最近，一打开v2ray.exe就闪退，日志文件里也没有记录到错误信息，试了好久都找不到具体原因。后面尝试在控制台打开v2ray.exe，才发现具体的错误信息，然后问题也顺利解决了。
v2rayA 是一个支持全局透明代理的 V2Ray 客户端，同时兼容 SS、SSR、Trojan(trojan-go)、Tuic 与 Juicity (opens new window)协议。 [SSR支持清单] (opens new window)
在kali更新到2020后，原本直接修改网络设置中代理的方法不再好使，转而需要用到proxychains，在kali2020中已自带，不需要再单独安装，此篇文章将介绍基于物理机v2ray代理的通过proxychains完成的科学冲浪方式
启用了autoptimize来优化页面加载。其主要功能是优化压缩html，合并js和css代码，减少http请求次数，加快页面加载。 但启用后就发现页面加载存在异常，console有报错信息。
image.png 一：功能介绍 系统状态监控 支持多用户多协议，浏览器可视化操作，无需敲命令 支持的协议：vmess、shadowsocks、dokodemo-door、socks、http、vless、trojan vmess 支持的传输配置：tcp（http伪装、tls）、kcp（伪装）、ws（tls）、http（tls）、quic（tls） 支持账号流量统计 支持自定义 v2ray 配置模板 支持 https 访问面板（需自备域名 + ssl 证书） 更多高级配置项，详见 v2-ui 测试环境：U
之前耳闻 nftables 是下一代 iptables 。前段时间配了一台主机，折腾成家里的软路由。就一并来尝鲜一系列新东西，其中就包括 nftables 。nftables 和 iptables 、ebtables 等一样，都是对底层 xtables 的封装，目前看来 nftables 比 iptables 更简洁易用，更易读，更容易理解，扩展性和也更好。但是目前各个发行版中对 nftables 的支持还比较参差不齐，导致 nftables 很多功能比 iptables 还是有所缺失，所以个人感觉短期内还是替代不了 iptables （比如 tproxy 功能需要 linux kernel 4.19+， 而即便是 CentOS 8 的内核版本也只是 4.18 ，所以都不支持 ）。 nftables 所支持的功能列表及所以来的内核版本和内核模块可以在这里找到 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Supported_features_compared_to_xtables 。
最近由于考试周临近，所以博客这边都没怎么更新，这回逮到机会赶紧更一篇。我其实一直有个需求，就是想在学校也能无缝接入家里的网络，访问NAS之类的设备，因此我一直想设置一个透明代理。于是最近断断续续研究了几天，总算是摸索出了一个让自己相对满意的透明代理方案，因此就抽空写了篇博客，权当记录。事先说明：这篇博客仅仅描述了一个透明代理方案，并不包含任何代理服务器搭建的内容。方案的大致结构如下图，具体细节和配置我会在后文中详叙。
Gartner认为，到2020年，超过60%的企业将无法有效解密HTTPS流量，从而无法有效检测出具有针对性的网络恶意软件。
我用的是DNSPOD国内版，Linux系统，使用步骤： 先创建token，DNSPOD(国内版)创建token
之前一直耳闻 nftables 是下一代 iptables 。前段时间配了一台主机，折腾成家里的软路由。就一并来尝鲜一系列新东西，其中就包括 nftables 。nftables 和 iptables 、ebtables 等一样，都是对底层 xtables 的封装，目前看来 nftables 比 iptables 更简洁易用，更易读，更容易理解，扩展性和也更好。但是目前各个发行版中对 nftables 的支持还比较参差不齐，导致 nftables 很多功能比 iptables 还是有所缺失，所以个人感觉短期内还是替代不了 iptables （比如 tproxy 功能需要 linux kernel 4.19+， 而即便是 CentOS 8 的内核版本也只是 4.18 ，所以都不支持 ）。 nftables 所支持的功能列表及所以来的内核版本和内核模块可以在这里找到 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Supported_features_compared_to_xtables 。
国外的服务器，大部分网络都不太好，但是又有很多小伙伴爱买海外的服务器。有没有什么办法可以流畅管理这些机器呢？我们可以拿一台网络较好的云主机来中转一下SSH和RDP连接。
