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百度盘又被限大法来了!

百度盘提下载神 Pandownload 最近好像被限了,莱蒙随便试了个链接,使用切换 UserAgent 的页下载方法只能达到 1MB/s 的度: ? ? ? 关于如何切换 UA 载的方法,之前分享过详细教程可以参考一下: 10MB/s 的盘下载神来了 问题来了:盘被限后还能再么? 答案是:必须的。 今天莱蒙就给大家支一招高下载方法,仍然使用 Pandownload 载,但是不再使用「推荐」的下载链接,而是使用最后一项:使用 Aria2 下载的方法: ? 先看看使用该方法后的下载度,提升了 4 倍! ? 很爽对吧。 下面就来跟大伙儿说说怎么使用 Aria2 下载,十分钟就能设置好。 此时我们打开一个百度云链接下载,在 baidu 后面添 wp 后缀,跳转页到 下载界面,点击 Aria2 下载,会弹出下面这样的页面,点击确定会提示入下载链接了: ?

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安全的目标!

2017年是一个互联安全的大年。在这一年里互联安全被连续爆出问题,先是A.P.穆勒-马士基集团(A.P. Moeller-Maersk A/S)遭到袭击,迫使这家丹麦集团在一段时间内关闭了全球航运和端业务,给公司造成约3亿美元的损失。 而美国更是出台了一个末日计划——一但银行体系遭到攻击,则以“断臂自保”的方式切断连接。 目前各国的方式大同小异,都是以“灾害”降临后的自保。为什么不可以做到防范于将起? 上周《华尔街日报》专业安全大会论坛活动召开,金融机构的安全措施仅仅聚焦在监管合规,如果只是做到监管合规,那么如何保证公司不受侵袭,要知道中国有句古话叫道高一尺魔高一丈。 金融机构降低被攻击风险的一个办法就是提高黑客入侵、窃取信息、把到手信息带走然后从中谋利的成本。跟踪信息,并做到严打信息源。

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    CDN

    没关系 今天记录的内容是什么,是CDN,看百科的介绍: 如果按照之前的单地点部署方式,那么所有流量都会请求到那个地方,而且有些请求的距离相当远,比如您现在访问github,距离最近的服务好像是在新坡 分布在各个地方的各个数据中心的节点,称为边缘节点 当用户访问站时,利用全局负载技术,将用户的访问指向距离最近的缓存服务上,由缓存服务响应用户请求。 如果还无法命中,只好回源站访问。 在这个服务上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 的全局负载均衡。 接下来,本地 DNS 服务去请求 CDN 的全局负载均衡解析域名,全局负载均衡会为用户选择一台合适的缓存服务提供服务,选择的依据包括: 根据用户 IP 地址,判断哪一台服务距用户最近; 用户所处的运营商

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    神经的兴起

    这是“2018嵌入式处理报告: 神经的兴起”(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。神经引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习, 或者组合。" "趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的, 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。 这就是为什么许多不断增越来越大的乘数累阵列, 因为神经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(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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    windows下的BBR、锐,主动

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ---- 测试 以下测试都在没有掉包的下进行的,客户端装上本神,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此效果 Minimum = 153.366ms, Maximum = 1279.015ms, Average = 342.596ms 原理 很简单,就是例如你浏览qq.com,就需要首选发syn包,这个帮你多发一个包

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    深度神经移动端GPU实践

    作为工程人出身的我们,更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来,带着智能图像识别的需求,我们尝试去工程化深度神经并最落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。 MobileNet模型 MobileNet是谷歌为移动端设备专门设计的高效深度神经模型,整个模型的参数量以及运算量都控制的比较小,并且在图像分类和物体检测等任务上均有着非常不错的效果。 GPU模型 虽然借助Tensorflow平台和Tensorflow Lite,模型已经可以在端工作起来做图像识别分类了,但是Tensorflow Lite是基于CPU去做推断预测的,推断预测的度不够理想 这好比一个工厂有多个车间,一个车间有多部机的概念。因此,每段GPU代码同时有多个线程在访问,这种并行的工作形式非常适合神经的运行。 实践成果 整个实践过程下来,对于如何选择并训练模型,处理数据,以及在端移动设备上工程化落地深度神经并做GPU,我们有了丰富的认识和理解,对于这类AI项目有了更多的技术储备,对于AI本身也有了更为深刻的感悟

