在国外的服务器上因为受各种因素影响,即使国外的服务器都是百兆共享或者G口到国内下载速度都不是很让人满意,大部分人购买国外服务器是用作存储下载或者扶墙,速度慢的所以话影响我们的使用体验.所以就搞出了很多加速的方法,本文以Linux为例,总结一下现有的加速方法,同时提供一个新事物–BBR加速器. 一.Kvm/Xen/Vmware/独立服务器的加速 1.锐速 ServerSpeeder KVM这些加速比较容易,他们可以使用锐速来优化网络.锐速是一种单边加速器,加速TCP来实现速度的提升,他和后文提到的

上个月买的vultr的vps 感觉看视频还是比较慢的 于是上网找教程开启BBR加速 在这里记录一下 以后可能会用到 BBR 是 Google 提出的一种新型拥塞控制算法,可以使 Linux 服务器显著地提高吞吐量和减少 TCP 连接的延迟. BBR解决了两个问题: 再有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽.非常适合高延迟,高带宽的网络链路. 降低网络链路上的buffer占用率,从而降低延迟.非常适合慢速接入网络的用户. 高延迟高带宽,这不就是我吗..... 升级内核 开启 BBR 要求 4.10

负载均衡技术       现代企业信息化应用越来越多的采用B/S应用架构来承载企业的关键业务,因此,确保这些任务的可靠运行就变得日益重要.随着越来越多的企业实施数据集中,应用的扩展性.安全性和可靠性也越来越受到企业的重视.       负载均衡技术通过设置虚拟服务器IP(VIP),将后端多台真实服务器的应用资源虚拟成一台高性能的应用服务器,通过负载均衡算法,将大量来自客户端的应用请求分配到后端的服务器进行处理.负载均衡设备持续的对服务器上的应用状态进行检查,并自动对无效的应用服务器进行隔离,实现

目录 java异步编程降低延迟 一.ExecutorService和CompletionService 二.CompletableFuture(重要) 三.stream中的parallel(并行流) 四.实际使用的另外一点总结: java异步编程降低延迟 在平时开发的过程中,其实有很多可以采用多线程优化的地方,像ExecutorService.CompletionService.CompletableFuture和并行流等类,只是没有去注意,这里总结下日常工作中常用的一些方法. 一.Execut

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

耀磊花楹qq82521463香港WK自营机房多IP服务器租用,多IP站群服务器,多IP多C段 站群服务器租用 耀磊数据拥有3万个自由香港IP以及独立AS号,是APNIC核心成员,机房通过BGP融合 多条线路直连PCCW.NWT.PACNET.中国电信(香港CN2)等大型ISP服务商.对中国大 陆.亚太.北美乃至全球都有良好的网络表现,欢迎携手合作! 1.耀磊数据香港WK机房提供海量IP,支持多C段,5IP-258IP,4C段,8C段等,可以 满足用户对多IP服务器的需求,适合搭建代理服务器.游戏

使用Linode VPS主机产品经历过512MB内存升级至1GB内存,再升级至2GB内存,以及目前推出1GB内存方案月付10美元.比如我们在使用Linode 2GB内存方案的时候占用资源不是太多,其实1GB方案也足够我们使用那完全可以降级方案,这样可以最大化利用资源,当然是为了省钱考虑. 今天在整理自己的一台Linode VPS主机时候看到占用内存在150-200MB左右,所以1GB内存方案足够使用,所以准备通过平滑降级的方法处理,这样每个月还可以节省10美元的费用.有些教程写到直接Resize

转自:星辰的<Unity3D占用内存太大的解决方法> 最近网友通过网站搜索Unity3D在手机及其他平台下占用内存太大. 这里写下关于Unity3D对于内存的管理与优化. Unity3D 里有两种动态加载机制:一个是Resources.Load,另外一个通过AssetBundle,其实两者区别不大. Resources.Load就是从一个缺省打进程序包里的AssetBundle里加载资源,而一般AssetBundle文件需要你自己创建,运行时 动态加载,可以指定路径和来源的. 其实场景里所有静

作者:予涛 途坦 这个夏天,没什么能够比一场酣畅淋漓的奥运比赛来的过瘾.但是,在视频平台直播观看比赛也有痛点:"卡顿" 和 "延时".受限于不同地域.复杂的网络情况.传输速度等原因,当您还在为赛点焦灼的时候,隔壁已经传来欢呼声,观赛兴致瞬间全无.为了打造更加流畅稳定低延时的直播体验,越来越多企业关注低延时直播技术应用. 阿里云低延时直播RTS(Real-time Streaming)是在视频直播的基础上,进行全链路延时监控.CDN传输协议改造.UDP等底层技术优化,

