Gunicorn 和 Docker 不仅不冲突，反而反而是而是非常常见的搭配，在生产环境中被广泛使用。
为什么不冲突？
Docker 是容器化工具，用于打包应用及其依赖，提供隔离的运行环境
Gunicorn 是 Python WSGI 应用服务器，用于运行 Python Web 应用（如 Flask、Django）
两者作用层面不同：Docker 负责环境隔离和部署，Gunicorn 负责应用
自适应路由交换是一种智能的网络数据转发技术。它能够让网络设备（如路由器、交换机）实时地根据当前网络的状况（如链路拥堵、故障），自动地、动态地为数据包一条最优的传输路径。
免费的edgeone 加速个人网站 绕过SNI封堵
FastECN（或常被称为基于AI的ECN，如AI-ECN）是一种用于智算中心高性能无损网络的智能拥塞控制技术。它通过人工智能算法动态调整显式拥塞通知（ECN）的门限，以在实现零丢包的同时，保障网络的低时延和高吞吐量，从而满足AI大模型训练等场景对网络性能的苛刻要求。
当前主流的负载均衡技术主要包括三种类型：逐流的ECMP负载均衡、逐包负载均衡以及基于子流（Flowlet）的负载均衡。本文将从技术原理、优缺点及适用场景等方面对这三种技术进行系统对比与分析。
DCQCN （ Data Center Quantized Congestion Notification），数据中心量化拥塞通知。它是一种专门为数据中心网络设计的端到端拥塞控制协议。其核心目的是在使用RDMA(RoCEv2) 的网络中，高效地管理网络拥塞，从而保证高吞吐、低延迟和零丢包（或极低丢包）。
1.安装依赖
yum -y install gcc gcc-c++ make zlib-devel pcre-devel openssl-devel
gcc/gcc-c++：用于编译 C/C++ 代码
make：构建工具
zlib-devel：支持 gzip 压缩
pcre-devel：支持正则表达式（用于 rewrite 模块）
openssl-devel：支持 HTTPS（SSL/TLS）
如今人工智能（AI）和大模型训练的蓬勃发展，大规模AI算力集群（智算集群）已成为关键基础设施。这类集群对网络性能，特别是高吞吐、低延迟和无损特性有着严苛要求，RoCE因此被广泛应用。然而，在支撑智算集群的主流Clos组网架构下，传统的ECMP路由机制存在天然的局限性，容易引发哈希极化问题，成为制约集群整体性能的瓶颈。本文将探讨哈希极化的成因、影响，并介绍一种通过主动路径规划（PPD）来优化网络配置
2.1 什么是Istio通过第1章的介绍，相信读者对服务网格已经有了初步的认识。作为服务网格的实现产品，Istio一经推出就备受瞩目，成为各大厂商和开发者争相追逐的“香馍馍”。我个人认为Istio会成为继Kubernetes之后的又一个明星级产品。Istio的官方网站这样定义自己。它是一个完全开源的服务网格，以透明层的方式构建在现有分布式应用中。它也是一个提供了各种API的平台，可以与任何日志平台
Amazon CloudFront 是一个功能强大的全球内容分发网络（CDN），它不仅能提升网站和应用的访问速度，更是一个集高性能、强安全性和高性价比于一体的综合性应用交付平台。本文将从核心概念到高级实践，详细讲解 CloudFront 的使用方法。
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? CloudFront 核心概念解析
内容分发网络（Conten
为什么需要更“听话”的IP地址？
在云计算的世界里，Application Load Balancer (ALB) 是高可用和可伸缩架构中的核心组件。它负责将传入的流量智能地分发到后端目标。但是，对于互联网面向的 ALB，其公共 IP 地址的分配通常是随机的，这可能给需要维护 IP 允许列表（allowlist）的工友来不便，尤其是在与外部合作伙伴或客户协作时更是会让人狂掉头发。我最近在用亚马逊云
在AI驱动的数据中心网络环境中，传统的“尽力而为”和“无差别均分”负载均衡策略已力不从心。基于路径综合质量的动态WCMP机制，通过实时感知路径状态、果断剔除异常、智能调度“健康”资源，有效解决了AI流量对网络高可靠、高性能的核心诉求。
在AI驱动的数据中心网络环境中，传统的“尽力而为”和“无差别均分”负载均衡策略已力不从心。基于路径综合质量的动态WCMP机制，通过实时感知路径状态、果断剔除异常、智能调度“健康”资源，有效解决了AI流量对网络高可靠、高性能的核心诉求。
传统BGP协议虽能实现路由可达性，但缺乏对路径质量的动态感知能力，导致流量分配不均、高延迟链路未被规避等问题。为提升网络资源利用率，动态智能选路技术应运而生。该技术基于BGP扩展机制，通过实时收集路径质量指标，实现数据流的智能调度，显著优化高吞吐场景（如分布式存储、AI训练）的性能。
