自从锐速发布以来，这款牛逼的单边加速神器的确为一些线路不太优秀的服务器带来了更优秀的体验。但是呢，过高的价格和不再低端售卖。导致了我们并无法实现一个免费好用的单边加速功能。
只要 Linux 发行版的 Kernel 即内核版本大于等于 4.9 即可开启，开启方法是通用的，只需修改内核参数即可。
作者：颜高飞，微服务领域架构师，主要从事服务发现、高性能网络通信等研发工作，擅长 ZooKeeper、Dubbo、RPC 协议等技术方向。
传统TCP/IP技术处理数据包需通过操作系统和其他软件层，导致数据在系统内存、处理器缓存和网络控制器缓存间频繁复制，增加了服务器CPU和内存的负担，特别是在网络带宽、处理器速度与内存带宽不匹配时，网络延迟会进一步加剧。RDMA技术通过将数据处理从CPU旁路并卸载到硬件上来实现低时延和高带宽特性。
TCP BBR 相信大家都不陌生了，这是一套由 Google 所设计并发布的 TCP 拥塞控制算法。由于锐速迟迟没有提供对新内核的支持，再加上自 Linux 4.9内核开始默认支持 TCP BBR，它开始逐渐成为服务器单边加速的首选。而 BBRplus 则是 CSDN 网友 dog250 针对原版 BBR 进行修改而来的加强版。而 BBRv2 则是原版 BBR 的后续迭代版本，目前仍然处于测试阶段。
Google 在 2016年9月份开源了他们的优化网络拥堵算法BBR，最新版本的 Linux内核（4.9-rc8）中已经集成了该算法。 对于TCP单边加速，并非所有人都很熟悉，不过有另外一个大名鼎鼎的商业软件“锐速”，相信很多人都清楚。特别是对于使用国外服务器或者VPS的人来说，效果更佳。 网上有很多在 Debian 和 Ubuntu 系统下启用 BBR 的教程，我就不粘贴了，我自己一直用的是 CentOS，本文介绍一下在 64位 CentOS 7 系统下开启BBR的方法。 升级内核 第一步首先是升级内核到
BBR 是谷歌开源的一项针优化网络拥塞控制算法，该算法与锐速、FinalSpeed等都为单边加速、无须客户端，但是 BBR 可以免费使用，不存在授权的问题。Linux Kernel 4.9RC 之后的 Linux 内核已经集成了该算法，所以只需要将内核更换到最新即可开启。
RDMA(RemoteDirect Memory Access)技术全称远程直接内存访问，就是为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生的。它将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机，无需双方操作系统的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA通过网络把资料直接传入计算机的存储区，将数据从一个系统快速移动到远程系统存储器中，而不对操作系统造成任何影响，这样就不需要用到多少计算机的处理能力。它消除了外部存储器复制和上下文切换的开销，因而能解放内存带宽和CPU周期用于改进应用系统性能。
以前我们需要给服务器优化加速可以用到BBR，有些商家是直接内置在镜像中，有些是需要我们自己安装的，不过我们在手工安装的时候需要修改系统内核，所以如果在生产环境中修改的时候一定要小心，可能会导致已有的生产环境出现故障。即便我们需要安装，也是在服务器初始安装。
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。‘快’，始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA，Linux内核到用户态DPDK转发，软转到P4硬件流量卸载；业务上层加速技术更是百花齐放，从TCP单边加速到双边加速，拥塞控制算法从BIC到CUBIC再到BBR，从TCP到MPTCP、0-RTT TCP，甚至颠覆性变革从TCP到QUIC等。值得注意的是现实网络应用中，TCP流量占比近70%，且呈增长态势，故而上层业务多拿TCP说事，也就见怪不怪。
大家好，我是冯迅，目前在欢聚时代（YY）主要负责音视频传输系统和音视频直播后端系统。今天想与大家分享的是YY的媒体实时传输系统与优化实践。YY是一家专注于打造专业直播平台与直播内容的互联网公司，业务主要涵盖了BGC、UGC与其背后的多样性玩法等领域。
“前一篇文章我们讲解了离散傅立叶变换的公式、推导及应用方法，本文我们将基于离散傅立叶变换来进行滤波器的讲解，并举例说明频域滤波和时域滤波的异同”
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 小编：还有1天就大年夜拉，期待大年夜晚上的微信红包，总有种要中大奖的感觉，所以这几天小编勤加苦练微信摇一摇，小编膏药已贴