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    服务开启谷歌BBR

    老朋友都知道,之前的旧博客是用Wordpress搭建的,出于各种原因导致载比较慢,再上受到了大佬们的安利,所以改用了现在的Typecho,整站访问度看起来还不错,但是某些地方还是有些瑕疵,所以在那之后我就一直在找能够有效站访问度的方法 基于「丢包反馈」的协议是一种 被动式 的拥塞控制机制,其依据中的 丢包事件 来做拥塞判断。即便中的负载很高时,只要没有产生拥塞丢包,协议就不会主动降低自己的发送度。 ,所以这些协议 在提高带宽利用率的同时也间接大了的丢包率 ,造成整个的抖动性剧。 BBR 由 Google 开发,供 Linux 内核的 TCP 协议栈使用,有了 BBR 算法,Linux 服务可以显著提高吞吐量并减少连接延迟,简单来说 BBR 能传输度。 相比锐BBR的效果更为温和,并且占用内存小对服务压力也很小,当时理想情况下是可以跑满整个服务物理带宽,比锐稳定,能够有效的降低服务丢包率,减少拥堵。

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    CDN原理

    其目的是通过在现有的Internet中增一层新的架构,将站的内容发布到最接近用户的“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问站的响应度。 因而,CDN可以明显提高Internet中信息流动的效率。从技术上全面解决由于带宽小、用户访问量大、点分布不均等问题,提高用户访问站的响应度。 下面是一个简单的CND示意图 ? 当用户的请求到达指定节点时,CDN的服务(节点上的高缓存)负责将用户请求的内容提供给用户。 地址)发给用户,用户向给定的CDN节点请求相应站的内容 工作原理 CDN是在用户和服务之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务的数据,从而降低的访问时间 宗上,CDN是在用户和服务之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务的数据,从而降低的访问的度。

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    你的应用

    平时我们希望提高应用的响应度时,常用的有以下一些方法: 使用Gzip 减少Http Request次数 增过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件 更多的方法 本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 c、在项目的 .htaccess 文件中入下面的语句,apache 服务就会自动帮你压缩你希望进行压缩的文件 AddOutputFilterByType DEFLATE text/plain 3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着应用的丰富,现在页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。 我们平时在编程的时候,为了浏览的美观与方便,会对代码进行格式化,增注释和空行,使用有意义的变量名等。

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    用tsunami-udp传输

    概述 tsunami-udp 是一款专为诞生的小工具。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,然后中间一些文件校验和重传机制,达到传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受波动的影响。 特别是拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。 上图即,在中国济南的一个联通机房下载AWS新坡机上‘2.2G autodatas.tar’的文件,跨国传输度接近 50Mbps (无专线)。 需要人肉转义一下 监控 使用AWS新坡的服务作为数据库,传输过程CloudWatch监控的流量: ? 客户端在济南联通,对应的资源使用情况如下图: ?

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    智能卡的技术

    图2:NVIDIA DPU功能框架 智能卡/DPU通过集成多个面向不同应用的引擎,进行数据平面卸载,通过内嵌的ARM处理或者其他协处理进行控制平面的卸载。 技术 智能卡实现的有多种,除基本的功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec等技术。 智能卡的技术可以进一步细分为功能的以及能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 的技术实现 智能卡的本质能力是实现,在2021中国智能卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能卡产品,采用了多种智能卡技术架构,实现了不同的功能。 芯启源基于NP-SoC实现的全可编程DPU芯片具备报文处理引擎、流处理引擎、接口引擎和硬件,支持高效的报文处理,具备高的编程自由度。

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    KCP协议:从TCP到UDP家族QUICKCPENET

    TCP为了实现通信的可靠性,使用了复杂的拥塞控制算法,建立了繁琐的握手过程以及重传策略。由于TCP内置在系统协议栈中,难对其进行改进。 UDP UDP协议简单,所以它更快。 随着技术飞发展,已不再是传输的瓶颈,CDN服务商Akamai报告从2008年到2015年7年时间,各个国家平均率由1.5Mbps提升为5.1Mbps,提升近4倍。 比较知名的tcp开源方案有:quic、enet、kcp、udt。 比如SCTP天生就具备TCP/UDP所不具备的各种优点(支持多宿主多流分帧可无序抗syn flooding),但是就比如Windows系统,各种路由关都不支持,无法铺开(除非在私有或者专用中用 窗口协议中有两种: 拥塞窗口 防止过多的数据注入到中,这样可以使中的路由 和链路不至于过载。 与拥塞控制相关的有慢启动、退半避让、快重传、快恢复等。

