ASAP: NVIDIA accelerated switching and packet processing (ASAP2) 加速网络交换和数据包处理技术
最近生产环境 Nginx 遇到了部分请求延迟增加200ms的情况，深入排查解决后觉得挺有意义的（包括排查过程），所以这里记录分享一下。
在2023年中国数据与存储峰会“AIGC+存储融合发展论坛”上，腾讯云存储高级产品经理熊建刚老师发表主题演讲，就高性能存储和大模型融合创新相关研究展开探讨，以及腾讯云存储的实践案例。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多个方面对TDSQL-A进行了深入解读。错过直播的小伙伴有福啦，今天带来本次系列分享中腾讯云数据库高级工程师伍鑫老师主题为“TDSQL-A列存储设计原理及执行优化详解”的文字版。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，适应于海量OLAP关联分析查询场景，能够支持20
对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？
为了实现云原生，电信运营商需要一种将其工作负载与硬件细节解耦和抽象的方法。eBPF 可以提供改进的性能，简化的操作以及完整的可视性。
腾讯云官方信息显示，EdgeOne是腾讯云发布的一款面向全球客户服务的一站式整合型服务产品，作为下一代CDN，它具备安全、灵活、高效及敏捷等多重优势。EdgeOne基于腾讯全球边缘节点，为全球客户提供TCP/UDP/HTTP/HTTPS安全防护和加速一体化服务。
平时开发中用Xshell比较多，这款软件现在是收费的，有没有什么其他比较好用的连接工具来替代Xshell呢，本文介绍一款好用的ssh工具FinalShell，安装后试了一下也是非常不错的。
根据腾讯云官方信息显示，EdgeOne是腾讯云发布的一款面向全球客户服务的一站式整合型服务产品，作为下一代CDN，它具备安全、灵活、高效及敏捷等多重优势。EdgeOne基于腾讯全球边缘节点，为全球客户提供TCP/UDP/HTTP/HTTPS安全防护和加速一体化服务。
近年来，腾讯云音视频在音视频技术领域不断突破创新，从采集、编码、传输加速、云端媒体处理、分发到解码，不断探索前沿技术，并将其广泛应用于多元化的场景中。与此同时，在海外市场的实践中，腾讯云音视频积累了丰富的经验和对市场的深刻洞察。
【新智元导读】 PyTorch今天发布，这是一个支持强大的 GPU 加速的张量计算（类似numpy），构建基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络的深度学习研究平台。这是numpy 的替代，以使用 GPU 的能力，能够提供最大的灵活性和速度。田渊栋在接受专访时表示，新的平台不像以前 torch 需要clone_many_times。另外从 numpy ndarray 可以转到torch.Tensor，不需要copy。 专访Facebook研究员田渊栋和PyTorch作者Soumith 新智
大家好，我是程序员鱼皮。最近我的毛发日渐稀疏啊，都是因为在搞新项目 面试鸭。这是一个面试刷题小程序，能帮大家用最快的速度刷题备战面试、并学到技术。
自 23 年 8 月份 EdgeOne 开放订阅套餐后，腾讯云用户使用 EdgeOne 来为自己网站进行加速和防护的站点数量，呈现爆发式增长趋势。
网络自动化是一个快速发展的领域，因此平衡好发展坚实的基础和跟上新兴技术趋势非常重要。
当用户碰到问题时极少会选择反馈，沉默的是大多数，现在不少APP比如知乎都提供了摇一摇弹出用户反馈入口，减少进入功能模块的时间成本，不过遗憾的是，针对同一个问题一百个人有一百种描述方法，用户反馈的语法分析和文本分类是一个大工程。另外通过排查传统基础层的方法很难快速定位到问题，比如运营商光缆被挖断，导致某地区CDN图片异常告警居高不下，由于用户到后端资源的不透明性，问题可能出现在缓存配置可能是因为小运营商非法调度也可能出现在源站，当你排查一圈后突然恢复了，诸如此类问题，通过主动监测可以快速定位到问题
然后就遇到了一些配置上的问题，比如说https的设置啦，还有就是什么缓存配置、防盗链之类的。这段时间正好理顺了一下思路，记录一下。
