综合上述，无特殊情况下，建议大家可选用PAC模式。 说明：只有PAC模式可用的情况下（即：PAC模式可以打开google网站），才能使用全局模式；如果pac模式不可用，全局模式是打不开任何网页的。
作者：Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
在多个计算设备上部署深度学习模型是训练大规模复杂模型的一种方式，随着对训练速度和训练频率的要求越来越高，该方法的重要性不断增长。数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
某游戏公司，BACKEND 服务集群在首尔。该公司不希望部署多套逻辑和数据层，从而降低成本，但又希望全球的客户能够接入，需要全局漂移 IP 作为访问的唯一入口，并可做全局的就近分配、动态流量分配、故障剔除
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
上述代码执行完成后, 只是下载到了 composer.phar 文件, 可以通过 php composer.phar 在任意位置执行.
互联网从引入国内开始到现在，一眨眼已经30余年的时间了。这期间互联网的内容形态已经有万千变化。
CDN的由来 CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。使用户可就近取得所需内容，解决Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。 [image-20200612153544714] N0.1 最小规模阶段：1台服务器，面向所有用户 N0.2 规模扩大阶段：2台服务器，面向不同地区的用户 NO.n 规模再次扩大阶段：n+台服务器，面向不同地区的用户 用户能够就近访问服务器 [image-20200612153627840] 提高用户的访问速度 减轻服务器
1. CDN 简介 ---- CDN 的全称是 Content Delivery Network，即内容分发网络。 CDN 是构建在网络之上的内容分发网络。 CDN 使用户就近获取所需内容，降低网络拥
内容分发网络（Content Delivery Network，简称CDN）是建立并覆盖在承载网之上，由分布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。CDN应用广泛，支持多种行业、多种场景内容加速，例如：图片小文件、大文件下载、视音频点播、直播流媒体、全站加速、安全加速。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈，这里有近50个IC技术公众号。
对于很多网站来说，高防CDN成了大多数站长用来做CC防护的不二选择。因为使用服务器时，难免会遭遇CC攻击，还会因为物理距离较远，导致用户在访问速度上的延时。在这种情况下，那么目前哪家公司在防御CC上技术好？高防CDN在选择上我们又需要注意些什么呢？
如何设置鼠标滚动增强效果？MacW提供一款鼠标增强工具SmoothScroll， SmoothScroll mac版不仅能够增强系统全局的滚动效果，您也可以根据需要，暂时停止 SmoothScroll 的增强功能，或者仅为单独的 App 停用滚动增强效果，让没有触控板的设备也能享受触控板的功能。
自发布火绒安全软件“GPU加速”功能后，不少用户反馈希望扩展更多的处理器。由此我们对该功能进行再升级，不再限制GPU类型（独显、集显、核显）及品牌，如Intel、NVIDIA、AMD等市面上广泛应用的GPU都可使用。
大数据文摘授权转载自将门创投 作者：Guanchu Wang 论文链接： https://arxiv.org/abs/2302.03225 代码链接： https://github.com/ynchuang/awesome-efficient-xai 什么是可解释机器学习？ 深度模型（神经网络）的推理过程是黑盒化的、不可解释的。机器学习发展至今仍然无法完全打开这个黑盒子。可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释（原因）。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如，某银行利
CDN全称：Content Delivery Network或Content Ddistribute Network，即内容分发网络。
【PAC模式】也就是智能分流模式，根据规则去匹配你访问的网站，仅加速国外网站，国内网站不受影响，非常智能；
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
在海量基因数据中进行全基因数据分析，了解各种疾病与DNA之间的隐秘联系；对海洋气候进行预测，利用强大的数据分析性能，实现分钟级的数据刷新、精准预测海洋气候；利用高速相机模拟人脑上亿个神经元之间联接与工作，对产生的海量数据进行实时分析，探索人脑工作机制……
粒子群算法，顾名思义是仿生一大堆粒子的整体行为的一种启发式算法，谈到粒子群算法就不得不提到模拟鸟类群集行为的Boid模型
不少网友问我的服务器是什么配置的，网速很快，其实之前我就像写一篇关于我使用腾讯云边缘安全加速平台 EdgeOne 的文章无奈一直没有时间去研究，作为下一代CDN产品面世的腾讯云EdgeOne，国内市场上首款真正意义上的一站式边缘安全加速产品，基于腾讯云遍布全球的边缘节点，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等边缘一体化服务，可帮助客户更快速、更安全、更灵活地响应用户请求。我之前仅仅使用CDN服务，后续接到邀请参与EdgeOne功能的测试，效果真的好，而且无需繁琐的设置。
CPU times: user 2.33 s, sys: 81.6 ms, total: 2.41 s
近年来，视觉 Transformer 模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中的特征数量更多。由于 Softmax 注意力是平方复杂度，直接进行全局自注意力的计算往往会带来过高的计算量。
PAC模式：国内网站依旧走本地网络，速度快，绝大部分国外网站都走代理，速度也快。。
