浏览器缓存

本文深入探讨浏览器缓存机制,包括其结构、请求过程、不同请求方式及如何设定缓存,以有效提升网站访问效率并减轻服务器负载。
1.1 浏览器的缓存应用
1.1.1 概述
游览器缓存可以有效的解决同一客户端用户的多次访问的快速响应问题。一个客户可能多次访问同一个页面,使用了浏览器缓存,直接可以从客户的本地获取缓存的数据,从而可以有效减少用户的访问次数,从而减轻服务器的负担。最常用的是对于图片,JS,CSS, HTML等静态资源实现浏览器级别的缓存。

1.1.2 浏览器缓存的结构
浏览器的缓存是基于HTTP请求包。一个HTTP的响应包中包含如下的头信息。该响应头中列出了缓存相关的几个重要的几个字段。

HTTP/1.x 200 OK
Server: Microsoft-IIS/7.5
Last-Modified: Thu, 31 Dec 2009 09:29:09 GMT
Etag: "e46de5b4fb89ca1:0"
Expires: Thu, 07 Jan 2010 00:00:00 GMT
Cache-Control: max-age=10

其中Last-Modified, Etag和Expires,Cache-Control是和浏览器的缓存和缓存处理密切相关的四个字段。前两个字段是条件缓存控制参数,浏览器会根据这两个字段的值向服务器发送一个请求,询问所需的资源是否已经更改,如果没有更改直接使用本地文件,否则重新从服务器下载。主要可以减少服务器的流量,但是不会减少请求数。后两个这是缓存时间设定参数,只有设定了过期参数的页面,浏览器会先查看是否过期,如果没有过期直接使用本地缓存,不再向服务器请求。如果已经过期才向服务器发送请求。
Last-Modified:指定被请求资源上次被修改的日期和时间。例如:Last-Modified: Mon,10PR 18:42:51 GMT
Etag:一种实体头标,它向被发送的资源分派一个唯一的标识符。
Expires:指定实体的有效期。例如:Expires: Mon,05 Dec 2008 12:00:00 GMT
Cache-Control:一个用于定义缓存指令的通用头标。例如:Cache-Control: max-age=30。

1.1.3 浏览器的缓存请求过程
当浏览器第一次请求某个URL时,顺利访问的话,服务器返回状态200的状态, 同时会返回给浏览器一些Headers集合,如果设定只是设定了Last-Modified和Etag头信息,那么浏览器接收到服务器这些信息后,就会将资源缓存在本地目录中,同时保存文件的上述信息. 第二次请求时,根据 HTTP 协议的规定,浏览器会向服务器传送 If-Modified-Since 与 If-None-Match 报头这两个报头实际上是第一次请求时服务器返回的Last-Modified,Etag.发送这两个报头目地是询问服务器,该资源在时间内有没有被修改过。如 果该资源未被修改,则服务器会直接返回HTTP 304 (Not Changed.)状态码,内容为空,此时不会下载资源,浏览器则自动从缓存目录中读取资源。使用Last-Modified和Etag 可以减少传输成本,但不会减少http请求数量。如果给文件加上关于过期时间(Expires)的header报文,这样浏览器就会先检查缓存中的文件,如果没有过期,就直接使用缓存中的文件,从而不会 发送http请求。

1.1.4 浏览器的不同请求方式
浏览器请求包括普通页面请求(链接点击跳转,用JS脚本打开新页面,使用IFRAME时)。F5刷新时和Ctrl+F5三种方式。在1.1.3中描述的是对于普通页面请求的情况。F5刷新忽略缓存的过期设定,每次发送请求到服务器端。而CTRL + F5则是与无缓存时效果一样处理,强制重新下载。

1.1.5 设定浏览器缓存
当前常用的应用服务器,都可以对于一般的纯静态页面,如HTML、GIF、JPG、CSS、JS等页面进行缓存头信息的设定。例如Apache服务器会对自动读取静态文件中的Last-Modified字段添加到HEADER中,并且会对所有的页面(包括动态页面)加上ETag信息到HEADER。也可以使用FILTER动态的对于需要的页面加入这些缓存HEADER的添加,增加浏览器的缓存的使用。
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【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
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