nginx.conf配置理解参考

本文详细解析了Nginx与PHP-FPM的高效配置方法,重点介绍了如何设置location规则匹配PHP请求,利用fastcgi_split_path_info指令解析URI,确保PHP脚本正确处理pathinfo,并通过if条件判断检查PHP文件是否存在,避免无效请求。

try_files $uri uri//index.php等价(uri/ /index.php 等价 (uri//index.php(uri ?: $uri/) ?: index.php
-e filename 如果 filename存在,则为真
-d filename 如果 filename为目录,则为真
-f filename 如果 filename为常规文件,则为真
-L filename 如果 filename为符号链接,则为真
-r filename 如果 filename可读,则为真
-w filename 如果 filename可写,则为真
-x filename 如果 filename可执行,则为真
-s filename 如果文件长度不为0,则为真
-h filename 如果文件是软链接,则为

常用配置参考

##匹配nginx需要交给php-fpm执行的URI,先要允许pathinfo格式的URL能够被匹配到
##所以要去掉$
##nginx文档中的匹配规则为:^(.+\.php)(.*)$
##还有~ \.php这种写法 和 ~ \.php($|/)这种写法
##都是差不多意思没啥严格区别
##唯一区别就是有多个匹配php的location的话需要留意权重差异
location ~ ^(.+\.php)(.*)$ {
     root              /var/www/www.jjonline.cn/wwwRoot;
     fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;
     fastcgi_index  index.php;
     ##增加 fastcgi_split_path_info指令,将URI匹配成PHP脚本的URI和pathinfo两个变量
     ##即$fastcgi_script_name 和$fastcgi_path_info
     fastcgi_split_path_info  ^(.+\.php)(.*)$;
     ##PHP中要能读取到pathinfo这个变量
     ##就要通过fastcgi_param指令将fastcgi_split_path_info指令匹配到的pathinfo部分赋值给PATH_INFO
     ##这样PHP中$_SERVER['PATH_INFO']才会存在值
     fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_path_info;
     ##在将这个请求的URI匹配完毕后,检查这个绝对地址的PHP脚本文件是否存在
     ##如果这个PHP脚本文件不存在就不用交给php-fpm来执行了
     ##否者页面将出现由php-fpm返回的:`File not found.`的提示
     if (!-e $document_root$fastcgi_script_name) {
         ##此处直接返回404错误
         ##你也可以rewrite 到新地址去,然后break;
         return 404;
     }
     fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name;
     include        fastcgi_params;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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