fedora安装boost_1

梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM) ALGORITHM LOL boosting 集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
鸿蒙开发（NEXT/API 12）【应用传输体验反馈】网络加速服务移动开发技术栈鸿蒙开发 harmonyos 网络华为 openharmony 鸿蒙移动开发鸿蒙系统
场景介绍当应用传输体验发生变化时，应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块，系统网络业务模块进行精细化调度，实现网络加速。例如：视频类App播放过程中卡顿，将卡顿信息上报后，NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块，该模块会记录播放卡顿信息，并根据当前网络情况，启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT） zjwreal 机器学习 GBDT 机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习剑海风云 Artificial Intelligence 人工智能机器学习提升方法 AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中，xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
cmake介绍（八）--cmake的高级特性小蘑菇二号 cmake
目录1.自定义CMake模块和脚本自定义模块示例：创建自定义模块2.构建配置和目标多配置生成器示例：使用VisualStudio生成器定义多个构建目标示例：定义多个目标3.高级查找和配置灵活地查找包示例：查找和配置Boost库配置构建选项示例：配置构建选项4.生成自定义构建步骤添加自定义命令示例：添加自定义命令添加自定义目标示例：添加自定义目标5.跨平台和交叉编译支持不同平台示例：配置跨平台编译交
《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器张小生180 机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算
linux快速删除大量目录,Linux 快速删除大量小文件方法摸鱼的月鸪 linux快速删除大量目录
当我们在linux系统中要删除数万或者数十万甚至数百万的文件时使用rm-rf*就不太好用，因为要等待很长一段时间。在这种情况之下我们可以使用linux系统命令rsync来巧妙的处理。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。1.rsync安装，有些系统默认安装有该命令Ubuntu系统：sudoapt-getinstallrsyncFedora系统：sudoyuminstallrsy
yum的基本使用方法云夏之末 Linux linux 运维服务器
`yum`（全称"YellowdogUpdaterModified"）是基于RPM包管理器的软件包管理系统，主要用于Fedora和RedHat系列的Linux发行版中。它允许用户安装、更新、删除以及搜索软件包，并能自动处理软件包之间的依赖关系。下面是一些基本的`yum`命令用法示例：基本操作更新系统： sudoyumupdate这个命令会检查所有已安装的软件包是否有新版本可用，并尝试更新它们。更新
.NET Core —如何使用Redis缓存提高应用程序性能 weixin_26737625 redis java 缓存 python mysql
Redisisaverypowerfuldistributedcachingengineandoffersverylowlatencykey-valuepaircaching.Ifusedintherightbusinesscontext,Rediscansignificantlyboostapplicationperformance.Inthisarticlewewilldoawalkthrou
Python处理大数据，如何提高处理速度 RS& #python python 大数据 pandas
Python处理大数据，如何提高处理速度？一、利用大数据分析工具Dask：https://dask.org/Dask简介：Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法：https://blog.
2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）不染53 数学建模数学建模算法 python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
英伟达A100算力卡性能及应用算力资源比较多算力英伟达大模型人工智能 gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达A100是一款高性能计算卡，基于英伟达Ampere架构，专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍：性能参数架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：FP32性能：19.5TFLOPSFP64性能：9.7TFLOPSTensor性能：624.6TFLO
2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2) 2401_84584682 程序员 python 爬虫新浪微博
开发语言：Python2.7开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。数据库：MongoDB3.2.0、Redis3.0.501（Python编辑器：Pycharm；MongoDB管理工具：MongoBooster；Redis管理工具：RedisStudio）爬虫框架使用Scrapy，使用scrapy_redis和Redis实现分布式。分布式中有一台机充当Maste
XGBoost调参demo（Python）妄念驱动机器学习算法 python 机器学习 XGBoost python
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战景天科技苑 python轻松入门基础语法到高阶实战教学 python 算法开发语言 XGBoost算法 XGBoost python实现XGBoost 人工智能
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K
linux系统发行版安装,linux学习笔记（一）Linux的发行版&安装centos7 萌萌爱恋 linux系统发行版安装
Linux的发行版Slackware特点就是安装灵活，目录结构严谨，版本力求稳定而非追新。s.u.s.eSuSE拥有界面友好的安装过程，还有图形管理工具。据说是最好看的linux图形界面，但是服务器上少有图形界面，不适合用于服务器。RedHatRedHatEnterpriseLinux(RHEL)RHEL，是redhat发展出来的企业版本分支，版本迭代慢。FedoraFedora是一套从RedHa
fedora siliverblue adb xiaguangbo linux linux
开始1、找到手机usb的idV：$lsusb...Bus001Device012:ID22d9:2766OPPOElectronicsCorp.PECM30是22d92、在toolbox外面添加udev：sudonano/etc/udev/rules.d/51-android.rulesSUBSYSTEM=="usb",ATTR{idVendor}=="22d9",OWNER="abc"abc是自
VScode C++ 一键注释东半球第一攻城狮 vscode c++ide
1.注释：首选选中要注释的部分；intmain(){usingnamespacestd;cout>weight;stringgain="A10%increaseraises";stringwt=boost::lexical_cast(weight);gain=gain+wt+"to";//stringoperator()weight=1.1*weight;gain=gain+boost::lexi
dbus-sensors与libgpiod logiciel OpenBMC
1开发平台Win11、VS2022、Fedora39。2debus-sensors简介以下摘自openbmc/dbus-sensors:D-Busconfigurablesensorscanningapplications(github.com)：dbus-sensorsisacollectionofsensorapplicationsthatprovidethexyz.openbmc_proje
mac版QQ聊天信息备份与导出方法 iHTCboy
前言最近，我司终于更换新电脑的计划落实啦！！！Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺！然而，就是新电脑，一切都是新！一切都是白！！非常多工具的数据需要迁移，开发环境需要配置，最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章，作为自己备份
Centos 8 下安装 php-pecl-redis 扩展 New小青龙 redis php 部署 centos redis php
官方安装说明:https://github.com/phpredis/phpredis/blob/develop/INSTALL.markdown尝试用dnf或yum安装#dnfinstallphp-pecl-redis或#yuminstallphp-pecl-redis安装不成功,再按https://fedoraproject.org/wiki/EPEL的说明,执行以下指令尝试安装#yumins
