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使用CDN(jsdelivr) 优化博客访问速度

CDN是构建在网络之上的内容分发网络,依靠部署在各地的边缘服务器,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。...CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。...——百度百科 本地创建一个CDN 库 本地创建一个文件夹用来存放需要上传的文件 比如我这里直接把主题的source文件夹放在CDN上了.因为访问博客的时候,浏览器请求的时候,先去请求这些JS,CSS,...图片等资源,然后才会显示博客里面的内容,这也是为什么很多同学访问我的博客会一直卡在最后一公里,一直进不去的原因....@1.0.0/source/ 引用成功后,会看到这样的界面: 需要修改的地方 然后在主题的配置文件下 找到关于CDN加速的配置,填上这个链接即可 完成了,现在清空一下缓存来看一下访问速度 如果遇到资源更新

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Github 部署 | CDN 加速网页,速度嗖嗖的

我在 Github 上随便找了个 http://blesstosam.github.io/ 的网页测了一下速度,好家伙,大半个中国都访问不了,点击这里查看详情。 全是红色,吓死个人儿。...再给大家看看上了 CDN速度如何: 虽然有的时候访问还不太行,但是整体情况比上面彳亍了不少。...上面的部署方式是很常见的,先将静态资源(css、js、fonts、image 等)部署在 CDN 上加速访问,再将 index.html 部署到 COS 桶上来覆盖上一版本的 index.html。...配置 NameSilo 回到 域名管理 可以发现 CDN 给我们提供了一个 CNAME: 只要将 DNS 的 CNAME 指向 CDN 的 CNAME,那么整条访问链路就被我们串起来了。...,你的网站访问速度会比以前不少。

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    CDN】使用腾讯云CDN加快网站访问速度并防御恶意攻击

    各位站长朋友们在漫长的建站之旅中,或多或少都会遇到以下几个问题: 网站访问速度慢,导致搜索引擎不收录;在收录后,让用户们满怀期待地点开你的网站,最后却在漫长的等待中失落的选择了退出。...网站速度,内容质量好,用户也有很多。但是因为遭到同行的眼红,导致服务器被恶意DDoS,用户们打不开网站,以为站点倒闭,损失了很多老用户。...接入了一些“高防CDN”,可是由于速度慢、功能少、服务态度差、接入麻烦等原因,导致效果非常不理想。 服务器配置低,用户访问时负载很高,导致网站卡顿,影响用户体验。...第三方对象存储 如果要加速的是其他厂家的对象存储,可以选择第三方对象存储,不过目前只支持AWS S3和阿里云OSS。 步骤与前者一样,只不过要自己填写源站地址。...这时复制域名加速的CNAME(图2-1),修改加速域名的DNS为刚刚复制的内容,即可完成完成CDN部署。这时,网站不仅速度变快,还可以防御恶意攻击了!

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    使用CDN加速,让网站访问速度瞬间提升30倍

    因为我们的网站大部分都是单个页面在1M大小左右或者以下的,加速和不加速所带来的区别不大,没有那么的明显,因此很多人使用cdn加速并不是单纯的想要加速提升访问速度的作用,其实也可以保护和适当的减轻源站的压力...不过今天给一个网站配置cdn加速的时候感觉到速度的显著提升和加速的效果的明显了,因此总结出一些经验,这个站首页非常的大,游戏类的页面一个网全是些大图片一张就好几兆的那种,整个网页接近30M的大小,由于服务器带宽限制...,完成首页加载的市场几乎要超过一分钟以上的,但是使用了CDN加速之后降低到了2-3秒的速度,感觉瞬间提升了二三十倍的速度,这个体验就非常的明显了。...通过多次测试强制刷新网页记录的时间大多在2-3秒的时间区间,基本可以确保3s左右可以正常加载完成,基本可以满足访问需求,大大的提升了访问速度。...因此总结出一些经验,哪些内省的网站使用cdn加速会比较明显; 1、网页上大量的图片小文件的网页 2、源站服务器带宽受限制比如很多人购买服务器选择的带宽一般是固定带宽的1M或者2M的,这个速度是很慢的,

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    临时解决因CDN造成博客访问速度异常的问题

    问题表现 博客加载速度异常缓慢,虽然主体已经加载出来了,但是大量插件要等好久才能正常加载,比如左侧栏目录,标签云和自定义脚本等。...问题源头 最近由于CDN提供商jsDelivr在国内访问异常,大量网站出现加载速度异常缓慢的问题,我自己也是排除插件因素后,仔细看了F12才发现是CDN的锅。。。...问题解决 一切用到jsDelivr加速的插件/设置/代码,要么替换成别的CDN,要么禁用CDN。...如果你的博客是Argon主题,设置里不要使用jsDelivr,比如数学公式默认的CDN就是jsDelivr,换用其他或禁用 ---- 受到影响的不只博客,比如之前教的青龙面板和xdd后台也使用了jsDelivr...,所以时不时无法访问或样式异常,临时解决方法只有访问国外网站,青龙面板可以用一键修复脚本,xdd暂时不清楚如何将cdn资源部署到本地,要么就等项目方恢复国内访问(xdd最新版已修复)