概念 CDN全称ContentDeliveryNetwork。即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。 高防CDN旨在为网站做加速的同时，防护DDoS，CC，Web应用攻击，恶意刷流量，恶意爬虫等危害网站的行为，形成一张分布式的安全加速网络。 高防IP产品是针对解决互联网服务器（无防护能力的主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况，推出的付费增值服务。你可以通过配置DDoS高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠。 在购买DDoS高防IP服务后，把域名解析到高防IP（Web业务把域名解析指向高防IP；非Web业务，把业务IP替换成高防IP），并配置源站IP。所有公网流量都经过高防IP机房，通过端口协议转发的方式将访问流量通过高防IP转发到源站IP，同时将恶意攻击流量在高防IP上进行清洗过滤后将正常流量返回给源站IP，从而确保源站IP稳定访问。配置DDoS高防IP服务后，当站点遭受DDoS攻击时，无需额外做流量牵引和回注。
腾讯云从 2009 年便开始在内部的业务上进行尝试，在企业分布式数据库领域的自研过程是比较有经验的。当时主要是为了满足一些较小的需求，比如引入PostgreSQL 作为 TDW 的补充，弥补 TDW 小数据分析性能低的不足，处理的需求量也较小。
本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习算法中，如何选取初始的超参数的值。（本文会不断补充） ---- ---- 学习速率（learning rate，η） 运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。下面讨论在训练时选取η的策略。 固定的学习速率。如果学习速率太小，则会使收敛过慢，如果学习速率太大，则会导致代价函数振荡，如下图所示。就下图来说，一个比较好的策略是先将学习速率设置为0.2
本文报告介绍了深度学习在物体检测方面的最新进展，以及研究团队最近的几项研究工作，同时对深度学习在检测问题上的瓶颈和下一步突破进行了展望。
近年来，以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展，深度神经网络在各行各业得到广泛应用：
导语 | TBase 是腾讯TEG数据平台团队在开源 PostgreSQL 的基础上研发的企业级分布式 HTAP 数据库系统，可在同一数据库集群中同时为客户提供强一致高并发的分布式在线事务能力以及高性能的数据在线分析能力。本文是对腾讯 TBase 专家工程师伍鑫在云＋社区沙龙 online 的分享整理，将为大家带来腾讯云 TBase 在分布式 HTAP 领域的探索与实践。 点击视频查看完整直播回放 Part1 TBase分布式数据库介绍 1. TBase 发展历程
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。
如果大家的网站内容大多数都是涉及到一些图片、视频、音频或者文件等大量资源，就会发现网站的打开速度变得十分缓慢，不仅影响到用户体验，也会影响到网站关键词的排名。想要更好的解决网站打开速度慢的问题，可以使用cdn加速服务，通过内容网络分发来提高网站速度。那么如何使用cdn？
我知道，当我写下这个标题的时候，肯定一大波人会过来嘲讽：都什么年代了，还XP？
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导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
粒子群优化 PSO 引言 在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质，而且由于非凸的原因往往存在较多的井点，传统的基于梯度的优化算法收敛速度快，但是对于初始值比较敏感，容易陷入局部最优(这也一直以来是bp神经网络的问题)，对于高维复杂的函数难以实现高效优化。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R.
