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。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...意识到组织是一个复杂网络，个人层面的连接的多少，决定了存在感、不可替代性的程度，团队层面同理。就像互联网+的本质就是连接，连接人、连接信息流、连接商品、连接产业，连接万物，万物互联。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 全站加速网络（Enterprise Content Delivery Network，ECDN）提供全协议网络加速...，适用于动静混合、纯动态、跨国、上传、协同办公等多种加速场景。...不同于专线网络或其他三层加速，ECDN 资源更为丰富，同时融合静态缓存、智能路由、协议优化、多路传输、抗抖动等自研技术，加速效果更加显著；接入便捷，功能配置灵活多样，可满足您个性化的业务需求。...【课程目标】 了解腾讯云全站加速网络 ECDN 了解腾讯云 ECDN 的特性 【课程大纲】 知识模块 简介 腾讯云全站加速网络 ECDN 腾讯云全站加速网络 ECDN 产品概述
CSS硬件加速的好与坏 本文翻译自Ariya Hidayat的Hardware Accelerated CSS: The Nice vs The Naughty。感谢Kyle He帮助校对。...每个人都痴迷于60桢每秒的顺滑动画。为了实现这个顺滑体验现在用的最流行的一个做法就是使用『CSS硬件加速』。在一些极端例子中，强制使用translate3d意味着大大提高应用程序的性能。...现代浏览器大都可以利用GPU来加速页面渲染。在GPU的众多特性之中，它可以存储一定数量的纹理（一个矩形的像素点集合）并且高效地操作这些纹理（比如进行特定的移动、缩放和旋转操作）。...想象使用GPU加速的动画就像是Vin Diesel（速度与激情的主角）开着Dominic标志性的汽车 —— Dodge Charger。它的定制900 hp引擎可以让它在一瞬间从0加速到60码。...有了这些数据你就可以在数值超过限制的时候告警。 已经有许多文章讲述过CSS硬件加速这个课题了，希望这篇文章能成为另一个快速帮助手册，教你如何正确地使用GPU合成来加速你的CSS动画。远离麻烦丝般顺滑！
平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第3式，按调用函数分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 第4式，按行分析代码运行时间 平凡方法 快捷方法（jupyter环境） 二，加速你的查找...第5式，用set而非list进行查找 低速方法 高速方法 第6式，用dict而非两个list进行匹配查找 低速方法 高速方法 三，加速你的循环 第7式，优先使用for循环而不是while循环 低速方法...高速方法 第8式，在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四，加速你的函数 第9式，用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式，用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式，用...第16式，使用np.where代替if 低速方法 高速方法 七，加速你的Pandas 第17式，使用np.ufunc函数代替applymap 低速方法 高速方法 第18式，使用预分配存储代替动态扩容...第21式，使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式，使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 九，应用多线程多进程加速 第23式，应用多线程加速IO密集型任务
管理大型门户网站的站长们都知道，cdn的服务费用是按照量来收费。...而且市面上有很多服务商已经停止了免费提供cdn的服务，这就让很多站长感到头疼，毕竟没有了cdn服务，网站就会陷入缓慢访问速度的弊端，cdn加速服务能更好的解决这个弊端的存在。...那么免费的cdn加速服务哪里有？下面就一起来了解一下。 image.png 免费的cdn加速服务哪里有 网上提供cdn免费加速服务的服务商有很多，每一家服务商的服务都各有不同。...大家在使用的时候可以先咨询服务商的客服，根据自己的需求来选择合适的cdn服务商。 cdn加速服务器多少钱 不同cdn服务商的加速服务有不同的收费标准，具体还是看大家选择了哪家服务商。...以上就是关于免费的cdn加速相关内容介绍，希望能对各位站长有所帮助。如果发现自己的网站访问速度比较慢，那就可以考虑一些增加cdn网络加速服务，毕竟网站的访问打开速度直接影响到用户体验。
，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。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...这里面提到的图模型加圈、神经网络加层、优化目标加正则，神经网络中的门、注意、记忆等，都是一些改进模型性能的创新思路，被各大NLP任务广泛使用并发表论文，也许就是因为被不同NLP任务的重复使用和发表，多少有些审美疲劳而缺少更深的创新思想...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
