边缘安全加速平台 EO(Tencent cloud EdgeOne,下文简称为 EdgeOne)基于腾讯边缘计算节点提供加速和安全的解决方案,可以为电商与零售、金融服务、内容资讯与游戏等行业保驾护航,提升用户体验。EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ,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、边缘函数计算等一体化服务。
腾讯会议于2019年12月底上线,两个月内日活突破1000万,被广泛应用于疫情防控会议、远程办公、师生远程授课等场景,为疫情期间的复工复产提供了重要的远程沟通工具。
我们知道SEO是一门技术,但针对包罗万象的企业而言,各个行业的网站都具有不一样的特点,其中,五金企业网站更多的是侧重在B2B领域。
以大数据、人工智能为代表的新技术正在快速推动汽车行业的发展,从智能制造到精准营销,信息化对于车企的“提升”和“改造”愈发直接和明显,而这其中,数据分析技术在其中扮演着关键的角色。
Elastic 监控管理解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力,可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。
大家好,这次来使用轻量应用服务器搭建一个Google小恐龙游戏网站,回忆一下经典,同时打发时间哈哈
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随着云计算技术的飞速发展,边缘计算和加速作为连接云端与终端的关键桥梁,正逐渐成为行业关注的焦点。腾讯作为国内领先的科技企业,推出的EdgeOne边缘计算产品引起了市场的广泛关注。本篇文章博主通过亲身测评EdgeOne产品集成后,3D网站的加速和安全两个维度的性能,为读者全面展示腾讯EdgeOne产品的性能与优点。
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以往提到阿里技术大牛,大家一般最先想到的肯定是多隆、行癫、鲁肃和道哥等人,但今天想介绍一位阿里当年从亚马逊重金挖回国的前 P10 架构师——郭东白。 第一次接触郭东白,是从凤凰网当年出的一个记录短片里,里边提到阿里从亚马逊挖了个跨境电商方面的人才,空降速卖通做首席架构师。采访中郭东白用“有豹子速度的大象”来形容 2014 年的速卖通,确实,当时跨境电商吃着 Web 的流量红利,每年速卖通的同比增长都在 100% 以上,业务野蛮增长,臃肿的系统却跟不上。 郭东白面临的挑战非常非常多,比如: 速卖通在全球有 1
现在网络Web攻击真的防不胜防啊,相信有很多独狼开发者自己建站,租个云服务器,一部署自己的服务,每隔一段时间内测和网站总有一个要崩。自己感觉难受不说,网站稍微有点要出头的时候,数不清的访问攻击就接踵而至:恶意软件、SQL注入、网站挟持、钓鱼攻击、跨站脚本攻击、恶意爬虫等等,让个人开发者甚为揪心,如果是企业网站的话,攻势有过之无不及。
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自打互联网兴起,“得数据者得天下”越来越成为企业信奉的真理! 没点儿数据处理、数据分析能力在职场不仅直接影响自己的办公效率,还越来越没竞争力。 不会批处理,数据一多立马抓瞎; 会用的函数屈指可数,一张表的数据都处理不清,更别提跨表; 不懂数据分析,永远给不到老板想要的数据; 汇报、总结、述职,可视化搞不定,好印象全无! 这些我都理解,所以专门为你精选了 1份Excel实战课+4份大礼包 原价199,现仅0.01元 直击痛点、难点 帮你解决工作中99%的问题 4天精编Excel实用技能课 课程采用【互
主要优势:所有截图类模板包含采样截图、按时间点截图、转动图都可以直接在控制台上下载和预览,帮助用户更轻松获取自己的图片链接,可参考文档:模板设置
漏洞扫描器可以快速帮助我们发现漏洞,如SQL注入漏洞、CSRF、缓冲区溢出等。下面就介绍几种常用的漏洞扫描工具。
如今 BAT、美团、字节跳动等一线大厂都在加速推进业务的容器化、云原生化。打开这篇文章的你,应该或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有过接触。 在这样的背景之下,很多问题成了开发、测试、运维同学的家常便饭: 某个新版本发布上线之后,发现主机的 CPU 使用率持续飙高,但不知道根本原因在哪,只能根据过往的经验一一排查; 新版本上线之后,很难判断功能是不是完全正常,只能等着用户找客服投诉之后,才知道哪个模块出现了报错; 基础设施方面,通过监控搞了一大堆稀奇古怪的仪表盘,看着花花绿绿一大片,可
随着Python的发展,已成为程序员能力模型中,非常重要的一个技能。 甚至BATZJ的工程师,都无可否认现在Python对于一个程序员职业发展的重要性。 但很多小白在面对“怎么规划未来Python的学习计划”时,往往很难做出正确的选择: 因为应用方向多,反而不知道该学什么 知识点那么多,正确的的学习路径是什么 市面上教程质量参差不齐,很多为了“速成”存在大量的知识断层,学完后连demo都写不好 这些问题,其实多数小白都层遇到过!至于学什么?长期往哪个应用方向发展?以我的经验来看,只有学过后,尝试后,才能