将时光倒回到几年前，在那时候我的老家县城里，如果你从京东APP上购物下单，起码需要等上个几天时间，才能将商品送到你的手中。
概述 Internet的高速发展，给人们的工作和生活带来了极大的便利，对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高，虽然带宽不断增加，用户数量也在不断增加，受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响，响应速度慢还是经常抱怨和困扰。
作者：IT世界,来自:www.it.com.cn 1. 前言 Internet的高速发展，给人们的工作和生活带来了极大的便利，对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高，虽然带宽不断增加，用户数量也在不断增加，受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响，响应速度慢还是经常抱怨和困扰。解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服务数据流能就近访问，是优化网络数据传输非常有效的技术，从而获得高速的体验和品质保证。 网络缓存技术，其目的就是减少网络中冗余数据的重复传输，使之最小化，将广域传输转
Internet的高速发展，给人们的工作和生活带来了极大的便利，对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高，虽然带宽不断增加，用户数量也在不断增加，受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响，响应速度慢还是经常抱怨和困扰。解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服务数据流能就近访问，是优化网络数据传输非常有效的技术，从而获得高速的体验和品质保证。
选自timdettmers.com 作者：Tim Dettmers 机器之心编译 编辑：泽南 FP8 训练带来的速度提升可能要一统 AI 领域，但这是我要考虑的问题吗？ 深度学习对于算力的要求很高，对于个人来说，GPU 的选择很大程度上决定了你的工作、学习体验。显卡既贵又复杂，如果想购买新的 GPU，哪些功能最重要？内存、核心、Tensor Core 还是缓存？如何做出性价比高的选择？每出一代新 GPU 这些问题就要重新审视一番。 近日，华盛顿大学在读博士 Tim Dettmers 通过一篇长文在 RTX
关于CDN，想必你一定看过很多官方的解释。今天，将用一篇3844字的文章，来带你了解CDN的诞生、术语、原理、特征以及应用场景，看完这篇文章，相信你将会对CDN这项互联网基础设施有更加透彻的了解。
用户发送一个请求,智能DNS会向所有的节点发送一个探测指令,节点收到探测指令以后会主动判断自己和目标之间的距离,然后将探测的结果反馈给智能DNS,由智能DNS进行判断,最后返回综合评分最高的节点地址
在编写Python代码时，性能优化是一个重要的考虑因素。今天我将介绍一些实用的技巧，帮助大家优化Python代码性能，并提供详细的代码示例。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
本文分享一篇由清华& UCLA联合研究的论文『DynamicViT: Effificient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsifification』，提出token 的动态稀疏化采样，降低 inference 时的计算量。
（1）用户向浏览器提交要访问的域名。 （2）浏览器对域名进行解析，得到域名对应的IP地址。 （3）浏览器向所得的IP地址发送请求。 （4）浏览器根据返回的数据显示网页的内容。
Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM
火绒安全软件（个人版）迎来再次升级，对反病毒引擎进行了两项优化。第一，优化了引擎对于算力的使用，可将CPU的计算任务转移一部分到系统集成的GPU里来运行，以提升扫描效率。用户可在软件安全设置界面勾选“启用GPU加速”按钮全局开启，或在病毒查杀界面对单次扫描任务开启该功能（目前仅支持集成Intel核显的6代及以上Intel CPU）。第二，进一步采用精细化的检测逻辑，并通过进一步减少磁盘I/O（读写）的方式，有效提升二次扫描速度。
TEB算法是局部寻路算法、全局寻路算法提供一个结果B,然后经过局部寻路算法进行细化为
随着互联网的发展，来自用户的音视频媒体上传体量日益增加，媒体上传的速度正在成为影响用户体验的关键因素。由于用户所在地的网络基础设施、网络环境等因素的差异，上传可能会出现速度缓慢、网络抖动或丢包等问题。用户媒体上传依然有很多痛点问题需要解决。 长距离传输质量不稳定 国内主流云服务提供商在北京、上海、广州等城市部署了存储中心，腾讯云也是如此。在业务实践中，不可避免会出现终端用户与存储中心距离间隔太远的场景，例如，对于新疆乌鲁木齐的用户而言，最近的存储中心在约3000公里外的成都。对于印尼这类群岛国家，边缘岛屿的
斯皮尔伯格指导的电影《头号玩家》相信大家都不陌生，电影中高度成熟发达的VR（虚拟现实）技术是每一位科技爱好者都会憧憬的场景：
我们在应用机器学习模型时，除了最终效果，也非常关注它们的性能。而机器学习模型的性能，不仅仅取决于我们的应用方式（特征多少、模型复杂度），也和硬件息息相关。
前面专门写过一篇“软硬件融合”的系统性介绍文章，之后有很多朋友私信交流。不断汲取大家对软硬件以及软硬件相互协作方面的观点，逐步深化和完善“软硬件融合”概念和技术体系。
文章：Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、 图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。 随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
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