，我们可以参考 Yahoo的34条前端优化规则 以及 Google的前端性能最佳实践 ，这两个主题都包含了大量的前端优化的内容。 本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用，来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 view 输出的内容自动的就会进行gzip压缩。 2、减少Http的请求次数 用户的带宽是非常有限的，如果你的网站上有众多的小文件，则每个文件请求建立连接、下载这个三次握手的过程是非常消耗用户的带宽资源的，所以可以使用一些技术来将多个文件合并为一个文件一次下载 3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富，现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多，也越来越大。
从端到端，到人到要素，海量数据的交换除了以腾讯云、大数据和人工智能等基础能力为依托，还需要一个“发动机”来保持敏捷和高效——腾讯云全站加速网络。 数字政府工具箱：腾讯云全站加速网络 1995年，MIT教授BernersLee博士预见到在不久的将来网络拥塞将成为互联网发展的最大障碍，希望提出一种方法实现互联网内容的无拥塞分发。 5.jpg 腾讯云全站加速网络，可最大程度减少卡顿、缓冲慢和加载延时等现象，保障全量信息完整急速展示，给大众最高质量的网站形象，提升用户体验。 腾讯云全站加速网络提供七大优势 受益于腾讯云服务海量用户和业务经验，腾讯云全站加速网络具备七大优势： 团队优势 腾讯云拥有专业的ECDN技术资源和丰富的网络资源，具备长期运营ECDN网络的技术经验；专业的 未来，随着物联网、边缘计算、5G技术的相互渗透与融合，腾讯云全站加速网络提供的高性能、低时延与高带宽服务，将大大提升数据响应速度，提高“WeCity未来城市”的建设效能。
一键接入，全球加速！提供全球范围内快速、稳定、智能、安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发
网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种，除基本的网络功能外，还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。 智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速，在2021中国智能网卡研讨会中，包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品，采用了多种智能网卡技术架构，实现了不同的网络加速功能。 图3：电信智能网卡协议栈 天翼云高级工程师、硬件加速组负责人孙晓宁在《天翼云智能网卡产品的前世、今生和未来》中介绍了电信ASIC架构的智能网卡中采用的网络加速技术，包括RDMA的代表性技术，以及RoCEv2 其自研的高性能网卡，实现了自研高性能网络协议卸载，目前已经落地云存储。
“熟悉”是指，GA 不是个新词汇，你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下，看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了，没有它 ，基本的网络连通都将成为问题。 简单来说，GA 服务一般由公有云厂商提供，会为用户分配少数接入 IP，保证用户就近接入公有云加速网络，再通过各个节点间的加速链路，配合动态的调度策略，实现传输层的网络加速。 GA 加速方案是开创性的，它将单一用户纳入公有云庞大的基础设施资源里，进行跨地域跨运营商加速，并以云的方式，自底向上融合了多种加速技术，包括 CDN、专线网络。 冗余接入是指 SDK 会和多个入口建立连接，传输相同的数据包，保证高可用，减少重传延迟。 听起来，集成 SDK 对整体加速性能的提升，还是非常有益处的。 GA 虽然是基于公有云进行链路加速的，但所涉及的一般不止是“一朵云”或一个运营商，跨云、跨运营商是常见场景，这依赖于 BGP Anycast （边界网关协议 + 泛播），也往往导致加速效果出现大幅波动。
最近予末提了一个生成词云的需求，由于工作中需要生成词云图片，网上很多在线生成词云工具都是有偿服务。 so，我接收到了一个在桌面生成词云图片工具的任务，说来也比较简单，接收用户输入目标内容，然后把内容分词生成词云即可。这么艰巨而简单的任务，当然是交给py3了。 01 使用jieba来一个简单的分词处理 import jieba def cut_words(text): result = ' '.join(jieba.cut(text)) return str(result) 02 使用wordcloud生成词云 from wordcloud import WordCloud def word_cloud(text): words = cut_words pyinstaller -D -F -w main_ui.py 04 使用tkinter画一个界面 label = Label(self.word_cloud_frame, text='请键入需要生成词云的内容