企业如何降本增效？大部分企业可能第一反应是降本，但我一直觉得公司最大的成本是沟通的成本和决策的成本。所以我觉得今年最重要的事情是（控制）这两个成本。
[喵咪海外部署]海外部署访问技术探索 📷 当一个公司在开展海外业务的时候,对他的技术就有了挑战,因为海外用户访问会遭遇到各种问题(比如网络丢包,延迟高,国内防火墙等问题),喵咪现所在的公司从去年开展全球化业务至今,在技术上也做了很多探索,在这里和大家一同交流下经验希望可以帮助到大家或正在为全球化苦恼的小伙伴们. PS:没有终极解决方案,只有最符合公司现状和当前业务类型方案,需要结合目前状态选择符合成本的方案 附上: 喵了个咪的博客:w-blo
本文分享一篇由清华& UCLA联合研究的论文『DynamicViT: Effificient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsifification』，提出token 的动态稀疏化采样，降低 inference 时的计算量。
本文转载自公众号“汽车AI科技”（Auto_AI_Tech） 近日，由腾讯汽车主办的“源计划”媒体赋能学院第一期在北京举行。作为首批特邀五家媒体之一，量子位全程参与了“源计划”课程的打造与设计。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
其中，腾讯云架构平台部应用框架组TQUIC(https://github.com/Tencent/tquic)团队结合长期的开发和实践经验， 并与南方科技大学李清老师开展前沿研究探索，提出了一种更高效的QUIC流量转发框架QDSR。高动态内容请求和不断增长的下行中继转发服务使得7层QUIC转发工作负载过大，导致运营成本上升和端到端服务质量下降。为了解决这一问题，QDSR采用了QUIC和直接服务器返回（Direct Server Return，DSR）技术，使得真实服务器能够同时直接向客户端发送数据，消除了传统七层过重的冗余中继转发。因此，QDSR不仅仅实现了高性能、低延迟，并且几乎消除了额外的下行链路中继开销，为云服务提供商提供了一种创新且高效的解决方案。此项论文受到了USENIX ATC 2024高度认可并被录用。
这部分主要是了解与Java相关的动态以及信息，能够拓展我们的视野以及寻找一些好的idea。每天早晚都可以刷一刷，可以说是每日必逛。下面列出我采取的几种方式。
本次报告涉及虚拟人多模态合成技术的进展，主要对研发的DurIAN模型中的一些关键问题进行了解析，最后对虚拟人技术的应用前景进行了展望。
由于动态页面打开速度慢，需要频繁从数据库中调用大量数据，对于cc攻击者来说，甚至只需要几台肉鸡就可以把网站资源全部消耗，因此动态页面很容易受到cc攻击。正常情况静态页面只有几十kb，而动态页面可能需要从几十MB的数据库中调用，这样消耗情况就很明显了，对于论坛来说，往往就需要很好的服务器才能稳定运行，因为论坛很难做到纯静态。
大家好，我是冼牛，目前在即构科技主要负责实时音视频引擎的研发，专注于视频直播、视频社交和在线教育等领域。本次主要分享即构科技在出海构建全球网络的过程中遇到的问题和解决问题的方法和思路。
新知系列课程第二季来啦！我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请到了腾讯云音视频技术导师——吴昊，为大家分享广电级媒体数字化转型中的一些直播技术及应用。 我们将结合赛事活动线上化的背景，分享如何提高赛事直播稳定性，并介绍播放端用户协议以及我们遇到的一些问题。最后还将简单介绍一些场景化的创新应用。 2020年以来，疫情改变了人们的生活和工作方式，越来越多的线下活动被搬到了线上。与此同时，人们对娱乐体育赛事的关注度也逐年增长。线上制作和直播成为了很多企业的
对于很多网站来说，高防CDN成了大多数站长用来做CC防护的不二选择。因为使用服务器时，难免会遭遇CC攻击，还会因为物理距离较远，导致用户在访问速度上的延时。在这种情况下，那么目前哪家公司在防御CC上技术好？高防CDN在选择上我们又需要注意些什么呢？
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
随着云时代的到来，数据库也开始拥抱云数据库时代，各类数据库系统（OLTP、OLAP、NoSQL等）在各内外云平台（AWS、Azure、阿里云）百花齐放，有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB，传统数据库厂商的SQLServer、Oracle，云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段，仅仅是将原有架构迁移到云主机上，利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段，基于云平台IAAS层的基础设施，构建弹性、serverless、数据共享等能力。
本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开，重点关注的是顶层设计。
推荐理由：此前已有EfficientNet[1]等工作使用神经架构搜索(NAS)方法对卷积神经网络(CNN)的整体规模（深度，宽度，分辨率）进行探究。这次，作者专门针对CNN中卷积层的通道数开刀，用基于进化算法的NAS算法探究控制网络参数量不变的情况下如何更好地分配网络各层的通道数。作者的实验结果表明，使用本文的NAS算法搜索改进后的分类网络在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上可分别达到约0.5%和2.33%的准确率提升。
给QQ好友随便发送一个截图，可以建立一个直接到对方电脑的Socket连接（因为QQ发送消息时候文字利用服务器转发，图片视频直接建立协议连接）
ICASSP 2018于2018年4月15日到4月20日在加拿大卡尔加里举行，会议主题为Signal Processing and Artificial Intelligence: Changing the World，因此会议中出现大量基于人工智能的方法应用，会议为期五天，包含四天的技术报告，并有Julia Hirschberg、Alex Acero、Yann LeCun和Luc Vincent等学界顶尖专家进行报告。
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