网络加速的起源 传统数据中心基于冯诺依曼架构，所有的数据都需要送到CPU进行处理。...计算架构从以CPU为中心的Onload模式，向以数据为中心的Offload模式转变。以数据为中心的计算架构成为了趋势。以数据为中心的模式即数据在哪里，计算就部署在哪里。...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。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...目前网络上有专门的域名供应商的存在，不过为了确保域名访问时的速度能够得到保障，建议大家还是尽量选择实力比较大的域名供应商来购买域名。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...这里面提到的图模型加圈、神经网络加层、优化目标加正则，神经网络中的门、注意、记忆等，都是一些改进模型性能的创新思路，被各大NLP任务广泛使用并发表论文，也许就是因为被不同NLP任务的重复使用和发表，多少有些审美疲劳而缺少更深的创新思想...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
各位老哥们大家好，双击喜欢666。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！
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
新手创业者不断出现的同时，全球范围内加速器的数量也快速增加，这些加速器在早期企业的发展阶段对创业团队给予支持。...很多加速器为同一批入驻的企业提供多种支持，比如导师培训，人脉网络，通常会以一小笔资本投入换取公司部分股权。...很多加速器都会持有创业企业一部分股权，通常为5%-7%，所以从这一点来看，加入加速器的成本还是很高的。 决定是否加入一个加速器项目的关键因素应该是加速器在帮助公司后续融资方面能起到什么样的作用。...要对加速器以往企业融资的历史进行评估，这样才能了解加速器是否能够帮助企业未来的融资活动。...为了提供一个基本的评估指标，根据CB Insights的数据，我们研究了美国10家最活跃的加速器项目，选择加速器的依据是入驻企业的融资历史记录。
这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...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。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...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。"...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。
在阅读这篇文章前，推荐一篇“好”文章：花了1个月学大数据，我想说这篇文章以诙谐的口气对当前的大数据产品Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Spark、Flink、Yarn各个适合的场景...—————————————————————————————————————————————————————网络虚拟化有和存储虚拟化类似的地方，例如，它们都是基于 virtio 的，因而在看网络虚拟化的过程中...但是，网络虚拟化也有自己的特殊性。例如，存储虚拟化是将宿主机上的文件作为客户机上的硬盘，而网络虚拟化需要依赖于内核协议栈进行网络包的封装与解封装。...网络虚拟化有和存储虚拟化类似的地方，例如，它们都是基于 virtio 的，因而在看网络虚拟化的过程中，会看到和存储虚拟化很像的数据结构和原理。但是，网络虚拟化也有自己的特殊性。...例如，存储虚拟化是将宿主机上的文件作为客户机上的硬盘，而网络虚拟化需要依赖于内核协议栈进行网络包的封装与解封装。
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。...保留太多的秩可以保证准确率，但加速压缩效果不好；保留秩太少，加速压缩效果好，但准确率很难保证。...当参数个数更多时，参数空间更加复杂，更容易引起训练的错误。 笔者经过实验，发现如果先单独对指导损失函数进行训练，然后再加入任务损失函数联合训练，得到的模型效果将会比直接联合训练得到的模型好很多。...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
本文介绍了Azure加速网络（AccelNet），这是使用基于FPGA的自定义Azure SmartNIC将主机网络卸载到硬件的解决方案。...将吞吐量扩展到一个内核可以处理的极限之外的一种好方法是利用多个线程将负载分散到多个内核，从而将单个连接拆分为多个并行连接。但是，将流量分布在多个连接上需要对客户应用程序进行实质性更改。...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。...我们可以直接向客户部署设计，从真实的工作负载中收集详细的计数器数据，并利用这些数据来决定下一个版本的硬件与软件中应该有哪些功能，以及性能瓶颈在哪里。...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。 ?
大家应该还记得，作为第一个深层网络Alexnet网络，它提出了重要的策略dropout，对于提高模型的泛化能力非常有效。alexnet网络至今仍然可以用于很多的任务，这足以说明其鲁棒性。...毕竟网络设计的通用思想是网络越深宽度更宽，这里做dense连接对于减小计算量更有意义。 3简单思考 人类对深度学习模型只有三个要求，运行速度快，网络模型小，性能好。...提升网络性能，最朴素的方法就是加深加宽网络，但这与前面两者是冲突的。所以，工程师们都在想方设法压榨每一个通道的性能，但又要避免网络发生过拟合。...既要没用的网络层减少，又要有用的网络层不能太灵敏，那就只有一条路可以走了。充分压榨已有的网络层的性能，让他们充分交流。...网络发展到现在，早已经不是Lenet，Alexnet，Vggnet这样简单的网络加深的路线，网络各层之间信息的融合，在图像分割（FCN），目标检测(FPN)等任务中都至关重要，看看下面的网络图就知道。
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