导语 随着互联网规模的爆炸式增长，CDN成长为重要的基础设施。如何更好的利用好CDN在全国丰富的资源点为用户提供更好的服务？ 这篇文章介绍了CDN在动态内容和全站加速的应用。 提起CDN，大家一定立即想到图片，下载，视频等静态内容的分发和就近接入等加速应用。今天的互联网应用场景下，通过CDN承载的内容越来越多，CDN已经成为了一项不可或缺的网络基础设施了；腾讯CDN上运营的带宽总量已经超过30Tbps，储备的带宽超过60Tbps，占到业务产生的总体带宽量的八成以上。根据我们在腾讯云和内部业务的运营数据，全国
Debian9 安装Proxmox VE/挂载新盘/单IP设置Nat转发 最近跟着廖和我大哥购置了法国杜甫,用Proxmox VE生小鸡,主机商有提供Proxmox VE和RAID,但是本人有点一根筋,然后自己折腾了Proxmox VE。 [Proxmox-Installation.png] 一:Debian9 安装Proxmox VE 最近感觉GG搜索也垃圾了,特别是中文类关键字(吐槽),还是看官网wiki吧 https://pve.proxmox.com/wiki/Install_Proxmox_V
本文介绍了如何使用CDN来加速静态和动态内容的传输，从而提高业务的服务质量和稳定性。CDN不仅可以为静态内容提供缓存和加速，还可以为动态内容提供加速服务。通过使用CDN，可以降低延迟、提高用户体验，同时也可以提高业务的服务质量和稳定性。同时，CDN还可以提供丰富的数据统计和实时监控功能，帮助业务更好地运营和管理。
与近年来大规模视觉transformers（ViTs）的巨大进步相比，基于卷积神经网络（CNNs）的大规模模型仍处于早期状态。
作者：matrix 被围观: 1,368 次 发布时间：2015-04-30 分类：兼容并蓄 零零星星 | 3 条评论 »
给你一个数组edges，其中edges[i] = [typei, ui, vi]表示节点ui和vi之间存在类型为typei的双向边。请你在保证图仍能够被Alice和Bob 完全遍历的前提下，找出可以删除的最大边数。如果从任何节点开始，Alice和Bob都可以到达所有其他节点，则认为图是可以完全遍历的。
QMQ（Qunar Message Queue）诞生于去哪儿网，初版基于MySQL存储。随着集团业务系统越发倚重消息解耦上下游，业务量的上涨随之带来消息量的增长，MySQL作为存储的瓶颈也越发明显。
文章目录 一、单边序列和双边序列 二、有限序列和无限序列 三、稳定序列和不稳定序列 一、单边序列和双边序列 ---- 单边序列 : 序列 x(n) , 如果存在 整数 N_1 或者 N_2 , 使得 x(n) = 0 (n < N_1) 或者 x(n) = 0 (n > N_2) 则称该序列 x(n) 为 单边序列 ; 前者是 右边序列 , 从 N_1 整数开始 左边为 0 , 有效值都在右边 ; 后者是 左边序列 , 从 N_2 整数开始 右边为 0 , 有效值都在左边 ;
单边通讯：只需要在一个PLC上进行通讯“程序”的编程，另一个PLC不要要进行通讯程序的编程
下面回顾下 左边序列 和 右边序列 的概念 , 参考 【数字信号处理】序列分类 ( 单边序列和双边序列 | 左边序列 | 右边序列 | 有限序列和无限序列 | 稳定序列和不稳定序列 ) 博客 ;
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LightGBM可以看成是XGBoost的升级加强版本，2017年经微软推出后，便成为各种数据竞赛中刷分夺冠的神兵利器。
2020年10月31日安全研究员Samy Kamka发布了一种被称为NAT Slipstreaming的攻击颠覆了人们对防火墙中NAT安全性认知。
RDMA是常用于高性能计算(HPC)领域的高速网络，在存储网络等专用场景也有广泛的用途。RDMA最大的特点是通过软硬件配合，在网络传输数据的时候，完全不需要CPU/内核参与，从而实现高性能的传输网络。最早RDMA要求使用InfiniBand (IB)网络，采用专门的IB网卡和IB交换机。现在RDMA也可以采用以太网交换机，但是还需要专用的IB网卡。虽然也有基于以太网卡用软件实现RDMA的方案，但是这种方案没有性能优势。
前四期传送门： 【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法 【系列53】基于XGBoost的量化金融实战 【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑 【系列51】通过ML、Time Series模型学习股价行为 今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇杨勇团队撰写的研究报告。希望大家在写策略注意这些问题。 前言 从高频到低频 机器学习在高频量化策略上应用更加容易。 从线性到非线性 机器学习下的非线性比线性更能榨取数据的价值，但也更容易过度拟合，因此需要合理使用。 从单次分析
