PHP header函数的使用

网页的缓存是由HTTP消息头中的“Cache-control”来控制的,常见的取值有private、no-cache、max-age、must-revalidate等,默认为private。其作用根据不同的重新浏览方式分为以下几种情况:

(1) 打开新窗口
    值为private、no-cache、must-revalidate,那么打开新窗口访问时都会重新访问服务器。
而如果指定了max-age值,那么在此值内的时间里就不会重新访问服务器,例如:
Cache-control: max-age=5(表示当访问此网页后的5秒内再次访问不会去服务器)

(2) 在地址栏回车
    值为private或must-revalidate则只有第一次访问时会访问服务器,以后就不再访问。
    值为no-cache,那么每次都会访问。
    值为max-age,则在过期之前不会重复访问。

(3) 按后退按扭
   值为private、must-revalidate、max-age,则不会重访问,
   值为no-cache,则每次都重复访问

(4) 按刷新按扭
  无论为何值,都会重复访问

Cache-control值为“no-cache”时,访问此页面不会在Internet临时文章夹留下页面备份。

另外,通过指定“Expires”值也会影响到缓存。例如,指定Expires值为一个早已过去的时间,那么访问此网时若重复在地址栏按回车,那么每次都会重复访问: Expires: Fri, 31 Dec 1999 16:00:00 GMT

比如:禁止页面在IE中缓存

http响应消息头部设置:

CacheControl = no-cache
Pragma=no-cache
Expires = -1

Expires是个好东东,如果服务器上的网页经常变化,就把它设置为-1,表示立即过期。如果一个网页每天凌晨1点更新,可以把Expires设置为第二天的凌晨1点。

当HTTP1.1服务器指定CacheControl = no-cache时,浏览器就不会缓存该网页。

旧式 HTTP 1.0 服务器不能使用 Cache-Control 标题。
所以为了向后兼容 HTTP 1.0 服务器,IE使用Pragma:no-cache 标题对 HTTP 提供特殊支持。
如果客户端通过安全连接 (https://)/与服务器通讯,且服务器在响应中返回 Pragma:no-cache 标题,
则 Internet Explorer不会缓存此响应。注意:Pragma:no-cache 仅当在安全连接中使用时才防止缓存,如果在非安全页中使用,处理方式与 Expires:-1相同,该页将被缓存,但被标记为立即过期
header常用指令
header分为三部分:
第一部分为HTTP协议的版本(HTTP-Version);
第二部分为状态代码(Status);
第三部分为原因短语(Reason-Phrase)。

// fix 404 pages:   用这个header指令来解决URL重写产生的404 header 
header('HTTP/1.1 200 OK');   
  
// set 404 header:   页面没找到
header('HTTP/1.1 404 Not Found');   
  
//页面被永久删除,可以告诉搜索引擎更新它们的urls
// set Moved Permanently header (good for redrictions)   
// use with location header   
header('HTTP/1.1 301 Moved Permanently');  

// 访问受限
header('HTTP/1.1 403 Forbidden');

// 服务器错误
header('HTTP/1.1 500 Internal Server Error');
  
// 重定向到一个新的位置
// redirect to a new location:   
header('Location: http://www.sina.com.cn);   
  
延迟一段时间后重定向
// redrict with delay:   
header('Refresh: 10; url=http://www.sina.com.cn');   
print 'You will be redirected in 10 seconds';   
  
// 覆盖 X-Powered-By value
// override X-Powered-By: PHP:   
header('X-Powered-By: PHP/4.4.0');   
header('X-Powered-By: Brain/0.6b');   
  
// 内容语言 (en = English)
// content language (en = English)   
header('Content-language: en');   
  
//最后修改时间(在缓存的时候可以用到)
// last modified (good for caching)   
$time = time() - 60; // or filemtime($fn), etc   
header('Last-Modified: '.gmdate('D, d M Y H:i:s', $time).' GMT');   
  
// 告诉浏览器要获取的内容还没有更新
// header for telling the browser that the content   
// did not get changed   
header('HTTP/1.1 304 Not Modified');   
  
// 设置内容的长度 (缓存的时候可以用到):
// set content length (good for caching):   
header('Content-Length: 1234');   
  
// 用来下载文件:
// Headers for an download:   
header('Content-Type: application/octet-stream');   
header('Content-Disposition: attachment; filename="example.zip"');   
header('Content-Transfer-Encoding: binary');   
  
// 禁止缓存当前文档:
// load the file to send:readfile('example.zip');   
// Disable caching of the current document:   
header('Cache-Control: no-cache, no-store, max-age=0, must-revalidate');   
header('Expires: Mon, 26 Jul 1997 05:00:00 GMT');    

// 设置内容类型:
// Date in the pastheader('Pragma: no-cache');   
// set content type:   
header('Content-Type: text/html; charset=iso-8859-1');   
header('Content-Type: text/html; charset=utf-8');   
header('Content-Type: text/plain');   
  
// plain text file   
header('Content-Type: image/jpeg');    
  
// JPG picture   
header('Content-Type: application/zip');    
  
// ZIP file   
header('Content-Type: application/pdf');    
  
// PDF file   
header('Content-Type: audio/mpeg');    
  
// Audio MPEG (MP3,...) file   
header('Content-Type: application/x-shockwave-flash');    
  
// 显示登录对话框,可以用来进行HTTP认证
// Flash animation// show sign in box   
header('HTTP/1.1 401 Unauthorized');   
header('WWW-Authenticate: Basic realm="Top Secret"');   
print 'Text that will be displayed if the user hits cancel or ';   
print 'enters wrong login data';?>
15 媒体存储的封装3 CMediaDisk类真正实现了录像文件的存储、查询和点播。存储录像文件时,需要满足以下的几个基本需求:1、异常断电不能丢失数据。2、录像既支持普通文件的查询方式,也支持时间轴的查询方式。3、修改设备时间时,不能够丢失已有录像和数据。向后修改时间时,如果当前时间已有录像,则不覆盖老数据;直到有未录像的时间段时,才再次写入新数据。4、支持删除媒体文件,也支持按时间段删除。5、支持标记录像文件、抓拍文件,也支持按时间段标记。6、支持自动覆盖最老的文件。7、支持多个设备、多路视频的录像存储。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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