广域网加速方案--Riverbed

原创

simmy 2009-07-22 13:32:22 博主文章分类：Solution ©著作权

文章标签 职场广域网加速休闲 文章分类 数字化转型

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者simmy的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

本文出自Simmy的个人blog：西米在线 http:///archives/478.html

这款设备能够实现端到端广域网加速，原理是将数据存储，分片分析，对比数据中的不同之处，而只传输变化了的数据，以此达到节省带宽的目的。

支持的协议及性能：

典型的部署：

参考：http://baike.baidu.com/view/1954873.htm

http://www.riverbed.com.cn

上一篇：File is locked for editing

下一篇：打印监控软件评测

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

python 加速乐(JSL) cookie 原理及破解

思路:第一次请求响应头中会返回__jsluid_s参数，响应内容解密后得到第一次__jsl_clearance_s参数第二次请求携带上第一次请求得到的cookie值，响应内容解密后得到第二次__jsl_clearance_s参数第三次请求携带上最终的cookie，即可成功访问网页python代码import requestsimport reimport execjsimport json

python jsl cookie
网络原理概述和Socket

网络概述随着计算机的普及，各个独立计算机之间进行通信的需求开始变得重要。计算机的工作本质是对数据进行处理并对结果进行输出，在实际工作中，很可能会遇到一台计算机输出的结果，需要作为另一台计算机的输入，并进行其他处理的情景，在计算机网络出现之前，这往往需要人在多台计算机之间来回走动仪完成工作，其效率可想而知。当最初的网络出现后，这种计算机之间的数据往来就可以通过某种网络媒介传送，速度快，距离远。随着历

协议分层 socket UDP TCP 计算机网络
pycharm在进行神经网络训练时怎么利用GPU加速

要在PyCharm中配置和使用GPU来加速神经网络的训练，分为以下步骤操作：1. 检查并配置GPU硬件首先，确保您的计算机上安装有NVIDIA GPU，并且安装了正确的CUDA驱动程序和cuDNN库。您可以通过访问NVIDIA官方网站来下载和安装最新的驱动程序和库。2. 安装支持GPU的深度学习框架在PyCharm中，您可以通过PyCharm的包管理器（PyCharm 2020.3及以上版本）来安

CUDA 驱动程序神经网络
riverbed mib

iso.3.6.1.4.1.17163.1.1.1.1.0 = STRING: "CX5055 (CX5055M)"iso.3.6.1.4.1.17163.1.1.1.2.0 = STRING: "F83KH000Exxx"iso.3.6.1.4.1.17163.1.1.2.3.0 = STRING: "running"iso.3.6.1.4.1.17163.1.1.2.4.0 = Timetic

java 服务器 servlet ipad
CDN加速原理

CDN概况 CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。 CND加速主要是加速静态

服务器 css Network
android加速app原理

# Android加速App原理在当今竞争激烈的移动应用市场中，提升Android应用的性能是开发者的重要任务之一。本文将指导你理解Android加速应用的基本原理和实现步骤。我们将通过一个简洁的流程图和示例代码来阐明每一步的具体实现。对于刚入行的小白来说，只要掌握这些基本知识，便能逐步迈入Android开发的世界。## 加速App的基本流程在实现Android加速应用的过程中，我们可

Android UI 内存泄漏
CDN网络加速

CDN网络加速最好的服务商列表收集：document.writeln("");document.writeln("");document.writeln("");document.writeln("") CDN-oneCDN-VPNCDN-SiteCDN-BGP [url]http://www.bgpnet.com.cn/dlsi

网络加速 BGP CDN CDN网络加速互连通
IDC网络加速

什么是CDN？ CDN是一个经策略性部署的整体系统，能够帮助用户解决分布式存储、负载均衡、网络请求的重定向和内容管理等问题。　　其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，解决 Internet 网络拥塞状况

职场广告休闲
网络加速原理

GA的核心原理：不是单纯靠Anycast，而是“Anycast + 智能DNS + 四层代理转发”三位一体虽然常说“GA使用Anycast”，但更准确地说： ✅ GA的本质是：通过智能DNS将用户导向最近的Anycast接入点，再经由阿里云高质量骨干网转发至后端源站，实现四层透明加速。下面我们分 ...