在基本的读等待方案中，在处理RO节点上的读请求之前，总是要等待发生在特定时间戳之前的日志被应用，这意味着即使此请求仅访问数据的一个小子集也必须等待所有本地内存数据更新为最新，为避免对于读请求中无关的日志应用而产生的等待，我们提出一种新的修改跟踪协议，以不同的层次来跟踪RW节点最新修改时间戳，使RO节点能够在不同的层级上检查时间戳，并且只需要等待请求的数据更新为最新。
作者简介：刘韬，在中间件领域有多年的实战经验，精通 WebLogic server，Websphere，Jboss，Tomcat，tuxedo，mq，osb等多种中间件技术，对中间件的故障处理、性能优化、升级迁移等需求积累了丰富经验。
对于S7-1500 CPU模块，可以建立的S7 路由的最大可用连接数量与接口类型和配置无关。
之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取。
“人工智能前沿讲习班”（AIDL）由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流，对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注获取最新消息。
由于工程需要，需要将一期plc的数据读取到二期PLC里，一期硬件组态不做任何变动。这里最先考虑采用S7单边通信，仅需在客户端侧进行组态编程；服务器侧CPU无需组态编程。
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个实现GBDT算法的框架，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。
对于同步（synchronous）输入，例如引脚D（或SI，SE），存在以下时序弧：
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容灾设计过程当中需要考虑的故障切换的场景有很多，数据中心内部的高可用切换不在本次讨论范围之内，我们讨论的是容灾恢复过程中的关键跨数据中心级的故障切换场景，从网络层到存储层都会涉及到，其主要涉及如下几个方面：
海外Linux服务器推荐安装BBR或者TCPA(目前仅centos系统测试成功) BBR： 📷 📷 新机器使用前，先安装BBR加速，网站性能提高80%以上 📷 会长君 21年3月21日 喜欢：0 浏览：456 TCPA： 📷 📷 CentOS7系统安装和启动腾讯TCPA单边拥堵算法过程 📷 会长君 21年6月5日 喜欢：0 浏览：62
上篇我们介绍了css的的由来和编写语法，并展示了一个基本的例子，这篇继续向大家展示一些例子来说明如何使用css来美化我们的页面展示，css包含非常多的样式设置，在这里我会把最基础和常用的样式设置展示给大家，上篇我们了解了div这个块元素的使用，因为div内部可以写其它标签，但如果我们像上篇一样设置，整个块里的元素都会生效，那如果我只想设置div中某个标签呢，或者我们想通过div的id或class来设置样式，另外我们常见的就是表单，那如何给表单设置样式，以及如何给一个超链接设置样式，这就是今天我们要讲的内容，
这是一本Android开发的工具书，里面的提到的工具基本上是每个Android开发者必备的技能，买这本书的起因是看到有介绍Gradle和性能优化。里面提到的很多工具之前都是用过，所以看得很快，只care自己不熟知的，所以这篇读书笔记是对自己不熟的地方的整理和摘录。
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 相关系数 r的值介于–1 与+1之间，在二维线形条件下，当 r为1 时，表示两组变量为完全的正相关；r为-1时则表示完全负相关；r越靠近0轴，两组变量间相关性越弱。一般来说，|r|在0.7以上已属高度相关。 各品种间相关性数据分析图 从和讯金融实验室最近给出的一张25个主连品种间相关性数据分析图（图1）上，我们发现了
本篇以真实的交易证实 (term sheet) 为例，揉碎了讲解如何用 PDE FD 来定价雪球 Autocallable 产品。
对账具有普遍性，已经被应用在金融支付、消费金融、小额贷款、电商零售、现金管理、油卡充值、批量缴税、POS刷卡、ATM业务、外卖平台、酒店预订等场景中。
上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询；
小概率事件在一次试验中发生的概率记为\alpha，\alpha为显著水平，检验水平
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：
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