yii プロジェクトのデプロイ方法
phpstudy ソフトウェアのダウンロード
https://www.php.cn/xiazai/gongju/fuwuqi
インストール実行
Yii2.0 圧縮パッケージをダウンロードします
https://www.yiiframework.com/download
ダウンロード後、liunx システムを使用して解凍し、win システム
yii2 プロジェクト パスにアップロードし、phpstudy を設定し、インポートを初期化します。 yii2
http://127.0.0.1/ のエントリ ファイルは ..\advanced\backend\web Backend
http:/ に対応します/127.0.0.2/ は、...\advanced\frontend\web Frontend に対応します
yii フレームワーク、ラーニング アドレス:
https://www .php.cn/phpkj/yii/
以上がyii プロジェクトのデプロイ方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









シンプルでわかりやすい PyCharm プロジェクトのパッケージ化方法を共有する Python の人気に伴い、Python 開発のメイン ツールとして PyCharm を使用する開発者が増えています。 PyCharm は、開発効率の向上に役立つ多くの便利な機能を提供する強力な統合開発環境です。重要な機能の 1 つはプロジェクトのパッケージ化です。この記事では、PyCharmでプロジェクトをパッケージ化する方法をシンプルかつ分かりやすく紹介し、具体的なコード例を示します。プロジェクトをパッケージ化する理由Pythonで開発

フェルマーの最終定理、AIに征服されようとしている?そして、全体の中で最も意味のある部分は、AI が解決しようとしているフェルマーの最終定理は、まさに AI が役に立たないことを証明するものであるということです。かつて、数学は純粋な人間の知性の領域に属していましたが、現在、この領域は高度なアルゴリズムによって解読され、踏みにじられています。画像 フェルマーの最終定理は、何世紀にもわたって数学者を悩ませてきた「悪名高い」パズルです。それは 1993 年に証明され、現在数学者たちはコンピュータを使って証明を再現するという大きな計画を立てています。彼らは、このバージョンの証明に含まれる論理的エラーがコンピュータによってチェックできることを望んでいます。プロジェクトアドレス: https://github.com/riccardobrasca/flt

タイトル: PyCharm の詳細: プロジェクトを削除する効率的な方法 近年、Python は強力で柔軟なプログラミング言語として、ますます多くの開発者に支持されています。 Python プロジェクトの開発では、効率的な統合開発環境を選択することが重要です。 PyCharm は、強力な統合開発環境として、プロジェクト ディレクトリを迅速かつ効率的に削除するなど、多くの便利な機能とツールを Python 開発者に提供します。以下では、PyCharm での削除の使用方法に焦点を当てます。

PyCharm は、豊富な開発ツールと環境構成を提供する強力な Python 統合開発環境であり、開発者がコードをより効率的に作成およびデバッグできるようにします。 Python プロジェクト開発に PyCharm を使用するプロセスでは、Python 環境がインストールされていないコンピューター上で実行できるように、プロジェクトを実行可能 EXE ファイルにパッケージ化する必要がある場合があります。この記事では、PyCharm を使用してプロジェクトを実行可能な EXE ファイルに変換する方法と、具体的なコード例を紹介します。頭

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

Tomcat がデプロイ後に war パッケージに正常にアクセスできない問題を解決するには、特定のコード サンプルが必要です。広く使用されている Java Web サーバーとして、Tomcat を使用すると、開発者は独自に開発した Web アプリケーションをデプロイ用の war ファイルにパッケージ化できます。ただし、構成が正しくないことやその他の理由により、war パッケージをデプロイした後に正常にアクセスできないという問題が発生する場合があります。この記事では、このジレンマに対処する具体的なコード例をいくつか紹介します。 1. Tomcat サービスを確認する

Gunicorn を使用して Flask アプリケーションをデプロイするにはどうすればよいですか? Flask は、さまざまなタイプの Web アプリケーションの開発に広く使用されている軽量の Python Web フレームワークです。 Gunicorn (GreenUnicorn) は、WSGI (WebServerGatewayInterface) アプリケーションの実行に使用される Python ベースの HTTP サーバーです。この記事では、Gunicorn を使用して Flask アプリケーションをデプロイする方法を紹介します。

Tomcat を使用して Web プロジェクトをデプロイするためのベスト プラクティスと一般的な問題の解決策 はじめに: Tomcat は、軽量の Java アプリケーション サーバーとして、Web アプリケーション開発で広く使用されています。この記事では、Web プロジェクトの Tomcat 展開のベスト プラクティスと一般的な問題解決方法を紹介し、読者がよりよく理解して適用できるように具体的なコード例を示します。 1. プロジェクトのディレクトリ構造の計画 Web プロジェクトをデプロイする前に、プロジェクトのディレクトリ構造を計画する必要があります。大まかに言うと、次のように整理できます