今天我们来聊一聊本萌新最新学习的一些知识。让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道，越复杂的神经网络，越多的训练数据。 现在想想红色方块是我们所要训练的data，如果要按照以前整套的流程和写法，就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习，放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 在每一次的过程中，每次使用分量数据，虽然不能反映整体的情况，但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程，并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。 与之相对的，我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。 在神经网络训练过程中，Adam算法可以说功不可没。 这些就是这一篇文章所想要解释的一些内容，但是因为时间仓促，一定要很多的纰漏，也希望大家可以多多提出意见，以此来促进我们的共同提升！
的虚拟网桥） 通过ifconfig查看docker0的网络设备，docker守护进程就是通过docker0为docker的容器提供网络连接的各种服务。 TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 docker守护进程就是通过docker0为docker容器提供网络连接的各种服务 : 255.255.0.0 MAC: 02:42:ac:11:00:00 到 02:42:ac:11:ff:ff 总共提供65534个地址 docker守护进程在一个容器启动时，实际上它要创建网络连接的两端 一端是在容器中的网络设备，而另一端是在运行docker守护进程的主机上打开一个名为veth*的一个接口，用来实现docker这个网桥与容器的网络通信。 允许所有容器互联 在同一宿主机下，docker的容器是通过虚拟网桥来进行连接的。那么在默认情况下，在同一宿主机中运行的容器都是可以互相连接的。
这一过程涉及宽带接入、浏览器、前端技术，DNS，TCP/IP，操作系统，网卡，驱动程序，传输设备，交换机、路由器，服务器等等网络、通信、web相关的几乎所有技术 本文只是宏观上简单的了解，加深自己对网络连接的理解 ，这两个地址被写入MAC帧的头部 连接在通信线路上的网络设备（主机或者路由器）在收到MAC帧之后，根据MAC帧首部的硬件地址决定收下或者丢弃。 网络目标（destination）： 目的地网段 网络掩码（mask）：子网掩码 网关（gateway）：下一跳路由器入口的ip 如果是本地计算机直接连接到的网络，网关通常是本地计算机对应的网络接口，但是此时接口必须和网关一致 ； 如果是远程网络或默认路由，网关通常是本地计算机所连接到的网络上的某个服务器或路由器 接口（interface）： 接口定义了针对特定的网络目的地址，本地计算机用于发送数据包的网络接口 跃点数（metric 这就是大致，大致的网络通信过程。 参考：计算机网络（谢希仁）、网络是怎样连接的（户根勤，周自恒（译者））
随着数以十亿计的连接传感器节点被部署在物联网上, 有一件事已经变得清晰起来: 自动化无处不在。 他说，"根本就没有一种嵌入式的 AI 处理器。神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。" 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。" 这方面的一个例子可以在 CEVA 最近发布的 NeuPro AI 处理器架构中找到, 该架构包括一个完全可编程的矢量处理单元(VPU) , 以及矩阵乘法和计算激活、池、卷积和完全连接的神经网络层(图1) 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢？ 接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。 网络剪枝 我们先来看看当前深度学习平台中，卷积层的实现方式，其实当前所有的深度学习平台中，都是以矩阵乘法的方式实现卷积的(如图1左侧)： 网络裁枝有两个大问题需要考虑： image.png 第二，若无规律的删掉一些连接 再进一步，如果我们将计算也改成8-bit整数的计算，移动端和嵌入式设别的CPU处理整数的计算速度要快于浮点数，那么这种网络不就可以在不改变连接数和参数个数的前提下，压缩和加速网络了么？ 总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间
最初的Catapult FPGA加速器[7]故意不连接到数据中心的网络上，以避免成为一个可能导致服务器瘫痪的组件，而是通过机架内的后端Torus网络连接。 FPGA还通过2个Gen3x8 PCIe连接连接到CPU，对于加速器工作负载（如AI和Web搜索）很有用。 当用作加速器时，网络连接（以及使用DCQCN [21]的类似RDMA的无损传输层）可以扩展到诸如大型DNN模型之类的工作负载，而这些模型无法安装在一个芯片上。 7 业务化 7.1 服务性 与任何其他为公共云构建的功能一样，可服务性、诊断和监控是加速网络的关键方面。事实上，软件和硬件都是可服务的，这就使得我们可以在这个主要的场景中进行部署。 10 结论与未来工作 我们详细介绍了Azure SmartNIC（我们基于FPGA的可编程网卡）和加速网络（我们的高性能网络服务，提供领先于云计算的网络性能），并介绍了我们构建和部署它们的经验。 ?
