在授权规则中,你可以管理自己的FTP站点以怎样的方式进行访问,比如每个进入站点的人都需要输入用户名密码.正则可以在授权规则中删除默认的配置“允许匿名用户读取”的规则. 也可以在此处,对不同的组或用户进行粒度不同的授权.…

一.故障描述 由于开发提出需求,为他们搭建内部ftp服务器,搭建好后,提交给他们,测试可以正常使用.后来过了一段时间后,有一天无法登陆了.于是去ftp主机上检查问题,ftp的配置文件没有改动,端口监听也正常.telnet也可以通.但是用网页,或者winscp 访问就是无法连接.后来谷歌后,发现ftp的iptables 规则比其它应用不太像,有点特别.需要特别的修改下防火墙.(询问后,得知之前其它运维同事加固过该机器的防火墙....) 二.解决方式 1.在原有的防火墙规则中加入以下规则. -A I…

1 Shiro整合ehCache缓存授权信息 当需要进行权限校验时候:四种方式url拦截.注解.页面标签.代码级别,当需要验证权限会调用realm中的授权方法   Shiro框架内部整合好缓存管理器,整合ehcache环境,只需要配置即可.     <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache-core</artifactId> <version>…

目录 概述 在模型中添加验证规则 自定义验证规则 伙伴类的使用 总结 系列文章 [Asp.net MVC]Asp.net MVC5系列——第一个项目 [Asp.net MVC]Asp.net MVC5系列——添加视图 [Asp.net MVC]Asp.net MVC5系列——添加模型 [Asp.net MVC]Asp.net MVC5系列——从控制器访问模型中的数据 [Asp.net MVC]Asp.net MVC5系列——添加数据 概述 上篇文章中介绍了添加数据,在提交表单的数据的时候,我们需…

1.下载filezilla软件软件并安装 打开刚刚装好的FileZilla,点击菜单中的"文件"             2.点击站点管理器 3.点击新站点…

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error…