这个的话主要是看我们做什么样类型的业务和用途吧,就一般经验来说,很多的一些个人用户个人站长使用的话,其实300GB的流量也是足够使用的了。
图源:ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue ChatGPT 是由 OpenAI 于2022年11月推出的一个预训练的对话式大规模语言模型。短短数天便已“屠版”社交媒体。 爆火的 ChatGPT 如果说下边的事情,是一个 AI 完成的,你会作何感受? 我们来让它做个脑筋急转弯: 还是让它写段代码吧: 除此之外,它还会帮代码找 Bug 、会写各种文风的文章、会写广告文案、会编写游戏代码,甚至还会考试……仿佛无所不能。 美中不足 纵使它千般万般好
边缘安全加速平台 EO (TencentCloud EdgeOne)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。
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监控网络流量虽然不足为奇,但监视大型企业级组织中的网络流量与家庭或家庭办公室的方式大不相同。大多数大型公司都有各种域,例如WAN,SD-WAN,数据中心,AWS,Azure等。随着大型企业网络环境的扩展,监视网络流量变得越来越困难。知道如何监视网络流量对于确保网络以最佳状态运行至关重要。以下是监控网络流量的五个基本步骤。
9月23日,《美国科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,PNAS)在线发表了我院王海鲲教授课题组合作发表的题为 “Health benefits of on-road transportation pollution control programs in China” 的研究论文。该成果在系统梳理我国近二十年来道路交通污染治理政策的基础上,首次定量分析了它们对改善环境空气质量和人群健康的影响。
在对数据的质量进行分析后,接下来就可以对数据的特征进行分析和计算,也可以通过绘制图表对数据的特征进行展示。数据的特征分析通过有以下几种方式:分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析(帕累托分析)、相关性分析、正态性检验。
导语 随着数字化转型升级加速,企业对产品质量管理的需求增量不断扩大。一方面是更多行业领域对软件测试服务的探索实践,一方面是业界需求的持续迭代升级。在一定程度上对产品品质服务提出了更高的标准要求。 作为行业领先的质量云服务厂商腾讯WeTest基于行业发展变革,不仅对平台全线产品进行创新升级,还推出了多项新功能服务,解决不同行业领域日益多样化、复杂化的痛点需求,多维度助力产品质量提升。 持续推陈出新,紧随技术进步和市场变化,这也是腾讯WeTest的至强之道。 所有产品将于2021年6月18
01 WeTest全面升级为“质量云平台” 近年来,信息化、智能化、数字化已经成为企业转型的主基调,借助大数据、5G、AI、云计算等新兴技术,企业的在线化服务大幅增加、应用产品更新迭代的频率也在不断加快。同时,随着产业互联网的升级,数字化营销被广泛运用在各行各业,如何保证线上运营活动顺利开展,也是企业非常关注的重点问题。然而,在应用研发测试及线上活动的开展过程中,往往会面临平台、机型、网络、安全等测试难题,伴随着用户对使用体验的要求越来越高,能否为用户提供高效稳定的服务对开发者来说已成为不小的挑战,可能会直
从 Elasticsearch 7.0之后,为了提高搜索的性能,在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。
EdgeOne 作为腾讯云下一代的 CDN ,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、边缘函数计算等一体化服务,也支持用户按业务需求,配置自定义复杂访问控制规则。
数据分析的概念都不陌生,在我们大学时候的数据报告、年底工作业务总结、社会上的各行各业的发展都离不开数据。数据分析的广泛适用性、未来发展的引导性使得数据分析在社会生产、科学研究中持续火热。由于数据分析概念比较模糊,有必要对数据分析的理论和过程进行简单的梳理,对数据分析有更为深刻的认识。
数据猿导读 随着互联网技术的不断发展,传统金融业务也从线下不断转移到线上,很多原先在线下的金融机构开始在互联网上开展经营活动。由于线上和线下的经营方式的差异,在对客户背景了解方面,互联网金融机构面临着
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从事 Python 开发的这些年中,我见过很多 Python 教程和书籍,他们大都这样讲 : 先介绍 Python 的基本语法规则、list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作.... 就这样一点一点往下说。 虽然这样的讲解看似合理,但是大多都偏重理论讲解,案例又过于生活化,脱离了真实的项目开发。 导致很多人学完一旦将理论落地到实际的项目编码中,就一头雾水,甚至一行代码都写不出来! 01超13万人学习的Python教程 其实我也有过那段「自学」的迷
