IIS aspnet HTTP 压缩 与Ajax

最近在做IIS ASPNET的项目,对首页访问速度要求比较高。
通过配置AppPool可以有效提高IIS的响应速度。
启用IIS的HTTP压缩后,对于ASPX的程序处理和Ajax方式调用产生了问题。
IIS的HTTP压缩配置比较简单不能支持比较灵获得配置。
我搜 找到了 blowery.Web.HttpCompress( 在线文档) 这个在性能上评价还不错。

配置
Web.config
  <configSections>
    <sectionGroup name="blowery.web">
      <section name="httpCompress" type="blowery.Web.HttpCompress.SectionHandler,         blowery.Web.HttpCompress"/>
    </sectionGroup>
  </configSections>

blowery.web
   <blowery.web>
    <httpCompress preferredAlgorithm="gzip" compressionLevel="high">
      <excludedMimeTypes>
        <add type="image/jpeg"/>
        <add type="image/gif"/>
      
<add type="text/plain"/>  <!--解决Ajax回调不支持压缩格式的问题-->
      

      </excludedMimeTypes>
      <excludedPaths>
        <add path="NoCompress.aspx"/>
      </excludedPaths>
    </httpCompress>
  </blowery.web>


excludedMimeTypes  包含的在此的Mime类型将不被压缩
excludedPaths 包含的在此的aspx将不被压缩

注意源代码中有一处bug,在处理excludePaths时不起作用
                string realPath = "";
                try
                {
                    logger.Debug(app.Request.ApplicationPath);
                    realPath = app.Request.Path.Remove(0, app.Request.ApplicationPath.Length);
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    logger.Debug(ex.Message);
                    realPath = "/";
                }

经测试 一个35K的页面,可以控制在10~15k大小,这会大大加快传输的速度。
总体效果不错。
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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