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    使用 DNSPOD 和腾讯云 CDN 加快网站访问速度的教程

    不过考虑到网站主要面向国内访客,就需要提高访问速度,所以今天魏艾斯博客说一下如何使用DNSPOD和腾讯云 CDN加快网站访问速度的教程。...好在现在 BA 的速度也是蛮的,自己操作 21 个工作日(时间久但不会掉)就可以了,如果找代备(时间短,付费,但可能会掉)的话不到一周就可以了。各有利弊大家自行选择。...值得一提的是在腾讯云 CDN 设置的高级工具里面,有一个流量包管理功能,腾讯云 CDN 默认赠送 10G 流量/月,一般网站来说也够用了,如果不够用可以点我购买,老魏买了 100G 流量包,价格不贵 30...加速真的很难满足来自各个地区不同宽带的快速访问。...而国内除了腾讯云 CDN 加速之外还有百度云加速等等别的很多提供 CDN 加速功能的商家,根据个人情况自行选择,以后也会把别家 CDN 的操作写出教程来方便大家参考选择。

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    CDN】用腾讯云加速自己的网站访问速度,原来这么简单!

    今天给大家分享一个好东西:腾讯云的CDN服务。对于个人网站的访问加速非常有用,更重要的是它还非常好部署~1、为什么要加速?因为运营自媒体的原因,我需要有一个自己的域名和服务器。...大家可以看到这个服务器的配置并不高,平时用户访问起来速度就比较慢,如果访问量增大就GG了。但是添加服务器配置的价格很高,怎么办呢?...这时候就可以花一点小钱,购买专门给网站加速的CDN(网站内容分发)服务了。图片2、CDN配置说实话,搭建个人网站,我最怕的就是麻烦。尤其是更换服务器的时候,安装一大堆软件和配置,想想就劝退了。...但是CDN的配置,真的很简单,因为你只要购买了腾讯云的服务器 + CDN,它可以一键帮你配置。步骤如下图所示。图片图片图片只需要这样简单的3步,它就可以添加解析了。

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    LinkedIn 开源 Iris 消息处理器,速度旧系统 86.6 倍

    iris-message-processor 的处理速度有了显著提升,相比之前的处理器,在平均负载下速度 4.6 倍,在高负载下速度 86.6 倍。...即使在同时减少 50% 节点的情况下,新处理器也保持了高效的处理速度,可以在不到 30 秒的时间内完成集群再均衡,并在不到 3 秒的时间内处理升级事件,即使是在高于平均负载的情况下。...在过去的几年,我们一直在用 Go 语言逐步重写我们的大部分关键监控服务,并在开发速度、性能和可操作性方面获得显著的好处。...一个典型的例子就是 iris-message-processor,它在高负载下的性能之前的版本要好几个数量级。...我们曾经遇到过一个 DNS 问题导致我们的一个生产数据中心中的大部分服务(包括 iris-message-processor)无法访问时。

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    速度晶体管1000倍,新型单光子开关登上Nature

    CHOI 机器之心编译 光处理器的频率会是 THz,晶体管的 GHz 好多倍。...一种新型光学开关每秒钟的运行次数达到 1 万亿次,要比现在商用的顶级硅芯片 100 到 1000 倍,这项研究未来或许可以催生出基于光而不是电的新一代计算机。...在如今人们应用最为广泛的计算机架构中,晶体管通过开和关两种状态表示数字 0 和 1,用光开关代替传统晶体管的光计算机理论上可以普通计算机运行更快,因为在常规条件下光子传播速度电子要快很多倍。...新研究的重要之处在于,它不仅速度很快,而且平均只需输入一个光子就可以进行切换。相比之下,晶体管通常需要数十倍的能量来进行切换,而且使用单电子进行切换的速度也要慢很多。...虽然前路漫漫,但 Lagoudakis 还是认为他们的研究是通向「光学加速器」的正确道路,很快就会发展出传统电子计算机更快的算力。

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    标准关联容器一定vector的查找速度吗?

