配置nginx配置文件为外部导入方式

使用git-crypt实现Nginx配置文件的安全加密与团队协作管理 在现代DevOps和基础设施即代码(IaC)实践中,配置文件版本控制是核心环节。通过Git等工具管理配置变更,可以实现审计追踪和团队协作。然而,配置文件中常包含SSL/TLS私钥、API密钥、数据库密码等敏感信息,直接明文存储会带来严重安全风险。git-crypt通过透明加密机制,在Git工作流中无缝集成加密功能,允许开发者在本地以明文编辑文件,而提交到仓库时自动加密。其技术原理结合对称加密(AES-256)处理文件内容,并利用GPG非对称加密管理密钥分发,实现了细粒度的权限控制。这种方案特别适用于需要严格 阅读详情

安装Nginx,不知道怎么安装的可以点击查看
#1,nginx.con文件配置

#user  nobody;    
worker_processes 1; #nginx工作进程数,一般设置为cpu核数

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

#pid        logs/nginx.pid;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    #access_log  logs/access.log  main;

    sendfile        on;

    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  60;

    client_max_body_size 120M;
    
    gzip on;
    gzip_min_length  1k;
    gzip_buffers     4 16k;
    gzip_http_version 1.0;
    gzip_comp_level 2;
    gzip_types   application/json text/plain application/javascript application/x-javascript text/css application/xml;
    gzip_vary on;
    #gzip  on;

    #导入外部服务器配置文件存放地址
    include /usr/local/nginx/conf/vhosts/*.conf;
}

#2,配置后台api服务器跳转

server {
    listen 80;
    server_name api.service.com;
	#图片路径拦截,定位到图片静态资源
	location ~ /upload/.*$ {
            root /www/resources/;
            expires 30d;
	}
    location / {
	#跳转到指点tomcat服务器
    proxy_pass http://localhost:8080;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header REMOTE-HOST $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

#3,配置h5静态页面跳转

server {
	listen 80;
    server_name service.com;
	#h5页面存放路径
	root '/www/orancrabv2-fe/server';
        index index.html;
	error_page 404 = /404.html;
        location ~ .*\.(js|css|ico|gif|jpg|png|svg|woff|woff2|ttf|eot)$ {
            log_not_found off;
            access_log off;
            expires 7d;
        }
}

#4,nginx集群方式的配置

#集群的服务器
upstream local_tomcat{
	server localhost:8080;
	server localhost:8081;
}

server {
	listen 80;
	
	server_name www.tomcat1.com;

	location ~ /upload/.*$ {
		root /www/resources/;
		expires 30d;
	}
	location / {
		
		#指定集群的服务器
		proxy_pass http://local_tomcat;

		#配置集群服务器故障转移
		#nginx与上游服务器(真实访问的服务器)超时时间 后端服务器连接的超时时间_发起握手等候响应超时时间
		proxy_connect_timeout 1s;
		#nginx发送给上游服务器(真实访问的服务器)超时时间
		proxy_send_timeout 1s;
		#nginx接受上游服务器(真实访问的服务器)超时时间
		proxy_read_timeout 1s;

		proxy_set_header Host $host;
		proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
		proxy_set_header REMOTE-HOST $remote_addr;
		proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
	}
}
nginx 引入外部文件 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_b 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")

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

nginx配置文件解析

nginx.conf文件配置 user root; worker_processes 2; # debug info notice warn error crit #error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info; #pid logs/nginx.pid #工作模式以及连接数配置,指令块 events { #默认使用epoll,对于Linux来

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