ngx_array_t

时间: 2023-11-06 19:08:23 浏览: 46
ngx_array_t是Nginx中的一个动态数组类型,它可以动态地增加或减少数组的大小。ngx_array_t的实现是基于内存池的,因此它的内存分配和释放都是在内存池中进行的。ngx_array_t的定义如下: ``` typedef struct { void *elts; //指向数组的首元素 ngx_uint_t nelts; //数组中已经使用的元素个数 size_t size; //每个元素的大小 ngx_uint_t nalloc; //数组中已经分配的元素个数 ngx_pool_t *pool; //数组使用的内存池 } ngx_array_t; ``` ngx_array_t中的elts指向数组的首元素,nelts表示数组中已经使用的元素个数,size表示每个元素的大小,nalloc表示数组中已经分配的元素个数,pool表示数组使用的内存池。 ngx_array_t提供了一系列的操作函数,包括创建、初始化、添加元素、获取元素等。其中,ngx_array_create函数用于创建一个新的ngx_array_t对象,ngx_array_init函数用于初始化一个ngx_array_t对象,ngx_array_push函数用于向数组中添加一个元素,ngx_array_push_n函数用于向数组中添加多个元素,ngx_array_get函数用于获取数组中指定位置的元素。
相关问题

ngx_mail_module_t

ngx_mail_module_t 是 Nginx 邮件模块的结构体类型,定义在 ngx_mail.h 文件中。它是 Nginx 邮件模块的入口点,包含了邮件模块的各种配置信息和处理函数指针,可以通过该结构体来扩展 Nginx 的邮件功能。具体而言,ngx_mail_module_t 结构体包括以下成员: - ngx_str_t name:邮件模块的名称; - void *(*create_conf)(ngx_conf_t *cf):邮件模块的配置创建函数,用于创建一个新的 ngx_mail_conf_t 配置结构体; - char *(*init_conf)(ngx_conf_t *cf, void *conf):邮件模块的配置初始化函数,用于初始化 ngx_mail_conf_t 配置结构体; - void *(*create_ctx)(ngx_mail_session_t *s):邮件模块的上下文创建函数,用于创建一个新的 ngx_mail_core_srv_conf_t 上下文结构体; - void (*init_session)(ngx_mail_session_t *s, ngx_connection_t *c):邮件模块的会话初始化函数,用于初始化 ngx_mail_session_t 会话结构体; - ngx_int_t (*parse_command)(ngx_mail_session_t *s):邮件模块的命令解析函数,用于解析客户端发送的命令; - ngx_int_t (*handle_command)(ngx_mail_session_t *s):邮件模块的命令处理函数,用于处理客户端发送的命令; - void (*finalize_session)(ngx_mail_session_t *s):邮件模块的会话清理函数,用于清理 ngx_mail_session_t 会话结构体。 通过 ngx_mail_module_t 结构体,我们可以自定义邮件模块的各种处理逻辑和配置信息,从而扩展 Nginx 的邮件功能。

ngx_req_status

ngx_req_status是一个nginx模块中定义的枚举类型,用于表示请求的处理状态。ngx_req_status有不同的取值,包括NGX_OK、NGX_ERROR、NGX_AGAIN等。 NGX_OK表示请求处理成功,可以正常返回响应给客户端。 NGX_ERROR表示请求处理出现错误,需要终止请求并返回错误给客户端。 NGX_AGAIN表示请求处理尚未完成,需要继续等待数据或事件的到来,然后再进行处理。 此外,ngx_req_status还包括其他的枚举值,如NGX_BUSY、NGX_DECLINED等,用于表示不同的请求处理状态。 在nginx的模块开发中,可以根据具体的业务逻辑和需求,在处理请求的过程中使用ngx_req_status来表示不同的处理状态,从而更加灵活和精准地控制请求的处理流程。 总之,ngx_req_status是nginx中用于表示请求处理状态的枚举类型,在模块开发中起着非常重要和核心的作用。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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