NGINX经典教程(F5 NGINX核心人员倾力打造)

图灵文化—lulu 2022-06-20 15:59:43

 

作者:林静 刘旭峰 章澍 廖健雄 宗兆伟 邹俊
出版社:人民邮电出版社 | 图灵教育

图书介绍:

本书分为5个部分,共32章:第一部分为基础入门篇,介绍基础配置和NGINX的运行机制与原理;第二部分为开源功能篇,剖析NGINX开源软件的功能模块,讲述各个模块的功能集合;第三部分为应用场景篇,通过特定的场景展现NGINX的能力及配置方法,站在使用者的角度阐述NGINX的复杂应用场景及注意事项;第四部分为商业软件篇,介绍NGINX商业版模块的增强能力;最后是NJS开发篇,使用NJS脚本化的方式扩展NGINX的能力。

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伊成 2024-12-30
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《Nginx经典教程》是一本非常优秀的Nginx技术书籍,它由欧阳辉先生编写,内容丰富、深入浅出,适合初学者和有一定基础的开发者阅读。

该书从Nginx的基础概念开始讲解,包括模块、配置文件、反向代理等。最后详细介绍了Nginx的高级特性,如负载均衡、缓存等。每个章节都结合实际运用场景进行案例分析,让读者能够更好地理解各种知识点。

前台全能技师 2024-01-16
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《Nginx经典教程》是一本非常优秀的Nginx技术书籍,它由欧阳辉先生编写,内容丰富、深入浅出,适合初学者和有一定基础的开发者阅读。

该书从Nginx的基础概念开始讲解,包括模块、配置文件、反向代理等。最后详细介绍了Nginx的高级特性,如负载均衡、缓存等。每个章节都结合实际运用场景进行案例分析,让读者能够更好地理解各种知识点。

此外,书中还介绍了Nginx的安装部署、监控和高可用等方面的内容,这对于企业级应用开发者来说非常重要。

总之,《Nginx经典教程》是一本值得推荐的技术书籍,不仅可以帮助读者深入了解Nginx的原理和应用,还能够指导开发者在实践中更好地应用Nginx。

chimuzy 2022-09-04
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《Nginx经典教程》分为了五个篇章
首先,看这本书还是需要一定的前向知识的,要对linux以及web开发有一定的了解和开发经验,暂时我就读到第三篇。
第一篇首先是比较了nginx服务器和其他web服务器的性能,nginx在并发量高的同时,拥有达到内存占用少、每秒请求数多的能力;并简单介绍了nginx服务器的功能、安装、基础配置、架构设计与工作模式(master、worker两个主要的进程之间的关系和配合)。
第二篇就来到了nginx的功能模块,从http模块以及http模块的增强介绍了该模块处理http请求的各个阶段和一些基本配置,到nginx的七层反向代理介绍了nginx作为反向代理的使用场景和流程以及配置、四层反向代理、缓存以及流媒体进行了比较详细的剖析;主要是通过一些指令来展示了nginx各模块的功能。
第三篇应该就是本书的亮点了,通过不同的应用场景,灵活展现了nginx的能力和配置方法,如nginx完成应用层的动态转发、nginx在SSL\TLS加解密方面的使用。在不同的应用场景做出不同的配置从而达到需求。
读完这一部分,个人认为这本书对如何配置相关功能有较大的篇幅,这本书更适合作为一本工具书查看。

内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略”,构建了一个涵盖诊断、分类、优化与鲁棒决策的完整建模框架。基于某互联网公司142万元的SEM投放数据,文章从设计质量、关键词管理、出价预算和时间维度四个方面系统评估投放策略的合理性,揭示了消费集中、展位分层、工作日效应显著及假日效应分化等核心规律。提出基于成本—效益二维空间的五类关键词划分模型(黄金词、重点词、潜力词、问题词、无效词),结合中位数分割与聚类校验实现科学分类。在此基础上,建立预算约束下的0-1整数规划模型,采用两阶段算法求解最优关键词选择与出价策略,实现单位注册成本下降约20%。进一步引入CVaR鲁棒优化框架,有效应对竞价、点击、转化等不确定性,提升策略在极端情景下的稳定性与抗风险能力。; 适合人群:具备一定数据分析与数学建模基础,参与数学建模竞赛或从事数字营销优化的研究人员与从业者,尤其适合高校本科生、研究生及企业数据分析师。; 使用场景及目标:①用于数学建模竞赛中广告投放类问题的建模与求解;②为企业SEM广告投放提供科学的诊断、分类与优化方法;③实现预算约束下的关键词选择与出价决策;④在不确定环境下提升广告投放策略的鲁棒性与抗风险能力。; 阅读建议:此资源不仅提供完整的建模思路与算法实现,还包含实际运行结果与策略输出模板,建议读者结合代码实践,深入理解模型构建逻辑,重点关注分类规则设计、整数规划建模及鲁棒优化的实现过程,并尝试在类似业务场景中进行迁移应用。
内容概要:本文研究了一种面向高维约束空间的多种群灰狼优化算法(MP-GWO),并将其应用于多无人机协同航迹规划问题中。通过引入多种群机制对标准灰狼优化算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力,有效克服了早熟收敛问题,提升了在复杂高维非线性约束环境下的优化性能。文章系统阐述了算法的设计原理、收敛性理论分析及在多无人机路径规划中的性能保障机制,结合Matlab实现了完整的仿真验证,充分展示了该算法在路径安全性、避障能力、收敛速度与解的质量等方面的优越性。同时,研究深入探讨了动态环境下的协同规划策略与防撞机制,进一步提高了系统的鲁棒性与实际应用价值。; 适合人群:具备一定智能优化算法基础,从事无人机路径规划、群体智能优化、智能控制、运筹学或自动化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决多无人机在复杂三维空间中的协同航迹规划与实时避障问题;②提升高维、强约束非线性优化问题的求解效率与稳定性;③为智能无人系统提供可扩展的优化框架与可靠的仿真验证工具; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注多种群划分策略、种群间信息交换机制与约束处理方法的设计原理,并可通过调整参数或测试不同场景进行复现实验,以掌握其在实际工程问题中的应用技巧与优化能力。

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