初入Nginx反向代理

初入Nginx反向代理

我们希望实现的是通过访问某个域名能够访问到tomcat的主页。

  1. 在Nginx安装目录的conf目录下新建一个vhost目录,然后在vhost目录下新建配置文件,文件名需要以.conf结尾。
cd /usr/local/nginx/conf/
mkdir vhost
cd vhost/
vim www.silly.com.conf
  1. 配置文件添加如下内容,这里server_name配置的是主机对应的域名,如果没有域名可以通过配置host来映射虚拟域名,或者这里直接配置ip地址,然后用ip访问,proxy_pass是反向代理配置。
server {
    listen 80;
    autoindex on;
    server_name www.silly.com;
    access_log /usr/local/nginx/logs/access.log combined;
    index index.html index.htm index.jsp index.php;
    if ( $query_string ~* ".*[\;'\<\>].*" ){
        return 404;
    }

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
        add_header Access-Control-Allow-Origin *;
    }
}
  1. 配置完成之后,编辑Nginx主配置文件nginx.conf,在http节点下添加如下内容,注意分号不可省略。

在这里插入图片描述

  1. 重启Nginx:/usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload
  2. 然后启动tomcat:${tomcat}/bin/startup.sh
  3. 访问域名:http://www.silly.com/,就可以访问到tomcat的主页了。
    在这里插入图片描述

**总结:整个过程就是当我们访问域名时,首先根据host配置映射到了一个IP地址,不加端口默认访问的就是80端口,也就是访问到了Nginx,在Nginx配置中对该域名进行了反向代理,代理到了本机的8080端口服务,
**

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值