阿里VS华为-开源镜像站体验及评测

避开龟速下载:国内五大开源镜像站实测对比与使用技巧 本文深度评测了国内五大开源镜像站(华为、阿里云、清华大学、南京大学、北京大学)的速度、稳定性和资源覆盖范围,提供详细数据对比和实用配置指南。针对开发者常见的下载慢问题,文章分享了智能切换国内镜像源、缓存加速等技巧,帮助用户根据地理位置和需求选择最优镜像站,显著提升软件包下载效率。 阅读详情

最近对阿里和华为的开源镜像站做了深度体验,并将评测结果分享给大家:

一、评测产品:

华为开源镜像站(https://mirrors.huaweicloud.com/)以下简称 华为

阿里开源镜像站(https://opsx.alibaba.com/)以下简称 阿里

二、硬件信息

 

三、网络状态:

 

四、测试过程:

首先测试Maven拉取settings.xml文件信息

阿里:

 

华为:

 

pom.xml文件

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

五、测试结果:

阿里:

 

华为:

 

六、评测结论:

从测试Maven拉取速度上阿里略胜一筹。

从界面上 华为比阿里更加简洁,根据方便查找,华为略胜一筹。

从功能上,华为提供了 JavaSDK 、Git 、Jenkins、Nginx 、Mysql…… 这类工具下载,阿里没有。华为更贴心,更实用。

支持华为,期待华为速度得到提升!

镜像源对比评测:阿里云、清华、华为云哪个更适合你? 本文对国内三大主流镜像源阿里云、清华TUNA和华为云进行了深度评测,从下载速度、资源覆盖范围和稳定性三个维度提供详细对比数据。通过实测分析,帮助开发者根据项目需求选择最佳镜像源解决方案,提升软件开发效率。 阅读详情

相关推荐

Gemini 1.5 Pro国内合规落地指南:能力边界、函数调用与三类接入路径

大语言模型(LLM)的工程化落地正从概念验证迈向生产级应用。Gemini 1.5 Pro作为Google当前主力商用模型,凭借百万级上下文、多格式文档解析、稳定函数调用(Function Calling)及高结构化输出能力,成为企业知识管理、智能客服、代码辅助等场景的关键技术底座。其核心价值不在于炫技式生成,而在于精准语义理解、跨模态因果建模与可编排的工具协同能力。在国内,开发者可通过Google Cloud Vertex AI(工信部备案)、国产大模型平台集成(如百度千帆、阿里灵积)及私有化端点三种合规路

A08110123的博客 470

阿里源 华为源 腾讯源 网易源 清华源

清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/腾讯源:https://mirrors.cloud.tencent.com/阿里源:https://opsx.alibaba.com/mirror/华为源:https://mirrors.huaweicloud.com/网易源:http://mirrors.163.com/

weixin_45769426的博客 5229

vs2017离线iso包下载

由于vs2017变成线上安装方式,没有离线安装, 我把我下载好的文件打包为iso文件供大家下载安装.

maven配置阿里云镜像or华为云镜像(国外镜像太慢了,经常下不下来。。。)

方法1:找到maven安装目录,并打开配置文件 找到< mirrors>标签,把下面的代码粘进去就行了 <mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven....

WWXA 3788

别再只会用Kriging了!用Python+GeoPandas手把手实现IDW插值(附完整代码与可视化)

本文详细介绍了如何使用Python和GeoPandas实现反距离加权插值(IDW),包括核心算法、参数调优和可视化技巧。通过完整代码示例,帮助读者掌握这一空间数据分析技术,适用于环境监测、气象预报等多个领域,提升数据处理效率和灵活性。

weixin_30872157的博客 225

AUTOSAR实战:手把手教你配置EthTsync模块,搞定车载以太网时间同步

本文详细解析AUTOSAR架构中EthTsync模块的配置方法,实现车载以太网时间同步。通过对比gPTP与PTP协议差异,提供从开发环境准备到参数配置、模块集成的全流程指南,并分享性能优化与调试技巧,帮助开发者实现微秒级同步精度,满足自动驾驶等高精度时间同步需求。

weixin_28736335的博客 372

ubuntu 换源,换华为镜像源

ubuntu 换源,换华为镜像源,然后将源加入到末尾,如果想更换其他的源,可以参考下面的其他的源 ,替换即可。系统:Ubuntu 22.04.2 LTS。输入下面命令:更新源。

二等碗 3499

GPU八卡A100使用INT4-W4A16量化大模型实验

本实验旨在探索在环境下,对大语言模型进行权重量化的可行性、效率与性能影响。通过采用工具集成 GPTQ 算法,实现对所有线性层的权重量化(W4A16 方案最终通过lm-eval工具在GSM8K任务上对压缩模型进行评估。

goodgood_UP的博客 1908

华为开源镜像站体验评测报告

一、摘要: 本文主要总结对华为开源镜像站的使用体验,主要针对语言类的Pypi和操作系统类的Centos和工具类的Apache下的一些工具做了简单的体验,总体而言,华为开源镜像站是一个对我非常有用的网站,里面的镜像组件种类非常齐全,我所需要的工具系统几乎都可以在站内找到,而且下载速度十分快速,用户体验总体而然蛮不错的。但是就这次体验而言,觉得存在的一个比较严重的问题就是对小白不够友好,不知...

