很多开发人员都会遇见”MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况,造成这种情况的一种原因是访问量过高,MySQL服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力:另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小. 首先,我们来查看mysql的最大连接数: mysql> show variables like '%max_connections%'; +-----------------+-------+ | Variabl

paip.提升效率--调试--日志系统日志参数含义---python #同时向控制台和文件输出日志 #日志参数含义 import logging log_format = '%(filename)s [%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'   logfile="c:\pythonlog_en2ati.log" logging.basicConfig(filename=logfile, format=log_format,datefmt='%

 hadoop三个配置文件的参数含义说明     1       获取默认配置 配置hadoop,主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,默认下来,这些配置文件都是空的,所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效,上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同,导致无法生效.浏览更多的配置,有两个方法: 1.选择相应版本的hadoop,下载解压后,搜索*.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.x

1.随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用

C关键字typedef--为C中各种数据类型定义别名. 在此插一点C知识 int main(int argc,const char *argv[],const char *envp[])主函数的红色部分参数含义 int argc--参数数目[argument count], int argv--参数值[argument value], const char *envp--传递系统环境变量.

序号 参数 含义 1 tn 搜索框所属网站.比如 tn=sitehao123,就是 http://www.hao123.com/ 左上那个搜索框(指通过什么方式到达百度首页搜索界面;) 2 s?wd 指关键词, “wd=” 是英文的word的缩写,参数表示的是搜索关键词的内容,如果是汉字那么这个参数是汉字的十六进制形式,如果是英文,那么这个参数就用该英文来表示 3 rsv_bp (0,1,2) 0是首页输入:1是顶部搜索输入:2是底部搜索输入 4 rsv_spt (1,3还有其他的数字,暂时没发

php编译参数选项  PHP_INSTALL_PATH=/data/web/php MYSQL_INSTALL_PATH=/data/web/mysql ./configure --prefix=${PHP_INSTALL_PATH} --with-config-file-path=${PHP_INSTALL_PATH}/etc --with-mysql=${MYSQL_INSTALL_PATH} --with-mysqli=${MYSQL_INSTALL_PATH}/bin/mysql_con

jQuery中Ajax事件beforesend及各参数含义 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_609f9fdd0100wprz.html Ajax会触发很多事件. 有两种事件,一种是局部事件,一种是全局事件: 局部事件:通过$.ajax来调用并且分配. $.ajax({ beforeSend: function(){ // Handle the beforeSend event }, complete: function(){ // Handle the com

研究下wifi参数的含义 #The word of "Default" must not be removed Default CountryRegion= CountryRegionABand= CountryCode= SSID=Dennis2860AP NetworkType=Infra WirelessMode= Channel= BeaconPeriod= TxPower= BGProtection= TxPreamble= RTSThreshold= FragThresho

找了好久今天找到了,记录一下: &dwc3_0 { ... phys = <&lane3 PHY_TYPE_USB3 1 2 26000000>; ... } Required properties (port (child) nodes):lane0:- #phy-cells    : Should be 4          Cell after port phandle is device type from:            - <PHY_TYPE_PCIE

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

Mysqldump参数大全  这 些参数 不同于 mysql 的那些参数  :2 种类型的参数含义是不一样的 Mysqldump参数大全(参数来源于mysql5.5.19源码) 参数 参数说明 --all-databases , -A 导出全部数据库. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces , -Y 导出全部表空间. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces -

mysql命令行参数  --- 这些参数不同于  mysqldump  后的 那些参数   :2种类型的参数 含义是不一样的 一,mysql命令行参数 Usage: mysql [OPTIONS] [database] //命令方式 -?, --help //显示帮助信息并退出 -I, --help //显示帮助信息并退出 --auto-rehash //自动补全功能,就像linux里面,按Tab键出提示差不多,下面有例子 -A, --no-auto-rehash //默认状态是没有自动补全功能

1.参数的含义-vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M-vmargs 说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了-Xms128m JVM初始分配的堆内存-Xmx512m JVM最大允许分配的堆内存,按需分配-XX:PermSize=64M JVM初始分配的非堆内存-XX:MaxPermSize=128M JVM最大允许分配的非堆内存,按需分配

hive中参数分为三类,第一种system环境变量信息,是系统环境变量信息:第二种是env环境变量信息,是当前用户环境变量信息:第三种是hive参数变量信息,是由hive-site.xml文件定义的以及当前hive会话定义的环境变量信息.其中第三种hive参数变量信息中又由hadoop hdfs参数(直接是hadoop的).mapreduce参数.metastore元数据存储参数.metastore连接参数以及hive运行参数构成. Hive-0.13.1-cdh5.3.6参数变量信息详解 参数

Apache的配置由httpd.conf文件配置,因此下面的配置指令都是在httpd.conf文件中修改. 主站点的配置(基本配置) (1) 基本配置: ServerRoot "/mnt/software/apache2" #你的apache软件安装的位置.其它指定的目录如果没有指定绝对路径,则目录是相对于该目录. PidFile logs/httpd.pid #第一个httpd进程(所有其他进程的父进程)的进程号文件位置. Listen 80 #服务器监听的端口号. ServerNa

0.随机森林的思考 随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯

摘要:一个神经网络有N个样本,经过这个网络把N个样本分为M类,那么此时backward参数的维度应该是[N X M] 正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. 运行结果: 不难看出,我们构建了这样的一

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所

直接阅读源代码吧: 在flask的app.py里,查看run函数的定义 def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): """Runs the application on a local development server. If the :attr:`debug` flag is set the server will automatically reload for code changes an