代理服务器的正向代理和反向代理理解

本文详细介绍了正向代理和反向代理的工作原理及应用场景。正向代理隐藏客户端的真实身份,常用于科学上网;反向代理则隐藏服务端信息,主要用于实现负载均衡。文章还探讨了代理服务器在提升访问速度方面的缓存作用。

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所谓正向代理,是从客户/客户端角度出发,即为了从原始服务器中取得内容,由客户端想代理服务器发出请求,并指定目标访问服务器,而后,代理(服务器)向目标服务器转角需求,并将获得的内容返回给客户端。正向代理闭环完成。

但是需要注意的是,在正向代理过程中隐藏了真是请求的客户端,即服务端不知道正式请求客户是谁。讲到这里,大家是不是想到了什么呢?没错,大多数科学上网行为都是这么发生的。

反向代理一般是从服务端出发,从网络或者客户(端)发向反向代理出请求,反向代理服务器收到需求后判断请求走向何处,然后再将结果反馈给客户端。反向代理闭环完成。

同样需要注意的是,在反向代理过程中,隐藏了内部服务器的信息,用户不需要知道是具体哪一台服务器提供的服务,只要知道反向代理服务器是谁就好了,我们甚至可以把反向代理服务器当做真正服务器看待。这种形式的代理通常被用作实现负载均衡,比如Nginx就是一种出色的反向代理服务器。

总体而言,正向代理是对服务端隐藏客户机,而反向代理则是对用户隐藏服务端(基于反向代理特性可以实现负载均衡)

代理服务器可以通过正向代理向服务器端隐藏客户机ip,通过反向代理事项服务端的负载均衡;它可以看成是一个超大容量的cache将请求到的服务端资源缓存,当客户机请求相同资源时,不再向服务端请求可以大大提高访问速度.

代理服务器属于vpn的一种.

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推多物理场耦合等。
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