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CDN网络加速原理

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。

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    长亭雷池WAF动态防护初体验

    去年文章中有写道长亭雷池的安装方法这里就不说,感兴趣的话可以去看看腾讯云部署雷池 Web 应用防火墙安装及使用体验,今天刚好看到雷池更新了动态防护这个功能挺震撼的,顺手写下初体验:之前写企业模版的时候很讨厌同行我刚写好...下面说说雷池的动态防护怎么使用:添加站点后开启动态防护功能,需要类型版本6.0及以上,版本过低的可以先升级。...添加站点后开启动态防护功能,需要类型版本6.0及以上,版本过低的可以先升级。2.默认是黄色的按钮,需要自己点一下3.然后点击需要添加的资源4.这里选择你要加密的文件,我这里选择加密的是首页。...演示效果访问加密的文件时会出现当前网页已被动态加密保护正在解密中,这时候b格就上来了,让同行凑所不及心想这啥东西啊结果一开页面就惊呆了,怎么是乱码的,页面还能正常打开解密后的页面结尾:不得不说 长亭遥遥领先

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    S2DNAS:北大提出动态推理网络搜索,加速推理,可转换任意网络 | ECCV 2020 Oral

    S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间,从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索,解决了动态推理网络的设计问题,可进行任意目标网络的转换   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号...基于图c的思想,论文提出通用结构S2DNAS,能够自动地将目标网络转换成图c架构的动态网络。...Experiments *** [1240]   与多种类型的加速方法对比不同目标网络的转化后性能。 [1240]   与MSDNet进行DenseNet转换性能对比。...Conclustion ***   S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间,从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索,解决了动态推理网络的设计问题,可进行任意目标网络的转换。...此外,S2DNAS的核心是将静态网络转换成动态网络,如果转换时能够将静态网络的权值用上,可以更有意义,不然直接在目标数据集上搜索就好了,没必要转换。

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    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。...CDN通过在不同的区域、不同运营商部署服务器,配合全局负载技术,让用户能够从距离最近的服务器上获取数据,避免地域、运营商、网络拥堵等问题带来的时延,提供流畅的用户体验。...然而CDN技术的优势在于静态内容的加速,对于实时性较强的动态内容反而成为了弱项。CDN供应商也在通过增加智能选路的方式不断弥补其短板。...然而GA技术带来的用户体验仍然面临着挑战。

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    漫谈业务切片与网络加速

    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。 ?...图3.4G EPS多承载模型图 由于移动通信领域较高的附加值,更昂贵的基础设施资源,更苛刻的用户体验以及更为完善的标准体系,QoS实际在4G EPS中实施较为彻底,落地较多。...网络加速 每次网络重大变革毫无疑问均围绕加速产生。从电话接入到光纤到户,从程控交换机到SDN设备,从大哥大到5G,每次变革上网体验都有飞速提升。...随着4G向5G过渡,基站eNodeB可旁挂RGW/DGW设备,建立上下文承载后,流量通过RGW/DGW进行就近疏导,而不经过漫长的核心网回传,大幅提升网络体验。 ?...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。

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    智能网卡的网络加速技术

    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。...阿里通过主机协议栈延时优化、网络动态延时优化,将高性能网络的时延降低1个数量级。...通过端网协同的网络流控,多路径优化和全链路网络QoS等机制来降低网络动态延时,减少网络拥塞,故障时快速切换,保障大小流之间的公平性,有效处理网络incast。

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    CloudFlare 免费全球 CDN 加速的简介及接入体验

    CloudFlare 简介 CloudFlare 成立于 2009 年,是国外著名的免费全球 CDN 网站加速服务公司,它还提供实时安全保护服务和网络优化及流量统计等,可以免费使用,并且不用备案,也可以付费获得更好更快的服务...百度云加速的国外节点就是 CloudFlare 的节点(和 CloudFlare 合作使用)。...CloudFlare 的 CDN 节点主要分布于荷兰、美国、香港、法国、日本等国家和地区,使用 CloudFlare 在亚太地区的 CDN 节点可以大大加速你在美国或者欧洲的主机访问速度,对于在 Github...接入体验 因为我还有一个个人主页以及以及一个简洁搜索,这两个网站一个托管在 Github 上,一个放在免费的香港虚拟主机上,速度都不咋地,所以就通过域名 DNS 解析的方式接入了 CloudFlare。

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    加速博客体验:静态资源优化技巧大揭秘!

    通过这些方式,我们可以提高网站的性能和用户体验,有效地解决图片加载速度受带宽影响的问题。图片压缩这个方式是我想到最简单的,而且也不用花钱,完全就是靠自己使用代码实现的一个效果。...,以提高用户体验;下载时则可获取高清图片。...静态加速首先,让我们来详细讨论EdgeOne的主要功能——加速。它消除了之前提到的两种方式的缺点,但同时也可能增加一定的费用支出,因此在选择是否使用该功能时,也需要考虑个人的需求。...让我们看一下没有进行加速优化的效果。加速效果十分显著,因为我通常使用高清图片,所以每张图片加载时间基本在8秒左右,受限于我的带宽。...总结在博客写作中,静态资源加速方式是解决图片加载速度的关键。通过图片压缩、Nginx静态资源缓存和EdgeOne等CDN产品的应用,我们提高了网站性能和用户体验,减轻了服务器带宽压力。

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    MInference:通过动态稀疏Attention加速长文本推理

    注意力,特别是在长上下文中,是稀疏和动态的,即在不同的输入中,稀疏模式有很大的不同,如图1 b和1 c。...这种动态稀疏性呈现出三种适用于所有输入的独特空间聚合模式:A 形(A-shape)、垂直 - 斜线(Vertical-Slash)和块状 - 稀疏(Block-Sparse)。...如下图2 MInference 首先使用内核感知稀疏模式搜索算法为每个头部离线确定最佳动态稀疏模式,并为每种稀疏模式设计了对应的attention计算过程,如下图 3 对于「垂直 - 斜线」...然后,他们利用动态稀疏编译器 PIT 和 Triton 构建垂直 - 斜线 FlashAttention 内核,加速注意力计算。...然后,他们使用 Triton 构建块稀疏 FlashAttention 内核,加速注意力计算。

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    腾讯云 EdgeOne:下一代 CDN 加速体验,打造极速稳定的全球化网络

    EdgeOne 将传统 CDN 进行全面升级,通过边缘计算与安全防护的集成,提供更高的访问速度、更稳定的网络体验和更完善的安全保护。...它的动态缓存管理可以识别热门内容并优先缓存,确保用户访问到最常用的内容,进一步提升访问速度和用户体验。...由于用户分布广泛,跨区域访问存在网络延迟的问题,特别是在活动期间,访问峰值时往往会影响用户体验。...选择 EdgeOne 的原因全球加速,减少访问延迟:EdgeOne 提供全球加速节点,可以显著提升跨区域的访问速度,确保海外用户和本地用户享受一致的流畅体验。...技术优势:EdgeOne 的核心特性多区域节点与智能调度  EdgeOne 拥有覆盖全球的 CDN 加速节点,智能调度可以根据用户所在区域自动选择最优路径,并基于节点的负载情况进行动态调节,进一步提升了用户的访问速度和稳定性

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    Tensorflow搭建神经网络--加速神经网络训练

    今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络..., 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多....每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.如果运用上了 SGD, 你还是嫌训练速度慢, 那怎么办?...我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚....所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.【小结】如果觉得以上内容对你有帮助,欢迎点赞、收藏加关注。

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    如何加速我们的神经网络?

    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。

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