前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >本站使用的CDN:IT屋CDN测评

本站使用的CDN:IT屋CDN测评

作者头像
雾海梦曦
发布于 2022-11-12 01:42:15
发布于 2022-11-12 01:42:15
7.8K08
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:博客屋博客屋
运行总次数:8
代码可运行

本站使用的https://blog.wenwuhulian.com/tags-82.html" class="superseo">CDN:IT屋CDN测评


本站的服务包含但不仅限主站、API、图床、视频等皆有IT屋提供服务~ IT屋CDN pro购买地址:https://cdn.itwuo.net

以下是其相对其他个人组建CDN的区别

其支持泛域名解析和单域名解析

其支持泛 加速区域有:全球加速、境内加速、无备案(根据氪金量无备案的可以选择VIP线路); 加速方式有:全站加速、下载加速、流媒体视频加速(其中全站加速是自建CDN很多做不到的) 每个月流量:无限制 实时带宽:(不同套餐域名数量不一样,普遍10个) 1天体验版--->10M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 1个月套餐--->10M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 3个月套餐--->30M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 6个月套餐--->50M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 12个月套餐-->100M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 36个月套餐-->100M单域名(超过阈值自动403,需要手动重新启动加速) 【其支持24h内退款,超过24h不支持,建议测试之后使用】 如果你备案了,那么以下是可以给你查看的参考 备案站1:https://blog.beixibaobao.com/(北熙宝宝)

备案站2:https://blog.wenwuhulian.com/(IT屋博客)

可以看出国内走腾讯加速,延迟很稳定~

如果你还没有备案,那么以下是可以给你查看的参考 VIP线路站1:https://bbs.miui.one/(松鼠の博客)

VIP线路站2:https://www.rudoya.com/(润东小站)

以下是面板预览

添加域名

设置

基础设置

访问控制

缓存配置

回源配置

搜索优化

高级设置

申请VIP页面

其他功能

控制台(绑定手机、QQ等)、证书更新、刷新资源(含查询刷新纪录)、订单管理(全部订单、订单列表、订购套餐)、统计分析(用户分布、活跃用户、TOP数据、访问数据、回源数据、服务日志)