Linux配置NTP时间同步思静语 Linux&运维安装 linux 运维服务器
在Linux系统中，配置NTP服务器（服务端）和NTP客户端（客户端）以确保系统时间的准确性涉及不同的步骤。下面是如何配置NTP服务端和客户端的详细说明。NTP服务端配置安装NTP服务在NTP服务器上安装NTP服务包。Debian/Ubuntu系列:sudoaptupdatesudoaptinstallntpRHEL/CentOS系列:sudoyuminstallntpFedora:sudodnf
基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）会飞的Anthony 信息系统机器学习人工智能机器学习 python 分类
简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）会飞的Anthony 人工智能信息系统机器学习机器学习 python 回归
简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：
基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost 会飞的Anthony 信息系统机器学习人工智能 python 机器学习开发语言
简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）创新优化代码学习 cnn matlab 人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系
SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC 奥科迪科技13798477800 单片机嵌入式硬件
一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器，具有恒定电流，可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。LED电流由外部电阻器(RsET)设置，并由反馈(FB)电压(典型值:200mV)直接调节，该电压跨接在外部电阻器RsET上。为了确保操作过程中的最大安全性，该输出具有集成的过压保护功能，可在某些故障条件下防止设备损坏。OVP电压可以通过两个外部电阻器进行编
firewalld防火墙端口开放心之语歌 linux vue.js
文章目录简绍要查看当前系统上已经开放的端口，可以使用firewall-cmd命令进行验证。开放端口关闭端口查看规则简绍Firewalld是Linux系统上的一个强大的防火墙解决方案。它是RedHat公司推出的一款用于替代iptables的新型防火墙软件，是CentOS7和Fedora18及以上版本的默认防火墙。它基于D-Bus进行通信，可动态管理网络连接并支持网络地址翻译（NAT）功能。使用fir
hiphop-php【未能成功编译YII】 zhengdl126 linux运维 php 运维 git
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【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码天天酷科研粉丝福利算法回归学习 SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
mysql 分区查询优化 annan211 java 分区优化 mysql
分区查询优化引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
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转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
pinyin4j使用 oloz pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
微博发送私信随意而生微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据，让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
jsp 香水浓 jsp
JSP初始化容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。当JSP网页完成初始化后
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx 现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在下面的onItemLongClick 方法中参数 arg2 是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
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1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
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1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。在考虑数据库的成熟
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Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
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隐式转换存在的必要性，在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下： val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
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从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java 算法面试题
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web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
date -d "-1 month" +%F 以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。野路子解决：假设当天日期大于15号
mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql 中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法：１、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
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对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为： 01 $path
《教父》系列台词 dcj3sjt126com
Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。 If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone. 不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库, linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置 tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
Git排除目录 geeksun git
在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1. 针对单一工程排除文件这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下以下假设你的脚本文件名为 test。 2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
第八章流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginx lua coroutine
流量复制在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
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　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。　　 phpMyAdmin数据库导入出错：　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
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一、操作系统调优对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。【适用场景】任何项目。二、Java虚拟机调优应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
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1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一

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