squid反向代理安装实战

本文介绍了通过YUM方式安装Squid代理服务器的过程,并详细展示了Squid配置文件squid.conf的各项设置,包括端口设定、连接限制、访问控制等。
 
1,以yum方式安装
  
2,配置:
   #squid.conf
http_port 8080

#max link per client
acl OverConnLimit maxconn 16
http_access deny OverConnLimit

#access limit
acl myip dst 192.168.155.36
http_access deny !myip

#allow admin from local
acl Manager proto cache_object
acl Localhost src 127.0.0.1 192.168.155.36
http_access allow Manager Localhost
http_access deny Manager

#only for port 80
acl all src 0.0.0.0/0.0.0.0
acl Safe_ports port 80
http_access deny !Safe_ports
http_access allow all

#Squid info
visible_hostname www.mydomain.com.cn
cache_mgr info@cnfoto.com.cn

#base setup
cache_dir ufs /usr/local/squid/cache 1024 16 256
cache_mem 512 MB
cache_effective_user squid
cache_effective_group squid
tcp_recv_bufsize 65535 bytes

httpd_accel_host 192.168.155.36
httpd_accel_port 80
httpd_accel_single_host on
httpd_accel_uses_host_header on
httpd_accel_with_proxy on
#2.6 cache
#cache_peer 192.168.155.36 parent 80 0 no-query originserver

#error document
error_directory /usr/share/squid/errors/Simplify_Chinese

#for single
icp_port 0

3,备注:
   /usr/local/squid/cache目录应该设置为chown squid.squid /usr/local/squid/cache
   squid -z 创建cache的目录
  
4,todo list
   1,编译安装2.6
   2,cronolog
   3,设置
   4,优化
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,并对眨眼动作与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简洁的语法特性与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核心模块与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与闭合程度双重标准,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与性能优化建议,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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