反向代理waf解码压缩包吗
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“存量竞争” 体验为王,火山引擎边缘云助力内容社区破局
支持创建火山引擎跨域带宽包,用于传输过程中涉及跨境回源链路消耗,无需配置高级回源策略。 针对登录、交易等动态请求以及数据上传、打点数据上报加速场景,火山引擎全站加速产品通过就近接入、全局调度、动静分离、动态路由探测、私有协议传输、全链路监控,安全方面提供源站隐匿、HTTPS 全链路加密、防盗链、防篡改、业务鉴权、抗 DDOS、WAF 防攻击、业务风控等技术,提供极速、可靠、安全和专业的一站式加速服务。 
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基于云原生的火山引擎边缘云应用与实践
包括从现场边缘、近场边缘到云边缘三层,覆盖5-40ms时延的范围**。** 三层分别提供从用户现场、本地城市节点和区域中心汇聚节点等的整体边缘云能力,确保用户就近接入,满足业务超低时延的算力调度和网络转发能力的需... 页面压缩等特性,实现高性能优化;另外,丰富的控制台、API及详细的产品文档,满足客户便捷的接入需求,实现内容高效分发和极致的网络加速体验。 边缘渲染创新 边缘渲染服务是基于统一的边缘计算基础底座,在边缘云原生...
字节跳动 kube-apiserver 高可用方案 KubeGateway
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876458&x-signature=ixAWaf%2BgUPF%2F2ecw2HhQ79ygJkw%3D)为了保证集群的安全,kube-apiserver 对请求进行认证和授权的准入控制,其中认证是为了**识别出用户的身份**。Kub... 流量治理和反向代理。下面依次对这些步骤进行详细介绍。,DNS 服务器将查询内存数据库。对于反向查询,我们首先查询本地数据库,如果没有找到我们查询上游服务...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
包括公共云、私有云和混合云。此外,它还包括运营控制中心,例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场... # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}") # 优化模型以适应边缘设备 optimized_mo...
亮相亚太 CDN 峰会,火山引擎 CDN 与加速助力数字化业务加速发展
以及 DDoS/WAF 安全防护引擎,构建了统一的边缘云原生技术底座;- **流量管理**:集成了 DNS/HTTPDNS/IP 库等基本能力,配合基于质量感知和最优成本控制的智能决策系统,为上层业务提供统一的流量调度能力;- **业... 包括静态CDN、多云 CDN SaaS系统;一条基于网络加速,为客户提供联网与加速解决方案,包括动态加速、GA、SD-WAN+等。火山引擎 CDN 作为火山引擎平台内基础服务产品的先行者之一,已经在抖音、西瓜视频、今日头条、飞...
如何打造非洲人的专属美颜?
WiFi做了WiFi缓存策略以及素材包再压缩。之前是4M、5M,在非洲网络好的情况下就做成400kb、500kb。拉满带宽的情况下,下载一个5M的素材包要花费10秒钟,很多用户就取消了。所以我们针对素材做一次又一次的压缩,这样也带来了反向效果,例如很多特效做得不能太丰满,有些素材会损失一些画质。 最后讲讲我们整体的内容规模和愿景。 过去,我们的工具特效带来了极大的增长,引导着非洲用户拍摄很多精美的特效视频。我们把用户往短视频模式上...
火山引擎DataLeap:3个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
wAFgXOM65O81m6bwfFywreOI%3D)明确出问题的资产后,如何尽快完成治理,减少和业务的冲突,对于提高效率至关重要。基于治理平台的能力,结合各个垂直场景,DataLeap建设完善的治理动线。大致的思路如下:- 任务治理方面,与任务开发、任务运维平台打通,支持任务关闭、调整、调参,链路优化等;- 库表规范方面,和元数据平台联动,实现表管理、库管理、资产移交、属性修改等;- 生命周期方面,通过治理平台将底层存储(包括hdfs、h...
腾讯云账号读取权限说明
在添加腾讯云账号至多云环境时,系统会通过多云主账号或子账号自动读取相关凭证权限,包括云服务器、私有网络、负载均衡、对象存储、访问管理和主机安全。下表介绍了添加腾讯云环境时需要读取的 Open API 权限详情。... 通过后端主机反向查找其绑定的传统型负载均衡。 负载均衡 Describe* 查询负载均衡配置和状态统计数据等信息。 说明 详细接口说明,请参见腾讯云负载均衡 API 概览。 对象存储功能 API 说明 Service List*...
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
我们的模型包括基础质量预测模块、空域矫正模块和时域矫正模块,分别显式地响应视频质量的视觉内容和失真、空域分辨率和时域帧率变化情况。我们用提出的模块化BVQA模型在专业生成的内容和用户生成的内容视频数据库上... 早期的知识驱动的BVQA模型直接将空域分辨率和帧速率参数作为压缩视频质量预测的输入的一部分。尽管这种方法非常简单,但这些视频属性参数与内容和失真无关,因此它们与感知的视频质量不太相关。基于卷积神经网络(C...