大文件测试:https://blog.wenwuhulian.com/zb_users/upload/2021/02/hb.mp4

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2021-02-15,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
6 条评论
热度
最新
您的这些链接都失效了 请问还有哪可以下载
您的这些链接都失效了 请问还有哪可以下载
回复回复点赞举报
你好,请问下运行 bazel build -c opt --config=mkl //tensorflow/lite/c:tensorflowlite_c.dll 的时候 一直出现 Loading:0 package loaded 是什么意思呢?无法下载还是下载慢
你好,请问下运行 bazel build -c opt --config=mkl //tensorflow/lite/c:tensorflowlite_c.dll 的时候 一直出现 Loading:0 package loaded 是什么意思呢?无法下载还是下载慢
回复回复点赞举报
hi你好,想请问一下,用这种方法编译出来的是64位的dll和lib,请问如何编译32位的呢?
hi你好,想请问一下,用这种方法编译出来的是64位的dll和lib,请问如何编译32位的呢?
33点赞举报
64位的,tensorflow不支持32位
64位的,tensorflow不支持32位
回复回复点赞举报
这样的呀,之前我们用Linux编译的话,是有32和64位的,那tensorflow是只在windows下是不支持32位的吗?
这样的呀,之前我们用Linux编译的话,是有32和64位的,那tensorflow是只在windows下是不支持32位的吗?
回复回复点赞举报
查看全部3条回复
推荐阅读
【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误:
黄鸿波
2020/11/19
2.4K0
【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结
【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
superhua
2019/10/22
1.8K0
【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换
Electron9.x +vue+ffi-napi 调用Dll动态链接库
本文主要介绍在 Electron9.x 中,使用ffi-napi,ref-array-napi,ref-napi 加载 Windows 动态链接库,并在Vue 渲染进程中使用。使用过程中会遇到一系列的坑,本文将会一一解决,并解释原因。如有同行兄弟遇到此问题可以借鉴。
治电小白菜
2022/09/08
5.1K0
【TensorFlow实战——笔记】第3章:TensorFlow第一步_TensorFlow的编译及安装
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
石瞳禅
2018/09/18
8150
【TensorFlow实战——笔记】第3章:TensorFlow第一步_TensorFlow的编译及安装
TensorFlow的安装
在本篇文章中,我们将会介绍TensorFlow的安装,TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。
夜雨飘零
2020/05/06
1.9K0
使用GitHub镜像加速TensorFlow编译
由于GitHub的访问不是很稳定,速度经常很慢,这就给某些需要编译TensorFlow的同学带来了问题,因为TensorFlow主代码库放在GitHub上,更麻烦的是TensorFlow有很多第三方依赖库也在GitHub上,即使通过访问gitee等国内代码库把TF的代码clone下来,编译的时候也可能出问题,因为bazel需要在编译的时候动态下载GitHub上的第三方库。
windmaple
2022/03/30
2K0
编译tensorflow-lite-with-select-tf-ops遇到的坑
官方没有直接给出AAR,而是让自己用巴泽尔去编译一个,实在是有点坑啊。
vell001
2018/12/28
5.8K0
编译tensorflow-lite-with-select-tf-ops遇到的坑
Tensorflow(GPU) 在Win10+Cuda8.0环境下安装以及Cudnn包配置 图文详细教程
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
大鹅
2021/06/15
1.5K0
Tensorflow(GPU) 在Win10+Cuda8.0环境下安装以及Cudnn包配置 图文详细教程
tensorflow GPU版本配置加速环境
环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了,虽然现在的已经是2.0版本了)
陶陶name
2022/05/12
7750
想提高棋艺?试试这款围棋AI
作为一名围棋渣渣,时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深,非常惭愧,虽然在下棋上花的时间很多,但一直处在菜鸟阶段,长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平,需要下功夫去记定式、做死活题,但那太枯燥了,相较而言,我更喜欢上网厮杀,屠龙或被屠,爽一把再说。我等初级选手,经常会碰到那种不按套路的对手,有时明明觉得对方下了无理手,但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷,不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧,但一到实战,往往不知如何下手。
云水木石
2019/11/07
3.5K0
想提高棋艺?试试这款围棋AI
TensorFlow下载与安装
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
xiangzhihong
2018/02/08
2K0
TensorFlow下载与安装
TensorFlow 入门指南
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
竹清
2018/08/31
1.4K0
TensorFlow 入门指南
TensorFlow2.0 系列开篇: Windows下GPU版本详细安装教程
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网: https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7(注意:必须选择64位,因为TF不支持Python32位的)
Datawhale
2019/07/08
7.7K0
TensorFlow2.0 系列开篇: Windows下GPU版本详细安装教程
1.3 centos7源码编译tensorflow-gpu版
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版,官方的linux安装文件采用的是glibc2.23, 而centos只支持到glibc2.17,所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错:
锦小年
2019/05/26
2.2K0
win10下配置Tensorflow1.4
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4,包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本,以及TensorFlow 1.4。安装完成后,可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
GavinZhou
2018/01/02
1.4K0
win10下配置Tensorflow1.4
0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
Fayson
2019/01/02
3.7K1
Tensorflow | win10中安装tensorflow-0.12.1 (0.12.1以后的版本安装均适用)
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬,先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
努力在北京混出人样
2018/05/14
3.2K0
Win10+RTX2080深度学习环境搭建:tensorflow、mxnet、pytorch、caffe
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
李拜六不开鑫
2018/12/28
2.9K2
Windows下从零搭建深度学习环境Tensorflow+PyTorch(附深度学习入门三大名著)
首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
自学气象人
2023/06/21
8590
Windows下从零搭建深度学习环境Tensorflow+PyTorch(附深度学习入门三大名著)
TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译)
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
机器学习算法工程师
2018/03/06
1.8K0
TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译)
推荐阅读
相关推荐
【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验
本文部分代码块支持一键运行,欢迎体验