IP DNS 封装
gpu加速网络训练 gpu加速神经网络原理

1、什么是gpu？ gpu是显卡的核心部分，它具有强大的图片数据处理和缓存能力，帮助cpu分担数据的处理和缓存，同时具有cpu的部分能力，提高电脑硬件性能。 2、什么是梯度下降？梯度下降：常见的梯度下降法批量梯度下降（Batch Gradient Descent BGD）上面所介绍的算法其实就是批量梯度下降。需要首先计算所有数据上的损失值，然后再进行梯度下降，具体的操作步骤是：遍历全部数据集

gpu加速网络训练神经网络机器学习人工智能数据
FPGA加速神经网络原理 fpga硬件加速原理

硬件加速是指利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速实质上是通过增加运算并行性达到加速的目的的。常常采用流水线和硬件复制的方法。1 流水线1.1 适合流水线的场景如果某个设计的处理流程分为若干步骤，而且整个数据处理是“单向流”的，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计的方法来提高系统的工作频率。流水线的各个步骤处理由功能单一的各个单元完成，当数据沿着

FPGA加速神经网络原理数据组合逻辑寄存器
神经网络fpga加速器综述神经网络gpu加速原理

0.深入理解GPU训练加速原理GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理)。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元(并不擅长数值运行)，而GPU特长是图像处理(数值计算)。所

神经网络fpga加速器综述 keras终止训练后显存不释放 lstm原理及实现数据数值计算
LSTMGPU加速原理

本人并未对“迅游加速器（LSP）”有过任何逆向分析的过程，那个壳也挺烦的，整个过程全靠悟所以有人想要举报我也没用，咋合理研究不犯法，我们仅仅只是对隐藏在技术中真谛有一种小小的执着而已。迅游加速器分了两层，一个迅游加速器的主界面（宿主进程），它主要是侦听一个固定的转发端口，LSP分层DLL，主要是为了h

LSTMGPU加速原理服务器 UDP 套接字
GPU加速原理 gpu加速软件

从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？新一代 AI，更少等待时间在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视

GPU加速原理 gpu ai nvidia 3D
linuxDocker加速 linux网络加速

在上一篇中，小虎给大家介绍了服务器测速神器Speedtest.net，是不是非常好用呢？！Speedtest.net的工作原理并不复杂：它在你的浏览器中加载JavaScript代码并自动检测离你最近的Speedtest.net服务器，然后向服务器发送HTTP GET and POST请求来测试上行/下行网速。但在没有图形化桌面时(例如，当你通过命令行远程登陆服务器或使用没有图形界面的操作系统)，基

linuxDocker加速加快linux网络连接速度服务器 .net 命令行
硬件加速技术的神经网络的工作原理网络硬件加速是什么

一、概念指的是把某些计算工作交给专门的硬件来做，而不是和普通的计算工作一样交给 CPU 来处理。这样不仅减轻了 CPU 的压力，而且由于有了「专人」的处理，这份计算工作的速度也被加快了。直观上说就是依赖GPU实现图形绘制加速通过底层软件代码，将CPU不擅长的图形运算转换成GPU专用指令，由GPU完成使用GPU来完成绘制的计算工作，代替CPU，它从工作分摊和绘制机制优化两个角度提升了绘制速度。在

硬件加速技术的神经网络的工作原理硬件加速 Android API
GPU加速运算 python gpu加速原理

0.深入理解GPU训练加速原理我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU））GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数（梯度下降原理）。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元

GPU加速运算 python 数据数值计算梯度下降
gpu加速计算python gpu加速原理

GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP

gpu加速计算python 3D 数据逻辑运算
CDN原理加速解析

CDN概念CDN全称叫做“Content Delivery Network”，中文叫内容分发网络。原理分析我们知道，当我们使用域名访问某一个网站时，实际上就是将请求包（以Http请求为例）通过网络传输给某台服务器，比如访问“www.baidu.com”时：首先解析出该域名所对应的IP地址(DNS域名解析)然后将Http请求包通过网络路由到IP地址所对应的服务器我们通常说“服务器的IP地址”

CDN原理
GPU并行加速原理

1、并行计算1）单核指令级并行ILP---让单个处理器的执行单元可以同时执行多条指令2）多核并行TLP---在一个芯片上集成多个处理器核心，实现线程级并行3）多处理器并行---在一块电路板上安装多个处理器，并实现进程和线程级并行4）可借助网络实现大规模的集群或者分布式并行，每个节点就是一台独立的计算机，实现更大规模的并行计算。多线程编程既可以在多个CPU核心间实现线程级并行，也可以通过

GPU并行加速原理 CUDA 二维 sed

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