，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。
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，距离最近的服务器好像是在新加坡 分布在各个地方的各个数据中心的节点，称为边缘节点 当用户访问网站时，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器上，由缓存服务器响应用户请求。 这个时候，再访问的就不是 web.com 的权威 DNS 服务器了，而是 web.cdn.com 的权威 DNS 服务器，这是 CDN 自己的权威 DNS 服务器。 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。 ； 根据用户所请求的 URL 中携带的内容名称，判断哪一台服务器上有用户所需的内容； 查询各个服务器当前的负载情况，判断哪一台服务器尚有服务能力。
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
2021年9月25日，由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中，多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现 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。 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。
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。 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 ? 地址）发给用户，用户向给定的CDN节点请求相应网站的内容 工作原理 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。
黑色星期五为圣诞佳节购物季揭开序幕，数百万人在购物商场里四处奔走寻找心目中 CP 值最高的商品，一家前途无量的新创公司 Cypheme 推出采用 GPU 运算能力的技术，能检查购物车里的商品，协助消费者确保买到的是真货 根据联合国毒品和犯罪问题办事处提供的数据，仿冒品产业每年可以产生上千亿美元的收入。 追踪纸张轨迹：Cypheme 的 AI ,技术能辨识产品纸张标签上的独特的粒子。 速度是这项辨别真伪作业的关键，以免扰乱消费者下定购物的决心。Cypheme 使用 NVIDIA GPU 来加快复杂的图案辨识算法运算速度，较在单一 CPU 核心运行的速度快上50倍。 Cypheme 的产品不会损坏消费者的商品，或是需要植入相当昂贵的 RFID 芯片，却还能精准追踪产品。唯一的需求就是800万像素的摄像头，几乎所有智能型手机用户都能达到这个要求。
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！
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。
相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢？ 最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？ 接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。 模型蒸馏 前三个方法是在一个特定模型结构的基础上，对网络进行压缩和加速，而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构的小网络，那小网络的准确率怎么和大网络比呢？ 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。 在本文中，我们介绍了Azure加速网络（AccelNet），这是在基于FPGA的Azure SmartNIC上实现的主机SDN协议栈。 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。 图7所示为加速数据路径和合成数据路径。由于NetVSC提供了透明绑定，所以网络栈对当前数据路径完全透明。 ? 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。 ?
网络江湖，亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’，是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’，讲究的是网络的可靠性，后续另辟文章详谈。 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 分别围绕固网和移动网络分别阐述下业务切片加速网络的构建。 图9.4G EPS基站侧分流加速 4G移动通信网络实施网络加速，它的复杂性在于对每个阶段网络质量问题的界定，并不像固网那样相对扁平化。
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。 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。 近20年的网络加速技术探索，虽然带来了阶段性的创新，但各自为政的加速方案带来了各自的问题。 1) 虽然CDN增加了使用大量边缘节点，通过调度算法，提供了一个相对可用的路径。 公有云厂商倡导的GA技术通过给接入用户分配静态IP，客户端流量通过加速IP就近从接入点进入公有云加速网络，用户可以通过公有云自建或租用的高速链路使流量快速到达。
