖,以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念,以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作,手把手演示操作,绝对能提升大家的实际操作能力!

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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)。

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