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west 说： 好文。全面而易懂 2014年2月 5日 20:09 | # | 引用 李狗蛋 说： 坏蛋总不放过任何一丝做恶的机会,太多不要脸的运营商在链路劫持强插广告,直接修改用户的HTTP数据包,再就是NSA之流肆无忌惮的窃听 发现一个HTTPS有意思的地方,只要53端口数据被转发,不管域名对应的DNS解析IP是不是域名真实IP,只要最后都是53端口转发到真实IP之上,就不会弹HTTPS证书错误 比如 https://a.com 对应 ipa 不通 那么劫持DNS解析 https://a.com 到 ipb上 (ipb是通的) 只要在ipb上设置 ipb:53转发到 ipa:53 这样访问 https://a.com 就通了,而且没证书错误 2014年2月 5日 20:10 | # | ...阅读全文
HBase启用压缩 HBase 创建表时默认压缩为 NONE ，即没有压缩，除非指定。 目前 HBase 主要支持 4 种压缩方式：GZ（GZIP），SNAPPY，LZO，LZ4。 1. 压缩算法的比较 算法压缩比压缩解压GZIP13.4%21MB/s118MB/sLZO20.5%135MB/s410MB/sSnappy/Zippy22.2%172MB/s409MB/s 总结： GZIP的压缩率最高，但它是CPU密集型的，对CPU的消耗较多，压缩和解压速度也慢；LZO的压缩率居中，比GZIP要低一些，但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多，其中解压速度快的更多；Zippy/Snappy的压缩率最低，而压缩和解压速度要稍微比LZO要快一些 所以，一般情况下，推荐使用Snappy和Zippy压...阅读全文
 代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体。基于大语言模型（LLM）的 AI Agent 利用 LLM 进行记忆检索、决策推理和行动顺序选择等，把Agent的智能程度提升到了新的高度。 多Agent系统是一种全新的分布式计算技术，由在一个环境中交互的多个Agent组成。多Agent系统也能被用在解决分离的Agent以及单层系统难以解决的问题上。智能可以由一些方法、函数、过程、搜索算法或加强学习来实现。多主体系统的研究课题可以提供一个合适的视角去观察网络贸易，灾害应对以及社会结构建模。 LLM的五个阶段的过...阅读全文
### 回答1： Python可以使用pycryptodome库来解密AES-128加密的m3u8文件。具体步骤如下： 1. 读取m3u8文件内容，可以使用requests库或者urllib库来获取m3u8文件内容。 2. 解析m3u8文件，获取所有的ts文件链接。 3. 遍历所有的ts文件链接，使用requests库或者urllib库获取ts文件内容。 4. 对每个ts文件进行AES-128解密，可以使用pycryptodome库中的AES模块来进行解密。 5. 将解密后的ts文件内容保存到本地。 6. 合并所有解密后的ts文件，可以使用ffmpeg或者其他视频处理工具来进行合并。 需要注意的是，解密m3u8文件需要获取密钥，密钥一般在m3u8文件中的EXT-X-KEY标签中指定。如果密钥...阅读全文
 今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。 阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学 阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战： 机器学习&深度学习 阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程 阶段四：AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶 阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战 阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《技术革命——云计算结合人工智能》,作者:z****n云计算在人工智能领域的应用非常广泛，它提供了强大的计算和存储资源，为人工智能算法和模型的训练、推理和部署提供了便利和效率。云计算和人工智能的结合将是一场技术革命，云计算+人工智能的未来是所有的业务都在云上提供。云计算在人工智能领域的几个重要应用：数据存储和处理：云计算提供了大规模的数据存储和处理能力，可以存储和管理海量的训练数据和模型数据。通过云计算平台，可以快速地将数据进行清洗、转换和预处理，以满足人工智能算法的需求。训练和优化模型：云计算平台可以为人工智能算法提供大规模的计算资源，加速模型的训练过程。云计算提供了分布式计算和并行计算的能力，可以同时处理多个训练任务，提高模型训练的效率和速度。通过云计算平台，可...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《QUIC协议在天翼云CDN全站加速产品中的应用》，作者：郭****迎1、什么是QUIC协议QUIC全称：Quick UDP Internet Connections，是一种实验性传输层网络协议，提供与TLS/SSL相当的安全性，同时具有更低的连接和传输延迟。QUIC目前的主要应用于http协议，基于QUIC的HTTP/3协议（RFC9114），除了拥有HTTP/2的各项优点，同时由于QUIC的特性，在弱网环境下拥有更强大的性能优势。QUIC由Google自研，2012年部署上线，2013年提交IETF，2021年5月，IETF推出标准版RFC9000。QUIC的主要优势如下：1）握手建连更快QUIC建连时间大约0~1 RTT，在两方面做了优化：传输层使用了UDP，...阅读全文
