“D+” 专为APP而生的移动解析服务!

D+是DNSPod针对移动解析难题推出的HttpDNS服务,旨在解决域名劫持与解析结果跨域问题,提供流畅稳定的访问体验。

      “D+”    专为APP而生的移动解析服务

 

      3月27日,国内最大域名智能解析服务商DNSPod正式推出移动解析服务,名为“D+”(https://www.dnspod.cn/httpdns/?from_blog_csdn),填补了目前国内市场上关于HttpDNS的这一空白。DNSPod技术负责人介绍称,“D+”是为移动而生的专业解析服务,它的诞生就是为了解决移动解析常见的“域名劫持”和“解析结果跨域”两项难题,让客户以最小的改造成本,解决移动业务解析异常的问题,并满足流量精确调度的需求。

      根据CNNIC官方报告数据显示:“截至 2014 年 12 月,中国手机网民规模达 5.57 亿,较 2013 年底增加 5672 万人。网民中使用手机上网的人群占比,由 2013 年的 81.0%提升至 85.8% 。”越来越多的人选择手机上网的同时,移动端的弊病频繁发生:网站访问缓慢甚至无法访问、无法连接服务器、随意弹出广告、访问到钓鱼网站......以上问题非常常见,甚至无法解决,归根到底就是“域名劫持”和“解析结果跨域”导致。

      DNSPOD新推出的“D+”服务,也就是HttpDNS服务,通过使用HTTP协议向DNS服务器的80端口进行请求,代替传统的DNS协议向DNS服务器的53端口进行请求,绕开了运营商的Local DNS,从而避免了使用运营商Local DNS造成的劫持和跨网问题

 

      从原理上来讲,“D+”只是将域名解析的协议由DNS协议换成了Http协议,并不复杂。但是这一微小的转换,却带来了无数的收益:

      A、根治域名解析异常。

      由于绕过了运营商的Local DNS,用户解析域名的请求通过Http协议直接透传到了腾讯的HttpDNS服务器IP上,用户在客户端的域名解析请求将不会遭受到域名解析异常的困扰。

      B、调度精准。

      直接获取到用户IP,通过结合腾讯自有专利技术生成的IP地址库以及测速系统,可以保证将用户引导的访问最快的IDC节点上。

      C、实现成本低廉。

      接入“D+”,仅需要对客户端接入层做少量改造,无需用户手机进行root或越狱;而且由于Http协议请求构造非常简单,兼容各版本的移动操作系统更不成问题。另外,“D+”的后端配置完全复用现有权威DNS配置,管理成本也非常低。

      D、扩展性强。

     “D+”提 供可靠的域名解析服务,业务可将自有调度逻辑与HttpDNS返回结果结合,实现更精细化的流量调度。比如:指定版本的客户端连接请求的IP地址;指定网络类型的用户连接指定的IP地址,等等。  

 

      “D+”正式上线前,已经通过不同类型的移动客户端测试使用,在对抗延迟和解决解析失败等问题上,取得非常明显的效果

      手机QQ

      接入“D+”后,手Q用户因域名劫持导致的访问失败率下降99%,保证了每一次用户访问都流畅无阻。

      腾讯游戏

      游戏是网络敏感类应用,接入“D+”服务后,整体访问延迟下降了13%,用户跨网访问的现象大大减少,有效保证了用户的游戏体验。

      腾讯新闻客户端

      AppStore排名第一的新闻类APP,通过接入“D+”服务,用户连接失败率下降22%,提升了业务成功率。(连接失败,即用户连接超过2s后无响应)

      QQ音乐

      流媒体类 APP, 用户对访问流畅度非常敏感,通过接入“D+”后,整体用户的访问延迟降低了13%。

 

      另外,DNSPOD技术负责人解释说,为了进一步提升“D+”良好的用户体验,他们还通过以下这几个方面,保证“D+”服务的高可用性:

      A、部署BGP Anycast网络。

      “D+”通过部署BGP Anycast的网络架构,与全国Top 16的运营商(后续可无缝增加)建立了对等互联链路,保证用户的请求无需绕行就能直接到达HttpDNS的服务器上。

      B、异地容灾,实时切换。

      “D+”的节点遍布国内华北、华东、华南各地区,同时“D+”在香港、北美等国际地区也部署了多个节点,一旦单个节点发生故障,均能实现实时自动切换,有效保证了服务的高可用。

 

      目前,“D+”服务暂时分为“免费版”和“企业版”两种版本,适用于移动APP或PC自研客户端的使用,仅需在客户端进行一定的开发。对于原生移动APP及PC客户端类业务,参考官网页面的“接入指南”页面即可操作,非常简单。

 

      [总结]

      总而言之,“D+”专为APP而生,操作原理简单,开发成本低,但是在避免移动解析失败和提升移动解析速度上,功效显著。虽然每一项新的产品的诞生,必须经过实践验证和完善,但是“D+”的出现,至少可以实现用户快速、准确、稳定地访问移动网络,让移动端“D+”uang的又快又好用!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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