前言 CDN CDN架构 客户端如何访问 往期推荐 前言 之前记录过关于DNS的内容,[DNS域名解析系统],不熟悉的同学可以点击进去看一下。 那跟今天记录的内容有关系吗?...在这个服务器上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 网络的全局负载均衡器。
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。
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 全站加速网络(Enterprise Content Delivery Network,ECDN)提供全协议网络加速...,适用于动静混合、纯动态、跨国、上传、协同办公等多种加速场景。...不同于专线网络或其他三层加速,ECDN 资源更为丰富,同时融合静态缓存、智能路由、协议优化、多路传输、抗抖动等自研技术,加速效果更加显著;接入便捷,功能配置灵活多样,可满足您个性化的业务需求。...【课程目标】 了解腾讯云全站加速网络 ECDN 了解腾讯云 ECDN 的特性 【课程大纲】 知识模块 简介 腾讯云全站加速网络 ECDN 腾讯云全站加速网络 ECDN 产品概述
最近接触到关于UDP加速的开源项目,感觉蛮有使用价值,做了个简单的应用,分享给大家!...主要应用技术包括: 1、UDP 加速-UDPspeeder和tinyfecVPN; 2、HTTP 代理-Squid ; 3、端口转发-tinyPortMapper -也可以使用nginx或者haproxy
本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。...3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富,现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。
对于国内 Kubernetes 用户来说,容器镜像和 Helm 公共仓库的网络问题是两大痛点。遗憾的是这些问题并没有随时间推移而改善。...今天带来一个好消息,一些热门的 Helm 公共仓库已经可以加速了。网上很早就有一些 Helm 仓库的国内镜像,但是已经多年未更新了。...站点链接中国站GitHub Pages提供热门 Kubernetes Helm Charts 资源聚合和网络加速,使用国内 CDN 发布,涵盖 Helm 仓库和文档资源。...replica.persistence.enabled="false" \ bitnami/redis镜像源BitnamiPrometheus CommunityGrafanaIngress Nginx加速原理基于
来源|腾讯SaaS加速器一期项目-理才网 ---- 日前,浙江人社发布《浙江省优先引进人力资源服务企业推荐名录》。 229家竞争力强、知名度高、专业性强的人力资源服务企业上了推荐名单。 ?...理才网(腾讯SaaS加速器一期成员)就是其中之一。 实施人才强省的这些年,浙江省人才净流入成了全国第一,人力资源服务市场同比增速达85.49%。...随着人力资源服务赛道逐渐明朗,市场格局慢慢成型,引进国内外优秀人力资源服务企业,兼容并蓄,协同发展,又推动这份“浙江省优先引进HR服务企业推荐名录”的诞生。...———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持...,从战略到场景落地全方位加速企业成长,从而助力产业转型升级。
导读 本文是针对序列推荐任务提出的方法DGSR,通常我们只考虑用户本身交互序列中包含的信息而忽略了动态信息,即利用动态GNN连接不同用户的交互序列,发掘用户和商品的交互行为。...2.2 动态图 动态网络定义为,其中V是节点集合,边E表示节点之间在t时刻的交互,因此边可以表示为,有些情况下,t也可以表示两个节点交互的先后顺序。...通过记录每条边的时间或顺序,动态图可以捕捉节点之间关系的演变。 3. 方法 如图所示为DGSR的主要流程,分别包括动态度构造,子图采样和动态图推荐。...同样,由所有用户组成的动态图的规模也在逐渐扩大。这会增加计算成本并在目标序列中引入过多的噪声。为了有效的训练和推荐,这里采用一种采样策略,其细节如算法 1 所示。...3.3 动态图推荐网络 此处设计动态图推荐网络DGRN从子图中学习用户偏好,通过GNN进行消息传播的目标是学习用户到商品和商品到用户的信息,但是如何去编码邻居节点的序列信息是一个难题,直接使用GNN无法捕获序列信息
高速方法 第8式,在循环体中避免重复计算 低速方法 高速方法 四,加速你的函数 第9式,用循环机制代替递归函数 低速方法 高速方法 第10式,用缓存机制加速递归函数 低速方法 高速方法 第11式,...用numba加速Python函数 低速方法 高速方法 五,使用标准库函数进行加速 第12式,使用collections.Counter加速计数 低速方法 高速方法 第13式,使用collections.ChainMap...加速字典合并 低速方法 高速方法 六,使用高阶函数进行加速 第14式,使用map代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 第15式,使用filter代替推导式进行加速 低速方法 高速方法 七,使用numpy...Dask进行加速 第21式,使用dask加速dataframe 低速方法 高速方法 第22式,使用dask.delayed进行加速 低速方法 高速方法 十,应用多线程多进程加速 第23式,应用多线程加速...IO密集型任务 低速方法 高速方法 第24式,应用多进程加速CPU密集型任务 低速方法 高速方法
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。 ?...类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的,随着新业务的发展,传统网络仍然需要切片,典型如游戏加速、视频加速、出国加速等,它具备明显的业务特征,这里我们称为业务切片更为准确,它并未采用5G颠覆性的网络切片技术...业务识别是一把刀的话,那么加速网络就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至加速网络,实现网络加速。...当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速,可撇开固网、移动通信网络的不同,实现无差异化网络加速。...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。
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。
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。
01 时延+质量,网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。...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。...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。...协议升级与简化,减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。
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。
但是到推断(Inference)的时候只需要做一个前向计算,将输入通过神经网络得出预测的结果。...因为模型如果做得不好,没有做优化,可能需要二三百毫秒才能做完一次推断(Inference),再加上来回的网络传输,用户可能一秒后才能得到结果。...项目推荐一:NVIDIA JetRacer AI 搜索结果 网络搜索结果JetRacer AI Kit 这一款是专门为NVIDIA JetRacer AI 项目设计的智能车套件,基于Jetson Nano...源码地址:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetracer 视频教程: https://www.bilibili.com/video/av66312848/ 项目推荐二...plan 文件,onnx 格式文件,这样一来,可以把前处理,NN 计算,后处理都服务化,免除工程师搞复杂的编译工作和写 c++ 的工作,整个部署只需要写 python,特别通用高效,且没有竞争力 项目推荐三
本文向大家介绍几个好用的加速工具,可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具,即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器,由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架,目前它已在 GitHub...基于 Numpy 数组的实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。...只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。 ?
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。
Inspeckage是一个用于提供Android应用程序动态分析的工具。通过对Android API的函数使用hook技术,帮助用户了解应用程序在运行时的行为。...Inspeckage简介 对Android应用程序的动态分析是移动应用安全测试的核心部分。
概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。...这样可以无状态的进行数据传输,然后中间加一些文件校验和重传机制,达到加速传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受网络波动的影响。...特别是网络拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。
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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