现代的手机都支持Wi-Fi tethering，也就是通过Wi-Fi让手机的数据网络连接共享给电脑使用，也称为”无线热点”(HotSpot)。 此外，你在使用iPhone的时候，会发现一个非常有用的功能，就是通过USB连线来共享数据网络的Internet连接，而且对于苹果手机和苹果电脑是即插即用的。 实际上，Android也支持通过USB连接共享网络，这种技术称为 USB Tethering ，设置方法： Settings => Network & internet => Hotspot & tethering 进入手机上的设置菜单。 在“连接”部分的Wi-Fi和蓝牙下方： 选择“更多...” 选择“网络共享和便携式热点” 选中“ USB绑定”框。它应该闪烁一次，然后进行稳定检查。 此时，如果你的Android能够通过Wi-Fi上网或者移动数据网络上网，则你的Mac电脑也能够通过USB数据线共享网络上网了。
： ---- 前言：12月19日，在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。 ? 演讲主要包含五部分的内容： Kubernetes介绍 AI离线计算 AI场景下Kubernetes的不足 Kubeflow 星辰算力平台的架构 Kubernetes介绍 K8s是生产级的容器编排系统，它也是云原生应用最佳的一个平台 典型的AI计算框架 1）Tensorflow TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，于 2015 年 11 月首次发布，在 Apache 它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： a. 具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy） b. 包含自动求导系统的深度神经网络 ? 提供TensorFlow原生PS-worker架构 的多机训练 推荐将PS和worker一起启动 通过service做服务发现 在社区中最早期的Operator 星辰算力平台的架构 它为私有云的一个离线计算平台
当KestrelServer启动的时候，注册的每个终结点将转换成对应的“连接监听器”，后者在监听到初始请求时会创建“连接”，请求的接收和响应的回复都在这个连接中完成。 本文提供的示例演示已经同步到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》） 一、连接上下文（ConnectionContext ） 监听器创建的连接时一个抽象的概念，我们可以将其视为客户端和服务端完成消息交换而构建的 它的EndPoint属性表示监听器绑定的终结点，当AcceptAsync方法被调用时，监听器便开始了网络监听工作。 图1 “连接”相关的接口和类型 四、利用连接接收请求和回复响应 下面演示的实例直接利用IConnectionListenerFactory工厂创建的IConnectionListener监听器来监听连接请求 ，并利用建立的连接来接收请求和回复响应。
与全连接神经网络相比，卷积神经网络在每一层是局部的，采用了较小的卷积核，感受实际对应到原始图像空间较大的区域，而且随着网络的加深，感受野增加。但是感受野毕竟不是全图，在降采样的过程中也会丢失信息。 虽然网络结构从全连接进化到局部连接后才有了现在的发展，但并不意味着拥有更大视野的全连接就没有用了，至少Non-local networks又开始重新思考这个问题。 2为什么需要Non-local 在正式说如何实现时，先来总结一下为什么我们需要这个non-local连接。 (3) 增加优化难度，我们知道随着网络的加深，网络的优化会面对各种梯度问题。 而更大的感受野对于视频图像中的场景理解，跟踪，语音识别等时序问题都是必要的。 依据作者们的结论，在网络浅层效果会更好，我想这也是可以理解的，毕竟随着网络深度增加，感受野增加了。 更多的实践，放心，随着咱们这个系列接近尾声，实践也快来了，不过你可能需要补一补以前的知识了。
各个功能模块的衔接配合，各租户之间的信息交互都需要高效的网络系统来实现。 网络虚拟化 传统数据中心的服务器使用硬件网卡收发包，硬件网卡连接硬件交换机完成跨服务器的通信。 在云计算场景下，对计算资源进行了切分，物理服务器上运行多个虚拟机，虚拟机之间通过虚拟网卡实现互通，虚拟网卡连接到虚拟交换机上,实现同一个服务器内不同虚拟机之间以及不同服务器上虚拟机之间的流量转发。 同时，能够保持virtio标准接口，保持云服务的兼容性。 图4：virtio的半硬件卸载 网络虚拟化技术发展 随着业务对网络性能要求越来越高，能够满足更高性能要求的SR-IOV技术出现了。 但是SR-IOV存在一些问题包括无法实时迁移，需要在客户操作系统上安装网络驱动程序。这些问题阻碍了SR-IOV在云部署中的应用。 通常情况下，以性能为中心的应用程序利用SR-IOV加速，数据密集程度较低的应用使用virtio接口或者硬件vDPA。
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