 今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么？众所周知，AI人工智能是当前最热门的技术之一，那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢？我们今天就来唠一唠。 算法工程师是一个很高端的岗位，要求有很高的数学水平和逻辑思维能力，需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。 专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。 学历要求:本科及其以上学历，大多数都是硕士及其以上学历。 语言要求:英语要求熟练，基本上可以阅读国外相关的专业书刊。 另外，还必须要掌握计算机相关的知识，能够熟练使用仿真工具...阅读全文
说明作用减少数据体积，可以存储更多的数据 缺点压缩/解压缩需要 大量计算，消耗大量CPU资源 解压缩过程压缩在写入数据块到 HDFS 之前会首先对数据块进行 压缩，再落盘，从而可以减少磁盘空间使用量 解压缩在读数据的时候首先从 HDFS 中加载出 block 块之后进行 解压缩 压缩算法hbase2.1 支持 LZO ZSTD GZ LZ4 算法 GZ（GZIP）GZIP 压缩率最高，但是其实CPU密集型的，对CPU的消耗比其他算法要多，压缩和解压速度也慢 用于冷数据存储，要求数据访问不频繁 默认支持 LZOLZO的压缩率居中，比GZIP要低一些，但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多，其中解压速度快的更多 用于热数据存储，数据访问频繁时使用 zstdzstd是Facebook在2016年...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《智算中心发展趋势浅析》，作者:3****m从国家到地方再到各类市场主体，都在大力推进算力资源布局建设，智算中心发展呈现算力的规模需求快速增加、围绕算法的服务模式持续完善、普适朴实普惠的服务生态逐步构建、绿色低碳的发展格局加速形成等新趋势。（一）智能算力的发展需求快速扩大算力资源是数字经济发展的重要底座。随着数字经济蓬勃发展，数字化新事物、新业态、新模式推动应用场景趋向多元化发展，算力规模不断扩大，算力需求持续攀升。智能算力需求规模快速增长。5G、工业互联网、物联网、人工智能等信息技术加速发展带动数据量爆炸式增长。随着人工智能技术的高速发展，智能化正以前所未有的速度重塑各行各业，我国算力结构也随之不断演化，对智能算力的需求与日俱增。数据显示，2021年中国智能算力规...阅读全文
近日，以“智驱网络 芯动未来”为主题的2024 DPU&AI Networking创新大会在北京举办。大会表彰了在DPU与AI网络技术创新及实践应用中取得卓越成就的单位与项目，天翼云科技有限公司荣膺创新引擎奖、《紫金DPU算力卸载与网络加速应用》荣获实践先锋奖，技术创新实力以及应用实践成果再获行业认可。AI算网技术论坛上，天翼云科技有限公司资深研发专家樊小平发表演讲，分享了天翼云在高性能智算网络方面的技术创新。“创新引擎奖”颁奖仪式“实践先锋奖”颁奖仪式人工智能时代对智算的需求急剧增长，也对网络提出了前所未有的要求。樊小平表示，建设高性能智算网络面临着诸多挑战。在终端层面，RDMA网卡需接入存储和智算参数面等多个网络平面并面临业务融合加速的问题，RDMA网卡若要发挥极致性能需攻克高性能通...阅读全文
【完结31周】AI人工智能算法工程师 人工智能发展的三大引擎：算法、算力、算料（即数据） 一、算法：人工智能的智慧之源 算法，作为人工智能的“大脑”，是指导计算机执行特定任务的一系列指令的集合。它是人工智能实现智能化处理的基础，决定了AI系统能够理解和处理信息的深度和广度。 二、算力：人工智能的动力引擎 算力，即计算能力，是支撑人工智能算法运行和数据处理的基础设施。随着人工智能技术的不断发展，对算力的需求也在持续增长。 三、算料（即数据）：人工智能的燃料之源 数据，作为人工智能的“燃料”，是驱动AI技术发展的重要基础。没有数据的支持，再先进的算法和算力也无法发挥出应有的价值。 人工智能(AI)在近年来的发展速度十分惊人，它已经在许多领域中得到了广泛应用。从人脸识别到自动驾驶汽车，再到智能助手...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《遗传算法介绍》，作者：朱****洲遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。由于遗传算法是模拟自然规律的一种算法，它常用术语也都是用自然科学的名词来代替，主要有以下部分：1.个体：问题的一个解（无论可行）2.种群：问题的一个解的集合，包含多个个体3.染色体：个体以编码形式的存在方式4.基因：标识染色体的信息最小存在5.遗传：产生新个体的方式6.适应度：个体对应问题的解决能力遗传算法简单来说分为以下几个阶段：编码、生成初始种群、遗传操作、筛选。图为遗传算法运用的流程图，其分为以下步骤：1.编码编码是体现遗传算法借鉴...阅读全文