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    免费外体验外 游戏可用免费外

    免费外为大家上外提供便利,可以看想看的海外电影,浏览自己感兴趣的站。 image.png 一、免费外 在浏览外时,往往会出现页面度慢,或者是卡顿的现象。 但检查线路并没问题,这时就需要这个的帮助,免费外可以度,保持通畅。不仅可以保持顺畅,也可以保证稳定,减少延迟的问题。 当然使用肯定也少不了安全的环境,通过这个就可以保障大家在浏览海外站时避免黑客攻击,保护个人上安全等等。 但并非所有外服游戏都是免费,到外去体验外服游戏所用基本上陆陆续续会出现收费的现象,当然也还是会有一些是免费,大家无需担心。 综上所述,是关于免费外的相关介绍。 大家体验外或者是打外服游戏都需要用到外,可以为大家浏览感兴趣的站,体验外国世界,大家可以充分流畅的体验外

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    神经应用实例:图像分类

    深度学习飞发展过程中,人们发现原有的处理无法满足神经这种特定的大量计算,大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。 谷歌的张量处理单元(Tensor Processing Unit,后文简称TPU)是完成较早,具有代表性的一类设计,基于脉动阵列设计的矩阵计算单元,可以很好的神经的计算。 不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU 和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经计算中的多样性,神经是一个软件+硬件的解决方案 ,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经——SimpleTPU

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    keras教程:卷积神经(CNNs)入门指南

    本篇教程将会手把手教你使用keras搭建卷积神经(CNNs)。 写在程序之前: 为了学习得更快,一些背景知识需要你了解 • 最常见的CNNs架构 上述模式,是一个最为常见的卷积架构模式。 接下来,我们从Keras中导入Sequential,它是多个层的线性堆叠。 简单来说,假设Sequential像一个书柜,每本书都是一个“层”,只要有了“书柜”,你就可以把“书”一本本的堆叠上去。 添第1个“卷积 → ReLU”: 过滤的作用是提取图片的特征,通常情况下,过滤的个数由你自己来决定,这里设置了32个过滤

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    Firefox:你的私人体验的浏览选择 | Linux 中国

    性能 实际上,我发现 Brave 页的度更快,整体的用户体验感觉很轻快。 Firefox 浏览倒不是非常慢,但它绝对感觉比 Brave 慢。 一般来说,与大多数流行的浏览相比,Brave 浏览是一个快的浏览。 这两者都占用了相当大的系统资源,而且在一定程度上随着标签数量、访问的页类型和使用的拦截扩展的种类而变化。 奖励 image.png 与 Firefox 不同,Brave 通过屏蔽上的其他广告来提供自己的广告。 当你选择显示 Brave 的隐私友好型广告时,你会得到可以放到密货币钱包里的通证奖励,而你可以用这些通证来回馈你喜欢的站。 另外,你可以通过 Firefox 的账户访问它的“虚拟专用”、数据泄露监控、电子邮件中继,以及密码管理

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    Firefox:你的私人体验的浏览选择 | Linux 中国

    性能 实际上,我发现 Brave 页的度更快,整体的用户体验感觉很轻快。 Firefox 浏览倒不是非常慢,但它绝对感觉比 Brave 慢。 一般来说,与大多数流行的浏览相比,Brave 浏览是一个快的浏览。 这两者都占用了相当大的系统资源,而且在一定程度上随着标签数量、访问的页类型和使用的拦截扩展的种类而变化。 奖励 image.png 与 Firefox 不同,Brave 通过屏蔽上的其他广告来提供自己的广告。 另外,你可以通过 Firefox 的账户访问它的“虚拟专用”、数据泄露监控、电子邮件中继,以及密码管理。 服务集成 从一开始 Firefox 就提供了更多的服务集成,包括 Pocket、“虚拟私有”、密码管理,还有一些新产品,如 Firefox 中继。

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      数据湖加速器(Data Lake Accelerator Goose FileSystem,GooseFS)是由腾讯云推出的高可靠、高可用、弹性的数据湖加速服务。GooseFS 依靠对象存储 COS 作为数据湖存储底座的成本优势,为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口,加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。GooseFS 采用了分布式集群架构,具备弹性、高可靠、高可用等特性;为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议,方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。

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