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs

原地址:http://www.gameres.com/msg_221889.html 作者:Amir Fasshihi 流畅的游戏玩法来自流畅的帧率,而我们即将推出的动作平台游戏<Shadow Blade>已经将在标准iPhone和iPad设备上实现每秒60帧视为一个重要目标. 以下是我们在紧凑的优化过程中提升游戏运行性能,并实现目标帧率时需要考虑的事项. 当基本游戏功能到位时,就要确保游戏运行表现能够达标.我们衡量游戏运行表现的一个基本工具是Unity内置分析器以及Xcode分析工具.使用U

在使用Haphost提供的128M内存的VPS建站时,debian7+wordpress+nginx+mysql跑起来相当吃力.然后使用Debian7+typecho+lighttpd+sqlite的搭配好,发现效果特别好,在此记录下搭建和优化过程. 1.debian 7 32位系统的优化 删除建站用不到的软件并清理缓存 apt-get -y purge apache2-* bind9-* xinetd samba-* nscd-* portmap sendmail-* sasl2-bin ly

http://www.199it.com/archives/147913.html 流畅的游戏玩法来自流畅的帧率,而我们即将推出的动作平台游戏<Shadow Blade>已经将在标准iPhone和iPad设备上实现每秒60帧视为一个重要目标. 以下是我们在紧凑的优化过程中提升游戏运行性能,并实现目标帧率时需要考虑的事项. 当基本游戏功能到位时,就要确保游戏运行表现能够达标.我们衡量游戏运行表现的一个基本工具是Unity内置分析器以及Xcode分析工具.使用Unity分析器来分析设备上的运行代码

转载自:http://www.gameres.com/msg_221889.html 作者:Amir Fasshihi 流畅的游戏玩法来自流畅的帧率,而我们即将推出的动作平台游戏<Shadow Blade>已经将在标准iPhone和iPad设备上实现每秒60帧视为一个重要目标. 以下是我们在紧凑的优化过程中提升游戏运行性能,并实现目标帧率时需要考虑的事项. 当基本游戏功能到位时,就要确保游戏运行表现能够达标.我们衡量游戏运行表现的一个基本工具是Unity内置分析器以及Xcode分析工具.使用U

流畅的游戏玩法来自流畅的帧率,而我们即将推出的动作平台游戏<Shadow Blade>已经将在标准iPhone和iPad设备上实现每秒60帧视为一个重要目标. 以下是我们在紧凑的优化过程中提升游戏运行性能,并实现目标帧率时需要考虑的事项. 当基本游戏功能到位时,就要确保游戏运行表现能够达标.我们衡量游戏运行表现的一个基本工具是Unity内置分析器以及Xcode分析工具.使用Unity分析器来分析设备上的运行代码真是一项宝贵的功能. 我们总结了这种为将目标设备的帧率控制在60fps而进行衡量.调

为了增加程序的友好和健壮性,修改view代码,处理以下如果出现404,页面的UI展示. 修改view代码 from django.http import Http404 from django.shortcuts import render from .models import Question # ... def detail(request, question_id): try: question = Question.objects.get(pk=question_id) except

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible 超参数设置 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100

在MySQL官方版本中,为了保证其的高可用性,一般情况我们会采用主从复制的方式来解决.当然,方法很多.而我们今天所要处理的是采用GTID方式并且开了多线程复制后,仍然延迟的情况,糟糕的是,延迟还在不断扩大! 环境概要 序号 清单 说明 1 系统 Redhat 6.x(4c,32g) 2 数据库 MySQL-5.7.25 3 同步方式 基于GTID主从同步 环境排查 1)已经配置的重要参数: relay for slave slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK s

转自:http://www.ttstream.com/wowza/live/howToAchieveTheLowestLatencyFromCaptureToPlayback   这篇文章介绍了在用RTMP播放Wowza Streaming Engine的直播流时,需要在Wowza服务器上做哪些配置以实现最低的延时效果. 注意: 1.本文的介绍只针对播放RTMP直播流的场景. 2.要了解更多关于低延时的介绍,请参考Low-latency Streaming 提要 使用 low-latency 类

When we are talking about performance of Kafka Producer, we are really talking about two different things: latency: how much time passes from the time KafkaProducer.send() was called until the message shows up in a Kafka broker. throughput: how many