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延迟
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在深度学习中如何优化模型结构以减少训练延迟？
在深度学习的领域中，优化模型结构以减少训练延迟已经成为一个热门话题。随着数据集规模的不断扩大以及模型复杂性的增加，训练时间也水涨船高，使得许多研究者和工程师开始探索能有效降低这些延迟的方法。 优化方法概述 模型剪枝 ：通过...
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如何利用Wireshark优化大规模电商网站的TCP性能
在如今竞争激烈的电商市场，网站的响应速度和稳定性直接影响到用户体验和销售额。为了确保大规模电商网站的性能，我们需要关注其中的TCP协议特性，并通过专业工具如Wireshark进行性能优化。 1. 为什么选择TCP协议？ TCP协议...
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流量监控中的关键指标有哪些？及其重要性分析
在当今数字化时代，流量监控无疑是确保网络安全与高效运营的重要手段，尤其是在互联网公司和技术驱动的企业中。要有效地进行流量监控，我们需要关注几个关键指标，这些指标不仅能帮助我们了解网络状态，还能让我们提前发现潜在问题，为网络的稳定运行保驾护...
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深入探索OCSP Stapling与传统OCSP的性能比较
在现代互联网安全中，证书验证的效率和安全性一直是技术专家们关注的重点。随着HTTPS的普及，证书透明度和证书状态检查尤为重要。OCSP（Online Certificate Status Protocol，在线证书状态协议）和其优化版OC...
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如何使用eBPF进行网络性能优化？
在现代网络应用中，性能优越的网络是保证用户体验的关键。eBPF（扩展的伯克利包过滤器）是一种强大且灵活的技术，可以帮助开发者在不修改内核源代码的情况下，动态改进Linux内核的行为。本文将深入探讨如何使用eBPF来优化网络性能，从基础概念...
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理解抓取技术：随机下抓取
理解抓取技术：随机下抓取 在数据采集领域，我们经常会用到网络爬虫技术来获取我们需要的数据。然而，直接、频繁地访问目标网站容易被识别为恶意爬虫，从而导致IP被封禁，甚至面临法律风险。因此，掌握一些高级的抓取技术，例如随机下抓取，就显得尤...
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Spark Streaming与Flink的性能对比：在处理高吞吐量数据流时，哪个框架更胜一筹？
在当今数据驱动的时代，流式数据处理已经成为一种不可或缺的技术。在处理高吞吐量的实时数据流时，很多技术栈的选择让人犹豫不决。Spark Streaming与Apache Flink是目前最受欢迎的两大框架，它们各自具有优越的性能和独特的架构...
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RabbitMQ与Kafka对比分析：选择哪个更合适？
在分布式系统中，消息队列是提高系统解耦和异步处理能力的重要组件。RabbitMQ和Kafka都是目前比较流行的消息队列系统，它们各自有着不同的特点和适用场景。本文将从以下几个方面对RabbitMQ和Kafka进行对比分析，帮助您选择更合适...
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NestJS 高并发场景下的日志性能优化：异步写入与批量处理实践
NestJS 高并发场景下的日志性能优化：异步写入与批量处理实践 你好，我是你们的“码农老司机”小王。 在构建和维护高并发的 NestJS 应用时，日志记录是不可或缺的一部分。它不仅帮助我们调试问题、监控系统状态，还能提供宝贵的用...
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Istio DestinationRule 流量策略实战：电商秒杀场景下的配置与调优
你好！我是你的老朋友，码农老王。 今天咱们来聊聊 Istio 中的 DestinationRule，特别是它在流量策略（trafficPolicy）方面的配置和实战应用。这次，咱们以电商秒杀这个高并发、低延迟的场景为例，深入剖析 De...
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WebAssembly 与 RISC-V 如何在低功耗 IoT 设备上大展拳脚？探索边缘计算新机遇
前言：IoT 的“芯”选择？RISC-V 与 WebAssembly 的交汇 想象一下，你的智能家居设备，不再仅仅是接收指令的“哑巴”，而是能够在你发出指令的瞬间，就在本地完成复杂的计算和决策。这种场景，正随着 RISC-V 和 We...
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5G网络中的边缘计算部署最佳实践
引言 随着5G技术的不断推进，边缘计算在提升网络性能、降低延迟和提高数据处理效率方面发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨5G网络中边缘计算部署的最佳实践，帮助读者了解如何在实际应用中充分利用这一先进技术。 什么是边缘计算 边...
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Redis 热点 Key 深度剖析：电商秒杀场景实战指南
你好，我是老码农。今天咱们聊聊 Redis 在电商系统中的一个常见且棘手的问题——热点 Key。尤其是在秒杀这种高并发场景下，热点 Key 带来的挑战更是让人头疼。我将结合实际案例，深入分析热点 Key 的危害、产生原因，以及如何有效地应...
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Istio vs Cilium in 服务网格网络性能实测：为什么延迟差3倍？如何优化配置
基准测试环境搭建 测试使用3台AWS c5.2xlarge实例部署Kubernetes 1.25集群 节点配置：8vCPU/16GB内存/10Gbps网络 内核版本：5.15.0-1031-aws This contain...
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MySQL热备复制和主从复制：深度解析与实战案例
MySQL热备复制和主从复制：深度解析与实战案例 在高可用数据库架构中，MySQL复制技术扮演着至关重要的角色。它能够通过复制数据库数据到一个或多个服务器上，实现数据冗余，提高数据库的可靠性和可用性。MySQL复制主要分为两种模式：热...
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无服务器函数性能优化：冷启动、内存与执行效率深度解析
无服务器（Serverless）架构的出现，为开发者带来了极大的便利，无需管理服务器即可运行代码。然而，无服务器函数的性能优化也成为了一个重要的课题。本文将深入探讨如何优化无服务器函数的性能，重点关注冷启动时间、内存使用以及执行效率，并通...
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从 Heartbleed 漏洞看证书撤销机制的演进：挑战、应对与未来
导语 2014 年爆发的 Heartbleed 漏洞，无疑是互联网历史上最严重的漏洞之一。它暴露了 OpenSSL 库中一个关键的安全漏洞，允许攻击者窃取服务器内存中的敏感信息，包括用户的用户名、密码、以及最重要的——服务器的私钥。H...
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在Mesh网络中如何有效地进行拥塞控制，避免数据包丢失和延迟增加？
引言 随着IoT（物联网）设备数量的大幅增长，Mesh 网络因其灵活性和自组网能力而受到越来越多的关注。然而，在密集设备环境中，如何有效地进行拥塞控制，以避免数据包丢失和延迟增加，成为了一个亟待解决的问题。 Mesh 网络中的挑战...
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边缘计算在智能交通系统中的应用和挑战：以自动驾驶为例，探讨边缘计算如何处理海量传感器数据，并解决低延迟和高可靠性的需求。
在当今快速发展的科技时代，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正在智能交通系统中发挥着越来越重要的作用。尤其是在自动驾驶领域，车辆需要实时处理来自各种传感器（如雷达、摄像头和激光雷达）的大量数据，以确保安全和高效的行驶。 边缘计算的优势 ...
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Serverless函数在物联网边缘计算中的妙用 - 边缘智能的轻盈跃升
物联网（IoT）设备数量的爆炸式增长，催生了海量数据的产生。这些数据如果全部涌向云端进行处理，无疑会对网络带宽和云计算资源造成巨大压力。边缘计算应运而生，它将计算和数据存储推向网络边缘，更靠近数据源头，从而有效缓解云端压力，降低延迟，并提...