Rust 异步 Runtime 的兼容层 施继成 @ DatenLord Introduce what’s rust async runtime # Rust async runtime Analyze the reason of runtime isolation # Async runtime binding # Compatible layer 1 Create a wheel

第三届中国 Rust 开发者大会 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 Applications of Rust Runtime in Mobile Overview of asynchronous Rust #1 Rust 异步简介 Ylong async runtime #3 Ylong Runtime 并发框架 目录 Table of Contents #2 社区并发框架介绍以及与移动端的不适配性 Introduction environment Rust 异步机制 Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型，它带来以下优势：  任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性：

蓝维洲 2021.10.16 cilium的网络加速秘诀 蓝维洲 网络组研发负责人 演讲人 cilium介绍 https://cilium.io https://github.com/cilium cilium是 kubernetes 的 CNI 网络解决方案，创新采用了 eBPF datapath，为 kubernetes网络和 linux 社区的 eBPF 发展，启动了 最要的推动作用。 最要的推动作用。 截止 2021.10 ，cilium github 项目已有 9.3K star，Contributors 316位 cilium的特色功能： • 网络功能 • 负载均衡 • 网络安全 • 可观察性 • 多集群连通 注：本 PPT 基于 cilium v1.10.4 进行分析 ��������������� ��������������� �������������������� �������������������� ���������������� ������������������������ Cilium加速网络 性能提升的主要表现： • 不同场景下，不同程度地降低了 网络数据包的“转发延时” • 不同场景下，不同程度地提升了 网络数据包的“吞吐量” • 不同场景下，不同程度地降低了 转发数据包所需的“ CPU 开销” eBPF 简介 eBPF 技术 在 Linux

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OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-07-17 OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 法律通告 法律通告 Copyright © 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations in this property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 第 第 2 章 章 访问 访问主机 主机 2.1.

OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Last Updated: 2023-02-27 OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your organisation's property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、 Ingress 和 Pod 网络。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 了解网 了解网络 络 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS 1.2. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM INGRESS OPERATOR 1.2.1

云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人1/10 MOSN，云原生时代的安全网络代理 Service Mesh 控制面 Galley Pilot Pod SOFA 服务 MSON Kubernetes TLS，国密 服务鉴权 Mirror Ingress Controller Pod Msg 可运维  可扩展 • 多版本发布 • 压测引流 • 服务分组 • 加密链路 • 国密算法 • 服务鉴权 • TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的 Service Mesh

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链滴 pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd output。 例如： 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。 神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)； 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight weight = weight - learning_rate * gradient 原文链接：pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 定义网络 开始定义一个网络： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 2 导入样本数据 7 2 构建神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1 基本网络结构 11 2.2 使用 cuda 来训练网络 13 3 更完善的神经网络 . . . . . . . . . 模型的加载与保存 15 3.2 初始化网络权重-方法一 16 3.3 初始化网络权重-方法二和三 17 4 构建自己的数据集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.1 自定义 Variable 数据与网络训练 19 4.2 准确率的可视化