weixin_34293141的博客 341

手把手教你用RMII接口配置以太网PHY芯片(附YT8512实战代码)

本文详细介绍了如何使用RMII接口配置以太网PHY芯片,以国产YT8512为例,提供从硬件设计到软件驱动的全流程实战指南。内容包括RMII接口技术解析、YT8512硬件设计要点、驱动开发实战代码及常见问题排查,帮助开发者快速实现以太网通信功能。

mac99的博客 995

手把手教你用STM32F303和LAN9252搭建EtherCAT从站(附IO/AD/DA完整代码)

本文详细介绍了如何使用STM32F303和LAN9252搭建EtherCAT从站,涵盖硬件选型、开发环境配置、协议栈移植及IO/AD/DA功能实现。通过实战指南和完整代码,帮助开发者快速掌握工业自动化中的实时通信技术,提升系统性能与可靠性。

weixin_26802933的博客 235

Docker国内镜像源加速VibeThinker-1.5B-APP部署全流程详解

通过国内镜像源快速拉取Docker镜像,十分钟内本地部署VibeThinker-1.5B-APP推理环境,无需复杂配置,支持GPU加速与API调用,让小显存设备也能高效运行专业级AI模型。

weixin_36064575的博客 886

9篇3章7节:基于 R 语言的 FAERS 数据提取与合并

本文主要探讨了 FAERS 数据提取与合并的操作流程。首先,通过程序化方法从本地存储的 FAERS ASCII 文件中提取指定季度或范围内的单药报告数据,并可通过参数设置控制数据存储位置、处理方式、计算资源分配以及报告者职业类别等。随后,通过批量读取的方式对多个季度的 DRUG 文件进行循环处理,并将其合并为一个综合数据框。

MD Code 1262

常用镜像源

3.5 山东理工大学镜像。3.4 华中科大镜像。

chumingqian的博客 2万+

Open Dynamics Engine(ODE)物理引擎基础教程(I)——特点介绍

下一教程 Open Dynamics Engine(ODE)物理引擎基础教程(II)——相关概念 (在这一教程中将学习刚体、关节、碰撞的概念在ODE中的特点) 本文结构引言介绍特点使用ODE总结 引言 本文翻译自ODE官方教程英文版,有些地方增加了自己的理解。这一节介绍ODE的相关概念。 基础教程英文原版链接【http://ode.org/wiki/index.php?title=Manua...

腿足机器人领域 1676

某智能物流无人值守系统 ExportReport SQL注入漏洞复现

某智能物流无人值守系统 ExportReport存在SQL注入漏洞,未经身份验证的远程攻击者除了可以利用 SQL 注入漏洞获取数据库中的信息(例如,管理员后台密码、站点的用户个人信息)之外,甚至在高权限的情况可向服务器中写入木马,进一步获取服务器系统权限。

0xSec 818

maven项目右上角s和j_Java开发者必备神器Maven国内镜像加速深度测试

Maven是当前流行的项目管理工具,但官方的库在国内经常连不上,连上以后龟一般的速度也能让你崩溃,这时候也许你会去搜索下如何加速。百度搜索 maven镜像 会发现绝大部分都在推荐 阿里云 的镜像服务,但是阿里云的镜像服务真的好用吗?去国内各大云厂商搜索了下发现都提供了镜像服务,到底哪个是最快的呢?这里进行深度测试。各大厂商也是鸡贼,对关键字也做了处理比如腾讯的 腾讯云镜像maven 腾讯云mave...

weixin_39576018的博客 738

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

vs code 国内镜像源

vs code 国内镜像源

u012254085的博客 6177

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

华为开发者云主机如何访问Github

华为云主机内置了Gitcode的链接,看得出它是鼓励用户使用Gitcode的。2)在导入项目页面输入Github的仓库地址(以.git结尾的那个) 、项目名称和路径等信息,建议将项目选择为私密项目,免得引起争议。不过华为开发者云主机访问Github比较困难,从来没有成功过,而对比起来无影云电脑虽然有时候也连不上,但是大多数时候还是可以下载Github文件的。1)登录Gitcode,选择右上角的“新建”,选择菜单中的“导入项目(URL)”。不过,借助Gitcode,可以拉取Github工程。

研究兴趣:智能物联网、嵌入式系统、人工智能 1748

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

GitHub镜像网站推荐:Gitee、华为云、腾讯云加速代码拉取

面对国内访问GitHub慢的问题,Gitee、腾讯云CODING和华为云SWR提供了从代码克隆、CI构建到容器部署的全链路加速方案。通过镜像同步、代理中转与内网拉取,显著提升AI项目等大型仓库的获取与部署效率,形成稳定高效的国产化开发闭环。

weixin_35578748的博客 1742
上一篇: 9012年,我终于找到了Pypi稳定的源....
下一篇: 华为开源镜像站体验:美好终将不期而遇
devopscsdn
博客等级 码龄10年 124粉丝 205原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值