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CDN原理

CDNCDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发。 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? 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是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问时间 宗上,CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,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,我们可以参考 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。 扩展:打开这个选项后,实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分,而现在站中的CSS和JS文件也不小,所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。 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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    智能卡的技术

    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。 的技术架构业界主流智能卡有四种实现方案:SoC、NP、FPGA、ASIC。 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、kTLSIPSec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。

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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新坡机器上‘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新坡的服务器作为数据库,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:? 制作rpm包另外,简单记录RPM打包过程。

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    神经器的兴起

    这是“2018嵌入式处理器报告: 神经器的兴起”(http:www.embedded-computing.comprocessing2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 神经引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习器, 或者组合。 趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的器, 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。 这就是为什么许多器不断增越来越大的乘数累器阵列, 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, 这是一个神经器(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,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此器效果:Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. (0.00% fail)Approximate trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms没用此器效果: 就是说如果绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。大包不敢多次在还未确定掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    江湖内功篇之系统建设

    设备底层转发技术历经ASIC、NPU芯片到智能卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层技术更是百花齐放,从TCP单边到双边,拥塞控制算法从BIC 接着上篇《漫谈业务切片与》埋下的引子,谈谈江湖的内功——的建设,窥探应具备的几个功能属性。 对用户来讲,体验割裂,离开家门或宽带不好,不得不切换为移动;反之,则需要切换为宽带。通信技术的迅猛发展,更兼提降费背景之下,两者用户体验趋同,资费趋同。 伴随着虚拟化和公有云云计算的发展以及4G5G的蓬勃发展,大量的厂商涌入SD-WAN领域,传统的路由器厂商把MPLS扩展上TE流量工程叫SD-WAN,流控和应用交付厂商把流控设备和广域产品具备确定性转发能力时,一切将收放自如。刚刚过去的一年里,华为提出了NewIP数据协议架构创新,发布了论文《NewIP:开拓未来数据的新连接和新能力》。将确定性IP技术列为重中之重。

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    OpenStack服务数据平面

    从vswitch的角度,OVS2.4已经增了对DPDK tunnel和DPDK vhost的支持。 E,F可以不用考虑了,因为直接使用物理卡,中间没有使用虚拟交换机,像vxlan封装这样的事情需要vnf或物理交换机来做,这样会增实现的复杂度。再来看看,整体的picture如下:? 关于用户态堆栈的介绍就到这。 连接物理卡的性能比虚拟卡来说还是好很多,使用10G物理卡时,单向流量,128byte以上基本上可以达到线,刚才的介绍有提到,vnf是通过虚拟卡连接到ovs的,所以我们更关心虚拟卡的性能。 ,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。

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    如何我们的神经

    让我们一起来想一下怎么样来我们的神经的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经,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训练。其余的大多数方法都是在更新神经参数的时候动手脚。?对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    Linux优化一键脚本

    对于出口带宽,我们常常采用BBR,锐等TCP软件来争夺带宽提高自己的度。但是原版的BBR并没有太多侵略性,在这个人人都用TCP的大环境下,BBR的功效就略显不足了。 同时也入了锐一键换内核,锐一键安装,自动根据vps情况优化锐参数,一键优化内核参数。也可以在锐,BBR,BBR魔改版中自由切换。一键脚本?

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    漫谈业务切片与

    按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,涉及每个阶段,每阶段实施的技术各有不同,每种方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统入手窥探目前主流技术之一二。? 业务识别是一把刀的话,那么就是砧板上的鱼肉,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,实现。 图9.4G EPS基站侧分流4G移动通信实施,它的复杂性在于对每个阶段质量问题的界定,并不像固那样相对扁平化。 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施,可撇开固、移动通信的不同,实现无差异化构建扯了这么多,是整个效果内功核心,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。

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    ,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,的鱼和熊掌时间 = 距离 度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知度。 度和质量成为了方案的鱼和熊掌,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。 在工程师与的斗争中,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,走上了真正的快车道。 协议升级与简化,减少RTT次数消耗协议的变化则是通过软件的思维对进行优化。 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IP就近从接入点进入公有云,用户可以通过公有云自建或租用的高链路使流量快到达。

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    linux优化一件脚本

    内核常用的软件BBR,BBR魔改,Lotserver,手动安装过程非常繁琐和复杂;如果用一件脚本安装的话过程相当快,脚本来源于GitHub社区安装过程?? 按照脚本一步一步执行,最后重启完了运行脚本后打开即可!

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    Android-打造一个简单通用的Material载LoadingView

    ,所以我们需要一个简单通用的载LoadingView。 实现Material Progressbar因为请求的时间一般是未知的,所以我们一般都是用一个循环的圆圈指示器来提示用户,如下图。? 同时,整个画布canvas在按照一个角度做旋转。 += colorDelta; if (green > 255) { green = 255; phase ++; } break; case 1: red += colorDelta; green - ,因为总有不好的时候。

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    腾讯云CDN内容场景有哪些?