    /https://vimsky.com/examples/usage/cpp-set-key_comp-function-01.html //每个标准关联容器可以通过 它得 key_comp成员函数来访问排序判断式...不能被修改: //让用于 set::iterator的operator*返回一个常数 T&, 可以让set的迭代器的解引用的结果是set元素的常量引用 //在这样的实现下,讲没有办法修改set的元素,因为所有访问那些元素的方法都将在让你访问之前加一个...如果你进行任何容器元素的原地修 // 改,你有责任确保容器保持有序 条款20:考虑有序vector代替关联容器 //快速查找数据结构时,我们立刻会想到标准关联容器:set,multiset,map和multimap //如果查找速度真的很重要...,这些也不是最快的,可以考虑非标准的散列容器 //如何实现一个 vector标准管理容器查找的更快呢?...而一旦位置合适了,只要你的程序按照 // 阶段方式使用数据结构,它们往往相应的使用真的map的设计运行得更快而且使用更少内存。

    1.8K10

    如何设置cdn改善访问速度 设置上传缓存内容的步骤有哪些

    其实简单而言,就是对网络访问提起加速,通过专门的供应商提供服务,根据每个区域来设置边缘服务器,用于缓存内容就近提交访问,减轻主机的负荷,使得访问的响应速度会更快。...不少服务商都在了解如何设置cdn,使用cdn的加速是什么概念等问题。...如何设置cdn改善访问速度 但是如何才能提升在原本的服务器速度上的网络访问呢,可以通过cdn来完成操作,cdn的概念提出之后,提升了网络的访问速度,传统的模式是直接访问IP网上的媒体内容,如果同时访问的人数较多...设置上传缓存内容的步骤有哪些 首先可以选择cdn的供应商注册,其实如何设置cdn和云服务器的差距并不大, 因为都是建立的虚拟服务器,只是cdn是分散主机的负荷,通过内容分发的方式来提升访问速度。...登陆之后可以看到管理界面会显示已购买的IP地址,通过本地连接远程控制,可将图片、css、文件内容上传到cdn上做为缓存,这样当用户访问的时候反馈的结果会更快速。

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    Julia开源新框架SimpleChain:小型神经网络速度PyTorch5倍!

    最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度PyTorch至少5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。...SimpleChains.jl最开始用于在医疗数据分析中用于科学机器学习(SciML)的解决方案:小型神经网络(和其他近似器,如傅里叶数列或切雪夫多项式展开)可以与已知的半生理学模型(semi-physiologic...目前AI加速的工作主要集中于GPU内核加速,让指令运行尽可能,由于这些大型矩阵-矩阵操作在GPU上是最快的,并且也是大模型的主要瓶颈,所以性能基准基本上只是衡量这些特定内核的速度; 3....再换到差一点的处理器,6核CPU上,Jax需要19秒,而Julia需要9秒,速度提升就只有2倍了。 在稍微大一点的、实际可用的神经网络上,训练速度还会有这么大的差距吗?...在AMD EPYC 7513和Intel i9 10980XE又进行了两次实验,结果GPU更快,准确率也更高。

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    为什么这家公司的芯片推理速度英伟达20倍?

    基于其独创的 Wafer-Scale 引擎,该服务在 Llama 3.1 7B 和 70B 模型上分别实现了 1800 token/s 和 450 token/s 的超推理速度。...而随着处理器速度的不断提升,内存访问速度便成为了制约系统性能的主要因素。 冯·诺伊曼架构示意 这种情况在大模型推理中表现得尤为突出。...这种设计特别适合处理大语言模型中的序列生成任务,因为它能够高效处理具有强依赖性的连续操作,而且避免了频繁访问芯外储存,从而带来显著的推理速度收益。...超推理的优先级与成本 尽管以 Groq 和 Cerebras 为代表的存算一体推理服务带来了数十倍的推理速度提升,但主流推理服务商仍几乎清一色地在使用英伟达 GPU。...未来,争取将超推理推行为整个行业的默认选项。 未来秒速推理带来新的想象力 当推理速度达到每秒近千 token 时,一个完整的模型响应可以在眨眼间生成完毕。

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    Julia开源新框架SimpleChain:小型神经网络速度PyTorch5倍!

    最近Julia开源了一个新框架SimpleChain,在小型神经网络的运行速度PyTorch至少5倍! Julia从一出生开始,就瞄准了科学计算领域,并且一直在与Python暗中较量。...SimpleChains.jl最开始用于在医疗数据分析中用于科学机器学习(SciML)的解决方案:小型神经网络(和其他近似器,如傅里叶数列或切雪夫多项式展开)可以与已知的半生理学模型(semi-physiologic...目前AI加速的工作主要集中于GPU内核加速,让指令运行尽可能,由于这些大型矩阵-矩阵操作在GPU上是最快的,并且也是大模型的主要瓶颈,所以性能基准基本上只是衡量这些特定内核的速度; 3....再换到差一点的处理器,6核CPU上,Jax需要19秒,而Julia需要9秒,速度提升就只有2倍了。 在稍微大一点的、实际可用的神经网络上,训练速度还会有这么大的差距吗?...在AMD EPYC 7513和Intel i9 10980XE又进行了两次实验,结果GPU更快,准确率也更高。

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