1.百度中提供的安装办法 yum install epel-release -y yum install dnf 2. No package dnf available解决办法 运行一下几个命令： wget http://springdale.math.ias.edu/data/puias/unsupported/7/x86 _64/dnf-conf-0.6.4-2.sdl7.noarch.rpm wget http://springdale.math.ias.edu/data/puias/unsupported/7/x86 python-dnf-0.6.4-2.sdl7.noarch.rpm yum install python-dnf-0.6.4-2.sdl7.noarch.rpm dnf-0.6.4-2.sdl7.noarch.rpm dnf-conf-0.6.4-2.sdl7.noarch.rpm 安装之后执行以下命令： dnf --version 输出： 0.6.4
由于 Yum 中许多长期存在的问题仍未得到解决，因此 Yum 包管理器已被 DNF 包管理器取代。这些问题包括性能差、内存占用过多、依赖解析速度变慢等。 DNF 使用 libsolv 进行依赖解析，由 SUSE 开发和维护，旨在提高性能。 Yum 主要是用 Python 编写的，它有自己的应对依赖解析的方法。 另外，最大的挑战是，Yum 有 56000 行代码，但 DNF 只有 29000 行代码。 所以除了分叉，没有办法解决。 不过 Yum 的运行情况还算可以。 image.png
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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。
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。
[root@test ~]# dnf help usage: dnf [options] COMMAND 主要命令列表： alias List or create command aliases repoquery 搜索匹配关键字的软件包 repository-packages 对指定仓库中的所有软件包运行命令 search 在软件包详细信息中搜索指定字符串 shell 运行交互式的DNF 终端 swap 运行交互式的 DNF 终端以删除或者安装 spec 描述文件 updateinfo 显示软件包的参考建议 upgrade 升级系统中的一个或多个软件包 upgrade-minimal c [config file], --config [config file] 配置文件位置 -q, --quiet 静默执行 -v, --verbose 详尽执行 --version 显示 DNF list/search 命令下，显示仓库里重复的条目 -e ERRORLEVEL, --errorlevel ERRORLEVEL 错误输出级别 --obsoletes 对 upgrade 启用 dnf
1.查询可用的redis安装包 输入以下命令： dnf list redis 输出： redis.x86_64 3.2.10-2.el7 2.安装软件 输入以下命令： dnf install redis 3.检查是否安装成功： 输入： redis-server 如果能成功启动redis安装成功。
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。
执行以下命令： yum localinstall https://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 2.安装mysql dnf
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。 网络加速的技术架构 业界主流智能网卡有四种实现方案：SoC、NP、FPGA、ASIC。 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。
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。 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。 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。
验证要安装的软件包名称的过程与dnf和完全相同apt： $ sudo dnf search zsh ====== Name Exactly Matched: zsh ====== zsh.x86_64 在dnf和apt他们如何寻找这种元数据的命令分开。 在dnf： $ sudo dnf provides pgrep procps-ng-3.3.15-6.el8.x86_64 : System and process monitoring utilities 你可以通过只搜索命令来撒下一个非常广泛的网络，但如果你碰巧知道命令的预期路径，它会更准确： $ sudo apt-file search / usr / bin / pgrep pgreplay: / dnf和使用的子命令apt略有不同。
本文介绍了CentOS7使用dnf安装mysql的方法，分享给大家，具体如下： 1.安装mysql的yum仓库 执行以下命令： 复制代码 代码如下: yum localinstall https:/ /dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm 2.安装mysql dnf install mysql-community-server
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 如果ovs dpdk最终被采纳的话，那么openstack网络中的一些vnf将成为瓶颈。 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。 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。
大多数现代的类 Unix 操作系统都提供了一种中心化的机制用来搜索和安装软件。软件通常都是存放在存储库中，并通过包的形式进行分发。处理包的工作被称为包管理。包提...
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