nginx中资源配置参数

FPGA以太网接口设计避坑指南:GMII与RGMII时序转换的三种实现方案对比 本文深入解析FPGA以太网接口设计中GMII与RGMII时序转换的三种实现方案,包括Xilinx官方IP核、手工原语逻辑和开源方案gmii_to_rgmii。通过对比分析各方案的优缺点和适用场景,为工程师提供技术选型指南,帮助避免常见设计陷阱,提升高速网络设备开发的效率和可靠性。 阅读详情

1 root和alias

注意:root则是最上层目录的定义,alias是一个目录别名的定义。

1.1 alias用法

映射路径是对上层路径的替换。

location /img/ {
    alias /home/static/img/;
}

当请求“/img/test.png”时,映射地址为”/home/static/img/test.png“=“/home/static/img/”+“test.png”。

location /img {
    alias /home/static/img;
}

当请求“/img/test.png”时,映射地址为”/home/static/img/test.png“=“/home/static/img”+“/test.png”。

1.2 root用法

映射路径是对上层路径的拼接。

# 下面的结果跟上面的结果一样
location /img/ {
    root /home/static/img/;
}

当请求“/img/test.png”时,映射地址为”/home/static/img//img/test.png“=“/home/static/img/”+“/img/test.png”,注意此处的”//“nginx应该做了处理,请求时对请求结果没有影响。

location /img {
    root /home/static/img;
}

当请求“/img/test.png”时,映射地址为”/home/static/img/img/test.png“=“/home/static/img”+“/img/test.png”。

2 proxy_pass的斜杠

proxy_pass的”/“对资源请求影响很大。

2.1 资源替换

只要”http://192.168.2.10:5000“含有URI(包括/),就属于资源替换。

location /api/ {
    alias http://192.168.2.10:5000/api/;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,http://localhost/api/替换为http://192.168.2.10:5000/api,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/api/index”=“http://192.168.2.10:5000/api/”+“index”。

location /api/ {
    alias http://192.168.2.10:5000/;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,,http://localhost/api/替换为http://192.168.2.10:5000/,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/index”=“http://192.168.2.10:5000/”+“index”。

location /api {
    alias http://192.168.2.10:5000/;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,http://localhost/api替换为http://192.168.2.10:5000/,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/index”=“http://192.168.2.10:5000/”+“/index”。注意,此处还有“//”。

location /api/ {
    alias http://192.168.2.10:5000/api;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,"http://localhost/api/“替换为"http://192.168.2.10:5000/api”,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/apiindex”=“http://192.168.2.10:5000/api”+“index”。

2.2 资源拼接

只要"http://192.168.2.10:5000"后面不含有URI,就是属于资源拼接。

location /api {
    alias http://192.168.2.10:5000;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/api/index”=“http://192.168.2.10:5000”+“/api/index”。

location /api/ {
    alias http://192.168.2.10:5000;
}

当请求是"http://localhost/api/index"时,代理地址是“http://192.168.2.10:5000/api/index”=“http://192.168.2.10:5000”+“/api/index”。

2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程(一) 文章围绕进程和线程展开介绍。先是将进程类比为房子,线程类比为居住者,阐述其基本概念,如进程占用内存,线程可共享内存。接着讲解同步相关内容,介绍了互斥,线程通过互斥锁来控制对特定资源的访问,像使用浴室一样。还提到优先级,线程按优先级和等待时长来决定获取资源顺序。此外,说明了信号量,以厨房为例,区分计数为 1 和大于 1 的信号情况,且指出信号量可当互斥锁用,但互斥锁是特殊用途信号量,二者存在区别,最后提及后续会介绍其他同步机制。 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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MasonYyp
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