Nginx learning

本文介绍了正向代理和反向代理的概念及其应用场景,并详细探讨了负载均衡的各种策略,包括静态和动态负载均衡方法。此外,还介绍了Nginx在实现负载均衡方面的多种方式。

 

正向代理,局域网内客户端通过代理访问外网
反向代理,把站点的资源发布,让外网客户端访问。
反向代理指令,proxy_pass,设置被代理服务器的地址
Proxy cache,设置缓存信息
负载均衡
静态负载均衡:一般轮询法,基于比率的加权轮询法,基于优先级的加权轮询法
动态负载均衡:最少连接优先,基于性能的最快响应优先算法,预测算法及动态性能分配算法
Niginx,对特定资源实现负载均衡,对不同域名实现负载均衡,实现带有url重写的负载均衡。
Niginx,web缓存
404错误驱动web缓存,但是不支持动态链接请求,可以搭配squid服务器实现。proxy cache 也可以实现。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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