7月29日有幸受邀参加了腾讯云lighthouse & dnspod在长沙举办的线下meetup交流会,并在会上了解到了腾讯云最新推出的安全加速一体化方案—EdgeOne。
参考: https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
原作者 Billy Charlton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Uber 和 Lyft 是美国主要的两个打车应用。数据科学家对其在旧金山的出行数据进行了可视化,发现每日行程超过20万人次。 我叫 Billy Charlton,Because LLC 公司的创始人,西雅图的普吉特区域理事会的前数据总监。我擅长交通规划领域,因为这对我们的城市和日常生活有直接的影响。 最近,旧金山交通管理局发布了 Uber 和 Lyft 的城市出行数据,这是史无前例的。加在一起,
腾讯云域名特惠包 腾讯云域名特惠包是腾讯云最新推出的优惠活动类产品,特惠包内含有多个种类的域名资源,以低于普通售价的优惠价格,限时、限量进行购买。 腾讯云域名特惠包内含有多个域名组合,以优惠价方式限量出售。如您有长期、批量注册域名的需求,可提前购买域名特惠包,并在后续注册域名时,选择对应的域名特惠包进行抵扣即可。 (注:域名特惠包仅支持普通域名注册,不包含白金域名、溢价词、保留词等特殊域名。) 腾讯云全新优惠型产品,内含多个业务资源! 组合批量购买,获得更加劲爆、优惠的价格! 一次购买, 1年有
受居民高网购频次及持续渗透驱动,预计2020/21年全行业业务量增速分别为22%/20%,件量将达到773/928亿件。
一般情况下,我们的网站可能较多的会使用百度统计、谷歌统计。但是有些我们个性化业务统计的,我们可能还会用到付费或者免费的统计工具,比如我们可以利用 Matomo 在服务器中部署自己的网站统计工具。这款 Matomo 工具是开源网站流量分析工具,在这篇文章中老蒋将利用 宝塔面板部署 Matomo 到我们的服务器。
机器学习算法需要作用于数据,而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适,而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据,会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇,列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 数据集特征:多变量 记录数:150 领域:生活 属性特征:实数 属性数目:4
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域,也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛,都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性! 最近一两年,我身边也有不少人开始学Python,但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题: 知道Python很牛,但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐,很多为了“速成”存在大量的知识断层,学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代,即使再难,也得坚持学
在实际的使用中,数据并不总是干净的。 根据产生方式的不同,数字可能会在 JSON 主体中呈现为真实的 JSON 数字,例如 5,但也可能呈现为字符串,例如 “5”。 或者,应将应为整数的数字呈现为浮点数,例如 5.0,甚至是 “5.0”。
Python因为其优越的特性广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发、后端开发、自动化测试/运维、爬虫等领域,也得到了很多企业的青睐。 甚至连BATZJ的技术大牛,都无可否认Python现在对于一个程序员发展的重要性! 最近一两年,我身边也有不少人开始学Python,但是我发现90%的人都会遇到各种各种的问题: 知道Python很牛,但是因应用方向太多了反而不知道该选择什么 所学教程质量参差不齐,很多为了“速成”存在大量的知识断层,学完后只会写demo 在这样一个以实力吃饭的时代,及时再难,也得坚持学
本项目由数之联投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
当前微信支付对整体质量要求非常高,体现在可用性方面是需要达到 99.99%,同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下,读写成功率是没有达到要求,在个人账单 ES 索引场景下,写成功率为 99.85%,读成功率为 99.95%,所以这里亟需优化。
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