    您可以单击具体的应用场景,查看更详细的内容:应用场景场景概述针对门户站、电商、UGC 社区等业务场景,提供强大的静态内容(如各类型页样式、图片、小文件)分发处理能力,显著提升页用户的体验 适用于各类站的,如门户站、电商站、UGC 社区等。腾讯云 CDN 可对站点内容中的静态内容进行缓存,对动态内容需使用 腾讯云全站 ECDN。 腾讯云 CDN 提供强大的站静态内容的分发处理能力,显著提升站资源度,分布在不同区域的终端用户均可享受到快流畅的页体验。 image.png音视频音视频适用于各种音视频点播站和应用的,如各类音视频 App、在线音视频站、电视等。 image.png安全安全适用于动静态内容和安全防护一体化的场景。尤其适用于那些既需要内容分发,又对安全防护有较高要求的行业,如游戏行业、互联金融、电子商务站、政务机构门户站等。

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    卷积神经的压缩和

    相关背景为什么要对进行压缩和呢?最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算度无法满足复杂的需求,当然也许十几年或更远的将来,这些都将不是问题,那么神经的压缩和是否仍有研究的必要呢? 接下来的模型和压缩,都是针对卷积神经模型的。 模型蒸馏前三个方法是在一个特定模型结构的基础上,对进行压缩和,而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构的小,那小的准确率怎么和大比呢? 总结本文介绍了比较常见的4种卷积神经压缩和方法,其中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法个数来实现模型压缩和的;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 ,提升每次标量乘法和法的度,从而实现模型的压缩和;模型蒸馏方法却是从宏观结构入手,直接构造了结构简单,参数少的小,将难点转移成对小的训练上。

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    【腾讯连连IoT开发大赛】基于TencentOS Tiny的智能甲醛探测与云打印系统

    IoT explorer实时查看动态甲醛浓度数据支持外部串口调试,系统可动态匹配用户下发的指令灵活做出回应可供用户设置参数(密码权限管理、单位显示、声光报警、数据上传)支持设备状态实时查看(工作状态、状态 2.添调试设备返回【首页】,点击右上角“号”图标:3.添产品二维码位于腾讯IoT explorer物联开发平台的设备调试页面,有一个二维码的选项,点击扫码添,结果如下图所示:最后,在确保硬件正常连接的情况下 ,促进物联生态快发展。 (3)移动端快资源整合腾讯云Iot explorer与腾讯连连小程序的默契配合,将物联页端平台展现的数据也可以通过手机等移动端随时随地的展示,十分迎合当下信息化时代的发展以及用户需求,该小程序还支持用户二次开发和定制 8、本次活动收获本次参腾讯连连IoT开发大赛,让我全方位的学习了TencetOS tiny操作系统的使用、腾讯云IoT物联平台的配置和使用以及腾讯小程序腾讯连连的配置和使用,深了我对物联产品开发的理解

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    DPDKFPGA支持,强强联手助力数据中心

    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器来进行存储,以及人工智能的,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的通用软件框架 FPGA为业务提供卓越的性能毋庸置疑,FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据中心计算和的宠儿,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 、命令行实用程序和示例代码DPDK的 FPGA框架针对FPGA的应用,DPDK 18.05版本正式发布了第一款支持FPGA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实例化不同类型的设备,如设备和解密设备,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

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    深度强化学习智能交通 (II) :交通信号灯控制表示为 Deep RL 问题

    车辆的度、位置、信号相位和度在 DTSE 中以单独的阵列显示。不同的研究者使用上述四种输入类型的变种。例如,一些研究中同时选择度和位置,另一些研究者只选择上述四种输入中的一种(例如汽车位置)。 4 神经结构在 deep RL 中,深层神经的结构也对学习有着重要的影响。在 TSC 领域,研究者提出了很多不同的结构。 多层感知机(MDP),即标准的全连接前馈神经模型,在传统数据分类中是一个有用的工具。卷积神经(CNN)是 MDP 使用核滤波器的一个扩展,在将图像映射为输出方面取得了很好的效果。 标准的 DQN 使用 CNN 结构,将连续的原始像素帧作为状态定义。有很多 TSC 领域的论文在 DTSE 状态定义下使用 CNN 作为结构(见图3,)。 残差(ResNet)通常用来解决基于 CNN 的深层结构的过度拟合问题。另外一种在图中进行操作的基于卷积的结构是图卷积(GCN)。

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    微软Azure:公共云中的SmartNIC

    来源:内容由「交换FPGA」编译自「nsdi18」,谢谢。 现代云架构依赖于每个运行其自己的协议栈的服务器来实现策略,例如虚拟的隧道,安全性和负载平衡。但是,随着功能的增度的提高,这些协议栈变得越来越复杂。 在CPU内核上运行这些协议栈会浪费VM(虚拟机)的处理能力,从而增运行云服务的成本,并增性能的延迟和可变性。 ? 本文介绍了Azure(AccelNet),这是使用基于FPGA的自定义Azure SmartNIC将主机卸载到硬件的解决方案。 我们展示了FPGA是当前用于减轻协议栈负担的最佳平台,因为ASIC无法提供足够的可编程性,嵌入式CPU内核也无法提供可扩展的性能,尤其是在单个流上。

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