nginx 简单记录

该文介绍了NGINX的高性能特点,如C语言编写、事件驱动和优化的内存池技术,以及其master-worker进程模型确保的高稳定性和低资源消耗。负载均衡策略包括轮询、权重和IP哈希,常用于网关实现从静态到动态的负载分配。许多网关系统基于NGINX构建,利用其强大的扩展性和模块化设计。

【特点】

  1. 高性能:C语言编写、事件驱动模型、针对操作系统做了相应的优化、无阻塞处理海量高并发
  2. 高稳定性:池化技术-内存池,避免内存泄漏、模块化架构,各模块之间完全解耦,消除依赖、独特的master-worker进程模型
  3. 低资源消耗:代码质量高、C项目里的典范,资源控制性强、不存在进程和线程的切换成本
  4. 高扩展:模块化架构、组合化功能

【进程模型】

  1. master-worker进程模型:可以热启动、保证自动恢复

【操作】

  1. 负载均衡:对upstream order_server进行操作,然后实现同一请求访问不同端口

负载均衡的策略:轮询策略(默认策略)、权重策略(设置策略)、IP哈希

【网关】

很多网关都是基于NGINX来实现的。网关可以达到从静态负载均衡到动态负载均衡的目的

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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