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。 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。 这种具有Offload的SmartNIC则称为DPU，专门处理数据中心内的各种计算机和存储之间的数据移动和处理。 NVIDIA加速交换和数据包处理技术ASAP2实现了SR-IOV与virtio的融合。 硬件卸载的方式实现的网络虚拟化，性能有跨越式提升。 回归本质，网络虚拟化是为了提升资源使用率，丰富资源的功能性，单纯的虚拟化对CPU占用较大，同时会对性能产生较大的影响。 随着DPU的出现，网络虚拟化可以offload到DPU中，实现网络功能的卸载，在提升效率的同时，减轻对CPU的占用。此种方式以增加额外硬件为代价。
小伙伴问： 如何追逐所有客户在首次购买后 X 日内购买的销量。 这是一个常见的 CRM 计算问题。 我们将其纳入 CRM 专题。 先来复习一下相关的 CRM 常用计算。 通用模型 活跃客户 新客户 老客户 首次购买后 X 日内购买销量 该问题仅仅是对日期区间的一个控制，希望大家对日期区间的理解能够真正到位。 总结 如果你有 CRM 计算中的问题也欢迎提出，我们将这个专题参考发布在：excel120.com/go/crm 中。
互联网时代人们都有在网络上浏览网页的习惯，但其实每一个网页都对应着一个计算机域名，在访问时人们输入的网址，会经过域名解析器的处理转化为IP，来实现人们浏览网站的目的。那么域名怎么购买？ 域名购买的方式有哪些呢？ image.png 域名怎么购买 随着互联网在人们生活中的重要程度与日俱增，很多企业都开始加大了对互联网端的建设力度，但想要拥有自己的企业主页，首先需要购买域名。 域名购买方式 域名虽然是一种虚拟物品，但其购买方式和普通商品其实并没有太大的区别，只是除了一次性的购买域名外，使用域名的用户需要每年缴纳一笔域名维护的费用。 域名怎么购买其实还是比较简单的，不过有些用户想要的域名比较特殊，这种情况下也可以有该域名现在主人进行联系，一般通过抬高价格也能够购买到他人已经在使用的域名。 域名怎么购买？ 很多想要在网络上建立网站的用户都需要首先购买域名，目前域名可以通过一些专门的域名销售机构来购买。如果有特殊需求的话，也可以有该域名的目前拥有者进行商谈域名转让的事宜。
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 vnf到ovs的通道 高性能的vnf 网络堆栈 关于高性能的网络堆栈，其实有一些选择，intel也给了一些推荐 当然这些项目在实际去用的时候还有许多坑，文档也不够，需要投入人力去尝试，intel 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 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。
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。 图中还显示了详细的过程数据，比如丢了多少包、总传输量、有效的传输量 等等…… 使用超简单吧！ 对比使用wget下载的测试结果： ? 注意：和Linux自带的ftp命令行一样，按Ctrl + Backspace才是删除。需要人肉转义一下 监控 使用AWS新加坡的服务器作为数据库，传输过程CloudWatch监控的流量： ?
近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于 本文首先分析FPGA在网络加速中的优势，阐述了FPGA部署的软件基础架构的支撑，然后介绍英特尔FPGA加速开发栈，最后详细说明DPDK 18.05版本中发布的新特性，这是第一款支持FPGA加速的通用网络软件框架 FPGA为网络业务提供卓越的性能加速 毋庸置疑，FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据中心计算和网络加速的宠儿，可以灵活地通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元 ，虚拟机和裸机平台 包括指南、命令行实用程序和示例代码 DPDK的 FPGA加速框架 针对FPGA的网络加速应用，DPDK 18.05版本正式发布了第一款支持FPGA加速的通用软件框架。 FPGA作为一种灵活可配置的芯片，它可以通过下载不同的Bitstream实例化不同类型的加速设备，如网络加速设备和加解密加速设备，因此FPGA管理必须由一种业务不感知的类型结构来操作，rawdev正好切合了这一点
这里利用仿真算法结合消费者效用函数模型以及网络口碑的传播模型，进行整合构建出基于网络口碑的消费者线上线下双渠道购买迁徙行为的模型，描述市场中基于网络口碑的消费者双渠道购买迁徙行为和研究网络口碑的影响规则 中间的六个小监视器则显示了仿真过程瞬时的消费者购买渠道选择比例及三种网络口碑的瞬时比例。 6、实验六——调整商品的购买参与程度 商品的购买参与程度不同，对于消费者的初步决策阶段有不同的影响，将负面口碑比例设置为10%，网络-零售价格比r从0.1 逐渐提升到1，增加幅度为0.1，其他参数与仿真前的设定一致 当网络-零售价格比为0.1～0.3 时，大部分的消费者选择了在线渠道进行商品的购买，这是由于网络折扣过大，消费者从在线渠道获得的效用比零售渠道的效用大得多。 图中可以看出，当商品的购买参与程度a越大时，市场份额开始明显变化所处的网络价格折扣越大，这是由于商品的购买参与程度a 越大，消费者更倾向于选择零售渠道对商品进行亲身体验，此时想要增加在线渠道市场份额，必须加大在线渠道的折扣力度
腾讯云移动网络加速（MNA）为用户改善端到端的通信业务体验，支持三大运营商的4G/5G网络，降低用户在移动网络下的传输时延和抖动，并提供特定速率的保障，广泛适用于网络游戏、在线会议、在线教育、点播直播等场景。
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