在这个服务器上，还是会设置一个 CNAME，指向另外一个域名，也即 CDN 网络的全局负载均衡器。
动态挑选测试用例一直是测试框架使用的必要功能，比如执行冒烟case进行预测试，针对开发对改动模块进行测试等，根据需求不同的测试阶段或测试范围内动态调整执行对应的case。...在 pytest 里可以按照tag或者按文件动态挑选测试用例，下面简单介绍一下按tag动态挑选用例。...需要以下两个步骤: 1.首先给测试用例打标签（mark），在class、method 上加上如下格式装饰器，如下面简单示例： @pytest.mark.xxx ? 执行class中的用例 ?...2.在运行时，命令行动态指定标签运行： # 同时选中带有这两个标签的所有测试用例运行 pytest -m "mark1 and mark2" # 选中带有mark1或 mark2标签的所有测试用例 pytest...-m "mark1 or mark2" # 选中带有mark1的测试用例，不运行mark2的测试用例 pytest -m "mark1 and not mark2" 下面用命令行执行-v查看执行详细信息
这个其实是一个hta文件，目的是测试用户本机请求资源、hosts文件、当前所处的位置。...文件双击运行便可： 检测当前网络状况...; var s=""; checkNetWork(); checkResources(s); } function checkNetWork() { setMessage('正在检测网络环境.../"+i+".bat",true); }catch(e){ reportError("---------- 创建网络检测脚本的时候发生了错误："+e.message); return;...正在生成报告(error：'+errorCount+')...'); createLogFile(); window.close(); } else { setMessage('正在检测网络环境
CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。...其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。...因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ?...Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问时间。...宗上，CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问的速度。
最近接触到关于UDP加速的开源项目，感觉蛮有使用价值，做了个简单的应用，分享给大家！...主要应用技术包括： 1、UDP 加速-UDPspeeder和tinyfecVPN； 2、HTTP 代理-Squid ； 3、端口转发-tinyPortMapper -也可以使用nginx或者haproxy
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。...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。
对于国内 Kubernetes 用户来说，容器镜像和 Helm 公共仓库的网络问题是两大痛点。遗憾的是这些问题并没有随时间推移而改善。...今天带来一个好消息，一些热门的 Helm 公共仓库已经可以加速了。网上很早就有一些 Helm 仓库的国内镜像，但是已经多年未更新了。...站点链接中国站GitHub Pages提供热门 Kubernetes Helm Charts 资源聚合和网络加速，使用国内 CDN 发布，涵盖 Helm 仓库和文档资源。...replica.persistence.enabled="false" \ bitnami/redis镜像源BitnamiPrometheus CommunityGrafanaIngress Nginx加速原理基于
#由于装饰器的加入导致Python解释器认为函数本身发生了改变， #所以用@wraps， #它可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象， #保证装饰器不会对被装饰函数造成影响 我们知道，运行测试用例时候...['test_sum_data_1__1__2__3_'] ['test_sum_data_2__4__5__6_'] 我们定义并维护了三个列表，一个是cases_to_run，放我们找到的所有的测试用例
可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 前言 自动化测试中，数据驱动是很重要的一个点 实际项目中，肯定会出现这种情况：多条测试用例的执行步骤...，断言步骤完全一致，只有输入和输出数据不一样 这个时候依靠数据驱动（数据参数化）来解决这个问题可以提升我们的测试效率 在 Cypress，可以通过数据来动态生成测试用例，以达到数据驱动的效果 动态生成测试用例的步骤...可以看到第一条用例是测试通过，第二条用例是执行失败了（因为账号密码是错的，失败理所当然） 总结 根据测试数据动态生成测试用例，是一种数据驱动的做法 可以提升我们的测试效率，当我们测试数据本身改变时，无须更改测试代码
我从数据驱动的一个第3方库ddt出发，连续分享了3篇文章： Python数据驱动实践(一)–ddt实现数据驱动 Python数据驱动实践(二)–教你用Python实现数据驱动 Python数据驱动实践(三)–动态添加测试用例...今天我再分享一篇如何动态挑选测试用例， 大家知道，自动化脚本越写越多，但不是每次都需要full regression， 这个时候需要把开发修改涉及到的测试用例跑一下，而那些无关的用例可以不跑。...结合我们上次讲过的动态添加测试用例， 和数据驱动，我们把这部分整合起来看看，一个简单完整的测试框架如下。...1.从指定的文件夹/文件下查找待运行测试类/方法 2.找到待运行测试类/方法，并根据数据不同重新生成测试用例 3.运行测试用例集并保存运行结果 我的整个项目层次结构是这样的： ?...#test_case_finder.py # 简化下，只给出如何鉴别待运行的用例 #mod_ref就是我们动态加载进来的所有测试module。
如果想从头学起Cypress，可以看下面的系列文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html 前言 上一节只讲了如何跳过执行 or 只执行某些测试用例集...or 测试用例 在实际项目中，可能存在需要在运行中动态地去决定某个测试是否需要执行 如何动跳过执行某些测试用例 测试代码 ?...知识点 我们可以通过指定环境变量来动态判断是否执行指定的测试用例 设置环境变量有很多种方法，这里用的是命令行方式，格式： ，若需要指定多个环境变量则需要逗号来隔开，而不是空格 --env key=val1...,key2=val2 ，当测试用例内调用该方法时，方法后面的代码都不会执行，方法前面若是调用 Cypress 的方法则也不会执行（如： cy.visit() 、 cy.log() ），只有非 Cypress
