Nginx+ IIS7.5防下载

本文介绍如何安装Nginx并配置其与IIS7.5进行协同工作,包括基本的安装步骤、关键配置指令的使用及解决常见问题的方法。

一、安装Nginx

一般都是上官网下载www.nginx.org,然后tar后cp安装,具体参考官网的说明。

本文以nginx 1.38 for window为例

Conf为配置文件所在目录,logs为日志文件所在目录,html为Web页面存放的目录

Nginx.exe 主进程文件;

类unix环境下的安装也类似,目录结构完全一致,但nginx.conf需要手动改名,这个文件在类unix环境下一般以nginx.conf.default出现;

 

二、IIS7.5安装

这个不用多说,大家伙window都很熟悉,不过还是截个图给看一下

 

三、IIS部署注意要点:

就是在部署好web站后,不要启用“目录浏览”


四、nginx相关配置

设好跳转到IIS所部署url地址,proxy_pass就是这样的指令(其它指令参考官网说明)

如上图所示,127.0.0.1:8081是IIS所部署网站的地址和端口号,nginx监听的端口为127.0.0.1:80

在测试时,如果有遇到css丢失或404错误,一般还要在nginx.conf里作进一步具体的跳转设置,如上图:我的css和download.html页面的跳转设置;

其实这一点我也觉得奇怪,暂时不知道为什么nginx会这样;

 

一般来说IIS部署的web站不要对外,nginx则设为对外监听,

 

以上同样的原理是否在apache上是否有效,请读者自行测试

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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