利用nginx反向代理跨域

【汽车主动降噪】【ANC算法优化】基于深度学习的汽车主动噪声控制技术研究及Matlab实现 本文探讨了基于深度学习的汽车主动降噪(ANC)算法优化方案。针对传统FXLMS算法在应对复杂、非线性车内噪声时的局限性,文章详细解析了如何利用神经网络作为非线性建模器、深度滤波器或智能步长调节器来增强ANC系统性能,并提供了完整的Matlab仿真实战流程,展示了深度学习在提升降噪效果和收敛速度方面的潜力。 阅读详情

写一个后端node的接口,返回一条msg

var express=require('express')
var app=express()

app.get('/getMsg',function(req,res){
  //  res.header("Access-Control-Allow-Origin", "*");
    res.send('Hello world')
})

app.post('/')
var server=app.listen(8081,function(){
    var host=server.address().address
    var port=server.address().port
    console.log("应用实例,访问地址为 http://%s:%s", host, port)
})

前端的是运行在80端口,跨域访问。
nginx配置 在server里面添加一个代理,增加我们后端的getMsg端口,进行反向代理

 listen       80; #运行在80端口
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;
       
       location / {
          root   html;#文件根目录
          index  index.html index.htm;#默认起始页
      }
        location /getMsg {          #匹配/getMsg这个接口
            proxy_pass  http://localhost:8081/getMsg; # 反向代理到真正的url,获取资源
        }

把写好的html放在nginx目录下的html文件下

  var xmlhttp=new XMLHttpRequest()
    xmlhttp.onreadystatechange=function(){
        if(xmlhttp.readyState==4&&xmlhttp.status==200){
           
            var res=xmlhttp.responseText
            document.write(res)
        }
    }
    xmlhttp.open("GET","/getMsg")   //要走nginx,改成相对路径,nginx匹配到进行反向代理
    xmlhttp.send()
Python爬虫分析二手交易平台商品定价合理性:基于多维度数据挖掘与机器学习 本文针对二手交易平台商品定价合理性问题,设计并实现了一个基于Python的多技术融合爬虫系统,结合Scrapy框架、Selenium自动化测试工具、Anti-Scraping对抗技术以及机器学习算法,对国内主流二手交易平台(闲鱼、转转等)进行大规模数据采集与分析。系统实现了商品信息的多维度采集、价格合理性模型构建、可视化展示等功能,为二手商品买卖双方提供科学的定价参考。实验结果表明,该系统能够有效识别定价异常商品,准确率达到89.7%,具有较高的实用价值。关键词:Python爬虫;二手交易;定价分析; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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