网络按照传输阶段大体上可分：接入段，骨干传输段，出口段三段，网络加速涉及每个阶段，每阶段实施的加速技术各有不同，每种加速方案更需要多个阶段联动协作，这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ?...类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的，随着新业务的发展，传统网络仍然需要切片，典型如游戏加速、视频加速、出国加速等，它具备明显的业务特征，这里我们称为业务切片更为准确，它并未采用5G颠覆性的网络切片技术...业务识别是一把刀的话，那么加速网络就是砧板上的鱼肉，如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤，便可识别高价值业务并引流至加速网络，实现网络加速。...当然，末端继续极化，在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速，可撇开固网、移动通信网络的不同，实现无差异化网络加速。...加速网络构建 扯了这么多，加速网络是整个网络加速效果内功核心，却一直没谈如何构建，图中也是一朵云带过，先埋个雷，下回分解。
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。...阿里通过主机协议栈延时优化、网络动态延时优化，将高性能网络的时延降低1个数量级。...通过端网协同的网络流控，多路径优化和全链路网络QoS等机制来降低网络动态延时，减少网络拥塞，故障时快速切换，保障大小流之间的公平性，有效处理网络incast。
01 时延+质量，网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度，这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。...如果发生网络攻击，则是更加复杂的安全问题。 速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌，期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例，不做任何加速处理，依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。...在工程师与网络加速的斗争中，速度和质量成为了保障的刚需，也催生了自底向上的技术革新。 02 自底向上的技术革新 从上世纪90年代末CDN的诞生，网络加速走上了真正的快车道。...然而CDN技术的优势在于静态内容的加速，对于实时性较强的动态内容反而成为了弱项。CDN供应商也在通过增加智能选路的方式不断弥补其短板。...协议升级与简化，减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。
S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号...基于图c的思想，论文提出通用结构S2DNAS，能够自动地将目标网络转换成图c架构的动态网络。...Experiments *** [1240] 与多种类型的加速方法对比不同目标网络的转化后性能。 [1240] 与MSDNet进行DenseNet转换性能对比。...Conclustion *** S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换。...此外，S2DNAS的核心是将静态网络转换成动态网络，如果转换时能够将静态网络的权值用上，可以更有意义，不然直接在目标数据集上搜索就好了，没必要转换。
在我们进行系统运维的时候，经常需要对服务器上的网络连接情况进行查看和监控，比如在进行蓝鲸系统的部署过程中某个组件部署失败，而错误提示则指向了网络连接问题，此时我们需要对网络连接进行检查：进程的服务端口是否在侦听...通常我们都是在进行跟网络相关的问题排查时会需要查看服务器上的网络及端口的连接情况，本文就通过最常用的netstat命令来介绍网络连接情况的查看和监控。...通过连接IP数的统计，我们可以比较明确地看到有哪些IP跟这台服务器进行这网络连接通讯，以此判断连接是否正常，是否有额外的异常连接存在。
今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络..., 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多....每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.如果运用上了 SGD, 你还是嫌训练速度慢, 那怎么办?...我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚....所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.【小结】如果觉得以上内容对你有帮助，欢迎点赞、收藏加关注。
概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单，使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。...这样可以无状态的进行数据传输，然后中间加一些文件校验和重传机制，达到加速传输的目的。 传统的tcp传统，基于长连接，很容易受网络波动的影响。...特别是网络拥塞的情况下，只能通过多进程/线程来进行有序传输。
和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 4.后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景，目前openstack社区版本的一些网络服务如...下面我们来看一下实现高性能网络服务需要考虑的一些因素（这几个图片其实是取自intel的一些文档）： vnf虚拟网络接口的选择直接影响到性能和后续相关的工作，A和B的性能完全不能满足要求，这个通道的瓶颈在...关于用户态网络堆栈的介绍就到这。...dpdk的集成，比如Libuinet, mTCP, libusnet 3.在openstack环境下用新的neutron L2 driver来使用ovs+dpdk 其中第3个主要是去试用刚才说的两个开源项目...网络归网络，理论上没必要跟openstack紧耦合啊 A1：是的，但目前在OpenStack的应用更迫切一些。
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。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。...这个时候，我们就需要找到一些方法，让神经网络变得聪明起来，变得快起来。 所以，人们找出了一个最基础的方法SGD（Stochastic Gradient Descent） ?...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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
