转载 自建CDN服务

所谓中国特色的互联网,南电信,北网通,互通问题成了站长们心中的痛。
于是CDN(Content Delivery Network)开始流行,VeryCD之前就使用过51CDN的服务。
但是普通的CDN服务,由于DNS和cache服务器都不受自己掌控,可定制性差,安全性更无法控制。VeryCD之前遭遇的页面被恶意篡改事件 直接导致了我们放弃第三方CDN服务。
今天下午开始用上了自己建的CDN,效果不错(网通的朋友可以看看速度有否增加),而且成本还不到第三方CDN服务的1/10。
CDN的实现原理并不复杂,可以简单的分为2层,DNS服务器用来将不同用户的请求分发到最近的节点;Cache服务器分布在各个节点上用来响应用户的请求。
DNS服务器可以用bind9 来建,Cache则可以选squid 。这2个都是linux平台下的开源软件,高效、免费,国内收费的CDN服务基本上也是依赖这2个软件。可惜的是linux平台相对复杂,而且之前中文文档太少,普通用户要架设起一套自己的CDN服务器还是非常麻烦。
好在声仔已经把bind9的安装说明以及区分电信网通用户解决方案 整理过了,甚至还提供了免费的dnspod 服务,直接免去了自己架设DNS服务器的苦恼。
Cache服务器所要用到的squid,基本原理是用它做反向代理。可以Google一下 ,也可以参考我的书签 ,不过相关的文档都已经较老,且没有大并发、大流量下的实践,对配置的叙述也较简单。回头我会把VeryCD使用squid以来的经验进行总结,并公布我们所使用的squid.conf参数,希望能够对大家有所帮助。

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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