支持多种协议，可根据自身需求进行设置，此处以vmess协议为例，设置完成后点击添加
学校的个人账号只能在一台设备上进行认证联网，但是我们使用的 GPU 服务器经常需要访问互联网，在服务器上认证之后我们自己的电脑就会掉线，所以可以通过代理的方式让服务器通过我们自己的设备进行联网，解决这个问题。
硬件： windows10 surface book2(在用) 或者推荐戴尔xps系列 手机：几千块的旗舰机，常用的东西还是贵点好，千元机也能用，一分钱一分货，我是不会在用了，买不起买上一代旗舰也是可以的 鼠标： 日常办公：微软designer还不错，surface arc鼠标勿买，此是大坑。 游戏：g502 SSD 移动U盘，辣鸡TLC颗粒就别用了吧，MLC颗粒和SLC了解下，CZ80和东芝的EX2可以让你爽到飞起 移动硬盘 降噪耳机，QC30，snoy1000x在用 机械键盘： 原厂茶轴，tad
为啥还要讲如何搭建一个网站呢 以前我不是讲过吗 以前的都是零零碎碎的教程 根本没有整合到一起 要是你想找那也很麻烦 所以就重新弄了个比较整合到一起的 而且某些过时消息也弄下（不寒碜！）
虽然像小米等手机厂商也提供了所谓支持 root 的开发版 Rom，但在较新的版本中，他们无法直接写入像 /system/ 之类的被保护的路径。这就导致了很多事情仍然做不了。最经典的就是连系统证书都修改不了。。。
Vray 6.00 for Rhino是一款专为Rhino用户打造的高级渲染器。随着建模技术的不断进步，Rhino已经成为了多个领域中不可或缺的建模软件之一，而Vray 6.00给了Rhino用户更多的创作自由和无限可能性。
大家可以看下， XMLHttpRequest 和 onreadystatechange事件
tcp 隧道我们见得比较多了，在 这篇文章 就给了一些来例子，其中有一些 tcp 隧道是用来穿越防火墙，或者 "科学上网"; 但是如果去看这些隧道的实现，本质上都是基于 http 的 connect 方法，具体区别可以看这个 wiki, 即实现其实是使用 http 的连接方法，然后 reuse http 底层的 conncetion，比如 websocket 等也是基于类似的实现
V-Ray 6.0 for Rhino是由Chaos Group公司推出的Rhino三维模型渲染插件。该软件能够让Rhino变得更加具有真实感，可以在渲染中提供出色的性能和高品质的渲染，从而使用户可以更好地展示自己的设计和想法。V-Ray 6.0 for Rhino具有多平台兼容性，可以在Windows和Mac OS等操作系统上运行，因此，在不同设备之间进行工作和交换数据也变得一致和便捷。
Vray 6.0 for SketchUp是一款高级渲染器，由世界著名CG制作公司ChaosGroup开发，旨在为SketchUp用户提供快速且高质量的渲染效果，实现真实的光照和材质细节效果。
简单地说，CloudFlare就是通过基于反向代理的内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）及分布式域名解析服务（Distributed Domain Name Server），帮助受保护站点抵御包括拒绝服务攻击在内的大多数网络攻击，确保该网站长期在线，同时提升网站的性能、加载速度以改善访客体验。
在本篇博客中，我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程，特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，和 HuggingFace 无缝集成。区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp，仅是在 GPU 上的模型推理加速，没有 CPU 上的加速。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
Scheme Flooding 的直译叫做「方案泛洪」漏洞，但是以这个关键词拿到百度搜索搜不出啥有用的东西，下文就以 Scheme Flooding 直接表示了，本文将从 效果-成因-反制 三个角度对此技术进行浅析，由于本人也是第一次接触这个漏洞类型，对我也是从零到一的过程，可能会存在错误，望各位师傅斧正
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
Vue.js 的核心是一个允许采用简洁的模板语法来声明式地将数据渲染进 DOM 的系统：
103 状态码目前还是一个实验性的状态码，用于做一些 preconnect/preload 网络的优化优化。
