关于浏览器缓存

本文详细介绍了浏览器如何处理静态内容的缓存。当文件未发生更改时,浏览器通过使用etag值来判断是否从本地加载资源,从而提高加载速度并减少带宽消耗。

今天研究了一下浏览器缓存,一直以为浏览器缓存是需要做设置,才能生效 ,今天测试了一下,在一些静态内容上,如果文件没有改变,第二次读取的是浏览器的本地缓存。

比如 访问一个图片文件,第一次是从服务器端获取到数据返回给客户端,同时在http的返回的头信息中有etag值,浏览器会降这个值存下来,等下次访问相同的地址的时候,浏览器的请求头信息中会带有If-None-Match  值为之前缓存下来的Etag值。之后服务器会匹配这个Etag值,如果没有改变,服务器会返回304给客户端浏览器,浏览器直接将本地缓存信息返回给客户端


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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