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Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel

蓝维洲 2021.10.16 cilium的网络加速秘诀 蓝维洲 网络组研发负责人 演讲人 cilium介绍 https://cilium.io https://github.com/cilium cilium是 kubernetes 的 CNI 网络解决方案，创新采用了 eBPF datapath，为 kubernetes网络和 linux 社区的 eBPF 发展，启动了 最要的推动作用。 最要的推动作用。 截止 2021.10 ，cilium github 项目已有 9.3K star，Contributors 316位 cilium的特色功能： • 网络功能 • 负载均衡 • 网络安全 • 可观察性 • 多集群连通 注：本 PPT 基于 cilium v1.10.4 进行分析 ��������������� ��������������� �������������������� �������������������� ���������������� ������������������������ Cilium加速网络 性能提升的主要表现： • 不同场景下，不同程度地降低了 网络数据包的“转发延时” • 不同场景下，不同程度地提升了 网络数据包的“吞吐量” • 不同场景下，不同程度地降低了 转发数据包所需的“ CPU 开销” eBPF 简介 eBPF 技术 在 Linux

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OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your organisation's property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.2.1

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Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台－架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接？ • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行（抢单） • 下行（派单） 背景—why golang？ • 开发效率 整体架构图 架构—接口设计 • 原则 – 扩展性 – 稳定性（最好不用升级） • 解决方法 – Protobuf（golang） – 接口设计分层 • 框架层：模块间通信协议（类似tcp/udp） • 业务层：bytes（类似应用层）留给业务自己定义就好了 架构—性能 • conn svr 架构—集群扩展 • Proxy本身无限扩容（无状态） • 依赖的存储可无限扩容（状态交给存储）

链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。 一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。 例如： 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。 神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional