浏览器缓存

本文深入探讨了服务器如何通过Last-modified、ETag、Expires等机制实现文件版本控制,以及如何利用这些机制优化缓存,提高网页加载速度。同时,介绍了缓存控制指令如Cache-control在管理文件缓存时的用法,旨在为开发者提供一套高效、安全的文件版本管理和缓存策略。

一:服务器为了通知浏览器当前文件的版本,会发送一个上次修改时间的标签,例如:Last-modified: Fri, 16 Mar 2007 04:00:25 GMT
步骤:
1、浏览器:Hey,我需要logo.png这个文件,如果是在  Fri, 16 Mar 2007 04:00:25 GMT 之后修改过的,请发给我。

2、服务器:(检查文件的修改时间)

3、服务器:Hey,这个文件在那个时间之后没有被修改过,你已经有最新的版本了。

4、浏览器:太好了,那我就显示给用户了。
在这种情况下,服务器仅仅返回了一个304的响应头,减少了响应的数据量,提高了响应的速度。
二:
通常情况下,通过修改时间来比较文件是可行的。但是在一些特殊情况,例如服务器的时钟发生了错误,服务器时钟进行修改,夏时制DST到来后服务器时间没有及时更新,这些都会引起通过修改时间比较文件版本的问题。
ETag可以用来解决这种问题。ETag是一个文件的唯一标志符。就像一个哈希或者指纹,每个文件都有一个单独的标志,只要这个文件发生了改变,这个标志就会发生变化。
服务器返回ETag标签:

ETag: ead145f

File Contents (could be an image, HTML, CSS, Javascript...)

1、浏览器:Hey,我需要Logo.png这个文件,有没有不匹配“ead145f”这个串的

2、服务器:(检查ETag...)

3、服务器:Hey,我这里的版本也是"ead145f",你已经是最新的版本了

4、浏览器:好,那就可以使用本地缓存了

三:
缓存一个文件,并且与服务器确认版本的方式非常好,但是仍有一个缺点,我们必须连接服务器。每次使用前都进行一次比较,这种方法很安全,但还不是最好的。我们可以使用 Expiration Date 来减少这种请求。
Expires: Tue, 20 Mar 2007 04:00:25 GMT

File Contents (could be an image, HTML, CSS, Javascript...)
四:
Expires的方法很好,但是我们每次都得算一个精确的时间。max-age 标签可以让我们更加容易的处理过期时间。我们只需要说,这份资料你只能用一个星期就可以了。


Max-age 使用秒来计量,下面是一些常用的单位:

1 days in seconds = 86400

1 week in seconds = 604800

1 month in seconds = 2629000

1 year in seconds = 31536000
额外的标签

缓存标签永远不会停止工作,但是有时候我们需要对已经缓存的内容进行一些控制。

Cache-control: public 表示缓存的版本可以被代理服务器或者其他中间服务器识别。

Cache-control: private 意味着这个文件对不同的用户是不同的。只有用户自己的浏览器能够进行缓存,公共的代理服务器不允许缓存。

Cache-control: no-cache 意味着文件的内容不应当被缓存。这在搜索或者翻页结果中非常有用,因为同样的URL,对应的内容会发生变化。


【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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