Enabling High Performance Data Transfers

最新推荐文章于 2025-06-08 15:43:01 发布

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Tcp/IP 专栏收录该内容

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TCPTune是一个用于优化TCP网络连接性能的工具集。通过调整TCP参数，可以显著改善网络应用的表现，尤其是在高延迟或高丢包率的环境中。

http://www.psc.edu/networking/projects/tcptune/

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企业AI Agent的边缘计算安全防护策略

AI天才研究院

02-23

1160

禅与计算机程序设计艺术》（Zen And The Art of Computer Programming）是由一位计算机科学大师编写的经典著作，它将东方哲学的智慧融入计算机编程中，提供了对编程本质的深刻洞察。这本书强调通过简洁和优雅的代码来解决问题，是每一个程序员都应该阅读的指南。我们的目标是开发出更加智能、高效、安全的人工智能系统，以解决现实世界中的复杂问题。通过将先进的人工智能理论与东方哲学的智慧相结合，我们致力于在技术和社会之间架起一座桥梁，推动人工智能技术的可持续发展，为人类带来更加美好的未来。

Limitations of MySQL Online Backup Solutions

AI天才研究院

09-16

2208

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 As the name suggests, MySQL online backup solutions aim to provide real-time backups and restore capabilities in an efficient way fo

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DB2-HPU(Optim High Performance Unload)简叙及安装使用

MyGaoRen的博客

10-26

1233

HPU简介,HPU是一个DB2工具，能在线快速卸载数据到文件，或其他BigData环境。介绍使用及功能，安装过程并使用方法，以及使用中锁的注意。在DB2数据库保护及业务数据保护的的某些场景下，可以使用此工具快速备份恢复。

DB2数据库海量数据跨平台极速在线迁移神器之HPU

lyc417356935的专栏

04-01

2863

HPU即Optim High Performance Unload,是一款快速的、高效的、灵活的、多功能的数据卸载和迁移工具。在大部分情况下，HPU 卸载数据的速度比 DB2 Export 实用工具要快，因为 HPU 可以绕过 DB2 数据库管理器，直接访问数据库文件。因此在使用它卸载数据时可以达到相当高的性能。不仅如此HPU还可以以数据不落地的方式在线进行迁移，自动地将数据从一个系统中的

DB2分区数据库的Export程序提速

myamor的专栏

03-27

2237

《请勿转载－谢谢》摘要：介绍如何在DB2分区数据库环境下，利用并行机制来提升数据库的导出速度，本文通过一个简单的导出例子来讲解并行EXPORT数据的调用，供大家参考!标签：DB2 EXPORT DB2_ALL HPU 并行机制在数据库的日常维护管理中，数据库的导入以及导出功能经常用到，在日常的数据迁移、数据备份的过程中，数据库的导出功能的速度显得尤为的重要，数据库自带的导出

54、Network Throughput Modeling for Large-Scale Scientific Data Transfers

z5a6b的博客

05-30

218

本博文深入探讨了大规模科学数据传输中的网络吞吐量建模的重要性、挑战及实践方法。文章介绍了统计模型、仿真工具和基于测量的方法，并通过案例研究展示了如何优化网络配置以提高性能。此外，还讨论了机器学习、深度学习和混合方法等高级技术，以及未来方向如AI集成、边缘计算和量子网络的潜力。

Enabling High Performance Data TransfersSystem Specific Notes for System Administrators (and Privil

maimang1001的专栏

08-28

In the。

Mercury: Enabling Remote Procedure Call for High-Performance Computing

fakerth的博客

06-02

829

Mercury

java platform performance_Java Performance

weixin_35794280的博客

02-27

238

【实例简介】java性能监控，想深入jvm的同学可以下载哦，良心推荐。还推荐system perfrmance不错的教程OREILLYJava performance The Definitive guideCoding and testing are often considered separate areas of expertise. In thisbook, author and Jav...

Data + AI Summit 2022 PPT 下载

过往记忆大数据

07-20

2099

Data + AI Summit 2022 于2022年06月27日至30日举行。本次会议是在旧金山进行，中国的小伙伴是可以在线收听的，一共为期四天，第一天是培训，后面几天才是正式会议。本次会议有超过200个议题，演讲嘉宾包括业界、研究和学术界的专家，本次会议主要分为六大块：•数据分析, BI 以及可视化：了解最新的数据分析、BI 和可视化技术以及客户和社区的解决方案。•...

11、Bluetooth and OBEX: Enabling Device Communication in J2ME Applications

7h6j5k4l3的博客

06-08

293

This blog post explores the integration of Bluetooth and OBEX in J2ME applications, covering fundamental concepts, advanced techniques for performance and security enhancement, real-world applications across various industries, and future trends in wireles

RabbitMQ是一种消息代理软件，它支持多种通信协议，并且可以与各种应用程序进行交互

BLOG域名:programb.blog.youkuaiyun.com

04-22

1558

RabbitMQ是一种消息代理软件，它支持多种通信协议，并且可以与各种应用程序进行交互。而Networking则是与RabbitMQ环境中的网络通信相关的多个主题的概述。在RabbitMQ中，客户端通过网络与RabbitMQ进行通信。RabbitMQ支持的所有协议都是基于TCP的。此外，RabbitMQ和操作系统都提供了许多可以调整的参数。其中一些与TCP和IP操作直接相关，另一些与应用程序级协议（如TLS）有关。

【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计

12-21

内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。

基于Python 的UART 文件传输工具

最新发布

12-21

基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面

C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现

12-21

基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)

12-21

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization）预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...

食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip

12-21

Pyarrow will become a required dependency of pandas in the next major release of pandas (pandas 3.0), (to allow more performant data types, such as the Arrow string type, and better interoperability with other libraries) but was not found to be installed on your system. If this would cause problems for you, please provide us feedback at https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/54466

06-23

- **Performance Optimization**: PyArrow facilitates zero-copy data transfers between Pandas and other systems that support Apache Arrow, such as Spark or Dask. This reduces overhead during data ...