人工智能（AI），特别是大规模模型训练和推理，正以前所未有的方式重塑数据中心网络。传统的“尽力而为”网络架构，在处理海量、突发的AI数据洪流时捉襟见肘。AI模型对网络性能的严苛要求——高带宽、低延迟、零丢包——迫使网络必须进行一场深刻的智能进化，从被动的基础设施转变为理解业务、感知状态、智能决策的“AI感知网络”。
大家好，我是NAS区最帅的up主星灵技术，很高兴再次与大家见面，这里先讲述一下做这个系列视频的目的，因为我发现网络上现在有很多论坛很多大佬博客也有很多教学视频但是这些技术相关的视频都过于分散了，而技术的理解往往需要一定的基础，如果是一个没有任何经验的网络小白的话，他是很难从零开始克服一个个技术难关的，所以我决定做这系列视频让大家从零开始逐步深入了解NAS圈的全部。这样如果你再看大佬的教程可能就可以轻松秒杀了。
为了从根本上优化AI流量的传输效率并最大化集群利用率，我们设计并实践了基于多维度网络状态感知的动态智能选路技术。该技术的核心创新在于，聚焦关键影响因子，摒弃单一指标，精准识别并引入在AI集群网络环境中对性能影响最为显著的动态参数作为核心计算因子…
便携充电宝这玩意儿看起来简单，真要自己动手从零造一个，里面的门道可不少。最近捣鼓了个支持模式切换的版本，电路板上堆满了各种模块，代码里藏了不少骚操作，今天挑几个关键点唠唠。
先说用户最直观的交互部分——那四个模式切换按键。代码里搞了个状态机，用switch-case处理不同模式。有意思的是这里用了软件消抖，实测比硬件RC滤波省空间：
#define DEBOUNCE_TIME 20 // 单位ms
当立体车库遇上S7-1200：一次接地气的实战记录
搞立体车库设计的同行应该都懂，PLC选型是个关键活。最近刚落地的一个电动车立体库项目，核心控制器用了西门子S7-1200 1215C DC/DC/DC，这玩意儿性价比确实能打。先不说那些花里胡哨的流程图和PPT，直接上点硬核的——比如怎么用SCL语言写升降机构的防摇摆算法。
机械结构和电气布局
整个车库是6层升降横移式结构，电机驱动用了V90伺服
混合动力汽车动态规划算法：理论油耗计算与教学视频
在现今的汽车行业中，混合动力汽车已经逐渐成为了节约能源和减少排放的解决方案之一。而动态规划（DP）算法则成为了计算混合动力汽车极限油耗的利器。接下来，我们将深入探讨混合动力汽车的动态规划算法理论油耗计算及其视频教学。
一、理论概述
混合动力汽车的动态规划算法是一种优化算法，其目的是在给定的行驶工况下，寻找最优的控制策略以最小化油耗或电耗。控制量可以
基于maxwell的8极12槽内置式永磁同步电机设计。
模型包含"一"字型和"V"型转子结构的永磁电机。
具体参数：800w 1500rpm 定子外径110mm 额定电压12V.可用于学习永磁电机建模和"一"字型和"V"型转子结构永磁电机的性能分析对比。
搞电机设计的老铁们看过来，今天咱们用Maxwel
参考资料
Excel表格工具有哪些
FTP上传软件有哪些
图像抠图软件有哪些
CAD转换器办公工具软件有哪些
音乐软件有哪些
远程软件有哪些
Snappy Driver Installer
会员管理软件有哪些
OBS Studio
简介：开源免费录屏及直播软件，支持多平台。
官网：https://obsproject.com
下载地址：官网提供Windows/macOS/Linux版本下载。
功能
AI技术的高速迭代正驱动全球算力格局进入全新纪元。据IDC预测，未来五年中国智能算力规模将以超50%的年复合增长率爆发式扩张，数据中心全面迈入“智能算力时代”。然而，海量AI训练、实时推理等高并发场景对底层网络提出了更严苛的挑战——超大规模组网、超高带宽吞吐、超低时延传输及极致可靠性缺一不可。
一、WebLogic概述Oracle WebLogic Server（简称WebLogic）是业界领先的Java EE（现为Jakarta EE）应用服务器，由Oracle公司开发和维护。作为企业级中间件的核心组件，WebLogic为分布式应用提供了高性能、高可用性和可扩展的运行环境，广泛应用于金融、电信、政府及大型互联网企业的关键业务系统。二、核心功能特性企业级Java支持WebLogic完全兼
CentOS 7 上LVS负载均衡群集—直接路由模式（LVS-iptun）搭建
从外资IGBT模块厂商拒不承认自己IGBT模块有品质问题，并且篡改实验报告，最终被国内头部电力电子厂商的功率器件专家团队拆穿该外资IGBT模块厂商报告造假，最终促使该外资知名IGBT模块厂商承认造假并赔偿全部损失。这一案例深刻揭示了企业的功率器件专家团队在电力电子设备制造领域的战略价值。以下从技术、经济、行业三个维度展开深度分析：一、国产电力电子设备厂商的功率器件专家团队技术维度的战略屏障作用（1
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