图解HTTP读书笔记

读书笔记

http:HyperText Transfer Protocol

1、返回结果的Http状态码

状态码的类别:

类别原因短语
1XXInformational(信息性状态码)接收的请求正在处理
2XXSuccess(成功状态码)请求正常处理完毕
3XXRedirection(重定向状态码)需要进行附加操作以完成请求
4XXClient Error(客户端错误状态码)服务器无法处理请求
5XXServer Error(服务器错误状态码)服务器处理请求出错
  注意:基于万维网的分布式创作和版本控制)(RFC4918、5842) 和附加 HTTP 状态码(RFC6585)等扩展,数量就达 60 余种.
       常用的大概只有14种

常用的状态码14种

编号描述说明
200 OK请求已经正常处理,有结果正常返回返回结果随报文一起返回
204 No Content请求处理成功,返回的报文中不含实体的主体部分浏览器页面不发生更新
206 Partial Content客户端进行范围请求,只想要一部分的内容,服务器响应请求,报文中包含content-Range实体内容
301 Moved Permanently永久性重定向,请求的资源已被分配了新的 URI ,以后应使用资源现在所指的 URI
302 Found临时性重定向。请求的资源已被分配了新的 URI,希望用户(本次)能使用新的 URI 访问和301相似
303See Other该状态码表示由于请求对应的资源存在着另一个 URI,应使用 GET方法定向获取请求的资源先用get请求获取新的路径
304 Not Modified该状态码表示客户端发送附带条件的请求 2 时,服务器端允许请求访问资源,但未满足条件的情况。304 状态码返回时,不包含任何响应的主体部分。304 虽然被划分在 3XX 类别中,但是和重定向没有关系
307 Temporary Redirect临时重定向。该状态码与 302 Found 有着相同的含义
400 Bad Request该状态码表示请求报文中存在语法错误。当错误发生时,需修改请求的内容后再次发送请求。
401 Unauthorized该状态码表示发送的请求需要有通过 HTTP 认证(BASIC 认证、DIGEST 认证)的认证信息。另外若之前已进行过 1 次请求,则表示用 户认证失败。
403 Forbidden该状态码表明对请求资源的访问被服务器拒绝了。服务器端没有必要给出拒绝的详细理由,但如果想作说明的话,可以在实体的主体部分对原因进行描述,这样就能让用户看到了。
404 Not Found该状态码表明服务器上无法找到请求的资源
500 Internal Server Error该状态码表明服务器端在执行请求时发生了错误。也有可能是 Web应用存在的 bug 或某些临时的故障。
503 Service Unavailable该状态码表明服务器暂时处于超负载或正在进行停机维护,现在无法处理请求。如果事先得知解除以上状况需要的时间,最好写入RetryAfter 首部字段再返回给客户端。

-----HTTP首部

HTTP报文首部

1、报文首部
2、空行
3、报文主体
http协议的请求和响应都必须包含http首部;

分类名称
按请求响应分类http请求报文;http响应报文
0请求报文概述:

1、请求报文 = 请求报文头部 + 报文主体
请求报文首部组成:
请求行+
请求首部字段+
通用首部字段 +
实体首部字段
其他
2、响应报文 = 报文首部 + 报文主体

响应报文首部组成:
状态行:http版本和状态码
响应首部字段
通用首部字段
实体首部字段
其他

HTTP 首部字段根据实际用途被分为以下 4 种类型。

HTTP 首部字段分类描述
通用首部字段(General Header Fields)请求报文和响应报文两方都会使用的首部。
请求首部字段(Request Header Fields)从客户端向服务器端发送请求报文时使用的首部。补充了请求的附加内容、客户端信息、响应内容相关优先级等信息。
响应首部字段(Response Header Fields)从服务器端向客户端返回响应报文时使用的首部。补充了响应的附加内容,也会要求客户端附加额外的内容信息。
实体首部字段(Entity Header Fields)针对请求报文和响应报文的实体部分使用的首部。补充了资源内容更新时间等与实体有关的信息。

1、通用首部字段(general header field)

首部字段名说明
Cache-Control控制缓存的行为
Connection逐跳首部、连接的管理
Date创建报文的日期时间
Pragma报文指令
Trailer报文末端的首部一览
Transfer-Encoding指定报文主体的传输编码方式
Upgrade升级为其他协议
Via代理服务器的相关信息
Warning错误通知

2、请求首部字段(request header field)

首部字段名说明
Accept用户代理可处理的媒体类型
Accept-Charset优先的字符集
Accept-Encoding优先的内容编码
Accept-Language优先的语言(自然语言)
AuthorizationWeb认证信息
Expect期待服务器的特定行为
From用户的电子邮箱地址
Host请求资源所在服务器
If-Match比较实体标记(ETag)
If-Modified-Since比较资源的更新时间
If-None-Match比较实体标记(与 If-Match 相反)
If-Range资源未更新时发送实体 Byte 的范围请求
If-Unmodified-Since比较资源的更新时间(与If-Modified-Since相反)
Max-Forwards最大传输逐跳数
Proxy-Authorization代理服务器要求客户端的认证信息
Range实体的字节范围请求
Referer对请求中 URI 的原始获取方
TE传输编码的优先级
User-AgentHTTP 客户端程序的信息

3、响应首部字段(response header field)

首部字段名说明
Accept-Ranges是否接受字节范围请求
Age推算资源创建经过时间
ETag资源的匹配信息
Location令客户端重定向至指定URI
Proxy-Authenticate代理服务器对客户端的认证信息
Retry-After对再次发起请求的时机要求
Server HTTP服务器的安装信息
Vary代理服务器缓存的管理信息
WWW-Authenticate服务器对客户端的认证信息

4、实体首部字段(entity header field)

首部字段名说明
Allow资源可支持的HTTP方法
Content-Encoding实体主体适用的编码方式
Content-Language实体主体的自然语言
Content-Length实体主体的大小(单位:字节)
Content-Location替代对应资源的URI
Content-MD5实体主体的报文摘要
Content-Range实体主体的位置范围
Content-Type实体主体的媒体类型
Expires实体主体过期的日期时间
Last-Modified资源的最后修改日期时间

1.1 通用首部参数详解

1、cache-control

指令参数说明
no-cache强制向源服务器再次验证
no-store不缓存请求或响应的任何内容
max-age = [ 秒]必需响应的最大Age值
max-stale( = [ 秒])可省略接收已过期的响应
min-fresh = [ 秒]必需期望在指定时间内的响应仍有效
no-transform代理不可更改媒体类型
only-if-cached从缓存获取资源
cache-extension-新指令标记(token)
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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