Nginx + Tomcat 负载均衡

一、什么是Nginx?

        nginx [engine x]是Igor Sysoev编写的一个HTTP和反向代理服务器,另外它也可以作为邮件代理服务器。 它已经在众多流量很大的俄罗斯网站上使用了很长时间,这些网站包括Yandex、Mail.Ru、VKontakte,以及Rambler。据Netcraft统计,在2012年8月份,世界上最繁忙的网站中有11.48%使用Nginx作为其服务器或者代理服务器(详见:http://nginx.org/cn/ 或者 google)。

 

二、在Windows 下Nginx+Tomcat 配置

        Nginx :http://nginx.org/

        Tomcat:http://tomcat.apache.org/

    我本机环境是 Windows XP+Nginx 1.0.15+ apache-tomcat-7.0.34

        1、Nginx安装:Nginx下载解压到本机一无空格、汉字的任意目录即可。

            

        2、conf/nginx.conf 配置文件修改

            a:修改Nginx默认端口:

                

server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
        ......
}

              此处的listen 即为监听,默认80 端口,若有需要可修改为其它端口。

            b:在keepalive_timeout 后面增加

 

upstream location {
	#weigth 参数表示权值,权值越高被分配到的几率越大
	server 127.0.0.1:8048 weight=3;
	server 127.0.0.1:8049 weight=2;
	ip_hash;
}

 

 

            c:修改

 

location / {
        root	html;
	index	index.html index.htm;
}

 

 

               为

             

location / {
            root	html;
		index	index.html index.htm;
		proxy_pass	http://location;
		proxy_redirect	off;
		proxy_set_header	Host $host;
		proxy_set_header	X-Real-IP $remote_addr;
		proxy_set_header	X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
		client_max_body_size	10m;
		client_body_buffer_size	128k;
		proxy_connect_timeout	90;
		proxy_send_timeout	90;
		proxy_read_timeout	90;
		proxy_buffer_size	4k;
		proxy_buffers	4 32k;
		proxy_busy_buffers_size	64k;
		proxy_temp_file_write_size	64k;
}

 

 

         3、修改Tomcat server.xml中端口配置,让本机能运行多个Tomcat,注意Tomcat发布端口要和2.a 中映射端口一致。

 

到此配置完成,输入 http://127.0.0.1:80(或自定义端口)即可访问

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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