随着产业数字化发展进入深入区，网络空间不断壮大，网络的边界也变得难以界定，站在网络的角度看安全，传统的安全分析有着怎样的短板与不足？未来大数据分析应该更注重哪方面的能力建设？ 近日，腾讯安全云鼎实验室「安全大讲堂」邀请北京派网软件CEO孙朝晖，基于安全业务视角，深度剖析网络大数据分析的应用现状，探讨“网络大数据分析发展趋势”，为企业网络安全建设发展提供了前瞻性建议。 从网络的角度看，传统安全厂家、安全专家在研究流量时，更多集中在HTTP、DNS、隧道协议、远程控制协议等常用网络协议上，但事实上，这些协议的流
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求，近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray，主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题，以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点，并指出强化学习范式可以自然地结合该框架。 人工智能在一些现实世界应用中正逐渐发展为主力技术。然而，到目前为止，这些应用大部分都是基于相当受限的监督学习范式，其中模型是离线学习的，然后提供在线预测。随着人工智能领域的成熟，使用比标准的监督学习设
Typecho的评论默认使用的是Gravata头像，每次页面打开总是卡在gravatar.com的链接，虽然匹配了QQ邮箱调用QQ头像的功能，但是对于非QQ邮箱调用的依然是Gravatar头像，就对头像源进行了替换，这里分享一个关于Gravata头像源CDN服务器，速度确实不错。
一般来说，使用了 CDN 的网站在不同地点的ping结果是不一样的。不过这里它直接写出了百度云加速节点。
Eric Haines是英伟达的工程师（Distinguished Engineer），也是’ Real Time Rendering’第四版的作者，以及‘Ray Tracing Gems’第一版的主编。Ray Tracing Essentials系列是他推出了关于光线追踪的系列视频，共分为7期：
ray tracing，光线追踪，简称光追，顾名思义，是以研究光线在不同环境下的运动为基础的渲染技术，其对应的理论是辐射转移，这里，光线本质是一种电磁波，而运动则产生了能量在不同介质之间的转移。辐射转移则以数学的形式来量化该运动。
最近在学习kubernetes（之后都称为k8s），在跟着kubernetes交互式文档学习玩基本概念等知识后，想着自己也搭建一个集群，加深一下对其的理解。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
由于我自己的个人网站是放在韩国首尔的甲骨文云上，在中国部分地区确实无法快速访问。 于是我想通过CDN+OSS的方式来加速访问。
同时设置为不阻碍行走-Walkable ，即可以在障碍物上行走。
前两篇我们分别介绍了渲染的发展史和真实感渲染的具体技术，作为本系列的最后一篇，聊一下渲染相关的前沿技术。
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
.NET Core Community是一个基于并围绕着 .NET 技术栈展开组织和活动的非官方、非盈利性的民间开源社区，提供了很多优秀的 .NET 开源项目。
作为腾讯云的老用户（2016 年注册），使用时间最长的产品就要数 CVM、COS 和 CDN 等了
Maya是一款功能强大的三维建模和动画软件，它可以帮助用户创作出各种各样的动画、游戏、电影和视觉效果。如果你是一名设计师、游戏开发者、动画师或影视制作人，那么Maya就是你的最佳选择。
挺久以前就有网友给我的 GitHub Pages 博客模板提 Issue，说希望能增加 CDN 用于加速静态资源的加载，由于懒，一直没有动。
本文数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池
数据被升格为生产要素，相关政策指引超预期落地，数字中国建设提速。政策利好叠加旺盛市场需求，当前突破数据价值流通困境的关键技术——隐私计算将加速迎来爆发期。 在产业层面，隐私计算落地应用门槛极高，需要堆积多领域专家及大量技术资源。未来随着更多领域企业数字化建设加速，市场对于更低技术门槛、更高性能以及互联互通的基建产品的需求将愈加迫切。 目前，隐私计算领域内已经聚集了一批优秀的技术设施建设者，包括具备综合能力的互联网科技公司、专注数据安全的安全厂商和众多强数据行业企业。作为推动隐私计算通用化、普惠化进程的关注者
之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
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