我的开源夏令营

从开源夏令营开始到现在结束通过,差不多有3个月的时间。

之前就听说了开源夏令营,但是报名是在6月19日,此时报名也才刚开始3天。在那天中午报名“带缓存的http代理服务器”后,下午就收到了被选定参加的通知。当时很激动很兴奋,完全没有想到自己能这么快就被选上,也有点忐忑不安,毕竟我接下来要做的项目是自己以前完全没有接触过的。仍清楚的记得当时开题报告上写着:

。解决方案上只有这么几个字。

开源夏令营的正式工作是在被选定后的第二天开始的,当时查了很多有关代理服务器、golang的知识,也发邮件询问过导师。导师建议我看看《HTTP权威指南》。

提交记录上来看,中期检查前我的提交是很频繁的,当时几乎就是从早到晚都在搞这个项目,项目的大部分基础功能是在那时完成的。中期检查时导师也给予我很多的建议。但是后期,由于在学校参加ACM集训和完成学校的oj评测系统,所以在这个项目上花的时间就不是很多,多是一些添加文档和测试用例的工作。

最终考核时,和导师争论过项目的完成度,最终按照

顺利通过项目检查。

通过开源夏令营,我有很多收获。最大的收获莫过于学习了http协议。

http协议包括的东西很多,主要是学习了

http的请求:包括请求行,消息报头,请求正文。在代理服务器的构建中,主要用到的是,请求行的请求方法,我们对请求方法区分“CONNECT”和“非CONNECT”,“CONNECT”方法主要应用于https对连接请求,对其进行代理时需要加以区分,而web服务器应用中通常会用到“POST”,“GET”等方法。

http的响应:包括状态行,消息报头和响应正文。这里我们需要了解的是http状态码,

状态码由三位数字组成,第一个数字定义了响应的类别,且有五种可能取值:

1xx:指示信息--表示请求已接收,继续处理
2xx:成功--表示请求已被成功接收、理解、接受
3xx:重定向--要完成请求必须进行更进一步的操作
4xx:客户端错误--请求有语法错误或请求无法实现
5xx:服务器端错误—服务器未能实现合法的请求

在代理服务器中,我们特别用到状态码200用于https连接时,表示代理服务器同时与客户端和服务端建立连接,意味着两端可以直接进行数据通信,用于web服务器时,通常表示客户端请求成功,状态码401,表示请求未经授权,需要登入,这个用在web管理端管理员的登入验证,

状态码407,表示需要进行代理认证,这个一般用于代理服务器需要登入验证的情况。

缓存:响应报头Cache-Control用于指定缓存指令,包括public、private、no-cache、no-store、no-transform、must-revalidate、proxy-revalidate、max-age、s-maxage等等。Last-Modified实体报头域用于指示资源的最后修改日期和时间。Expires实体报头域给出响应过期的日期和时间。实体标签ETag为“被请求变量的实体值”。

关于http协议其他内容此处不再过多讲解,有兴趣可以看看《HTTP权威指南》或是rfc2616

总之,开源夏令营真的很不错,收获很多!

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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