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解决Mac鼠标不好用的问题

解决Mac鼠标不好用的问题 - 知乎 (zhihu.com) (38条消息) Mac缓解或关闭鼠标加速_zhonguncle的博客-CSDN博客_mac鼠标加速

5 个加速 React 开发的工具

5 个加速 React 开发的工具 React 工具、技巧和最佳实践将帮助您更快地构建应用程序 Original 照片by 凯利@ Pexels React 没有为样式、数据获取、路由或动画规定惯用的解决方案。您管理状态和组件之间的关系以执行您需要执行的操作,使用您需要执行的任何其他工具,并将结果呈现给

基于龙蜥操作系统指令加速,降低云原生网关的构建成本

技术背景 网络信息传输的可靠性、机密性和完整性要求日渐提升,HTTPS 协议已经广泛应用。HTTPS 的 SSL/TLS 协议涉及加解密、校验、签名等密码学计算,消耗较多 CPU 计算资源。因此 CPU 硬件厂商推出过多种加速卸载方案,如 AES-NI,QAT,KAE,ARMv8 安全扩展等。 业界软件生态在优化 HTTPS 的

使用Quic协议加速网络

2022年6月6日,IETF QUIC和HTTP工作组成员Robin Mark在推特上宣布,历时5年,HTTP/3终于被标准化为 RFC,这也标志值QUIC作为http/3的底层传输协议的地位正式宣布转正。 之前我也简单的尝试了一下.net中基于MS-QUIC的Quic协议,当时用的版本是.net中的未正式版本,.net中对ms-quic的封装是计划

Docker如何镜像加速

原文链接:https://www.zhoubotong.site/post/69.html 在使用Docker 下载镜像时,如果不配置镜像加速,下载镜像会比较慢,因为国内从 DockerHub 拉取镜像有时会遇到困难, 此时我们可以配置镜像加速器。Docker 官方和国内很多云服务商都提供了国内加速器服务,例如: 科大镜像:https://docke

阿里云全站加速DCDN重磅发布!打造新一代加速引擎

简介: 新一代的加速引擎DCDN,安全、高效、可计算 在数字化转型变革逐步深入的当下,安全高效成为企业上云、全球化部署的关键需求。   随着应用场景复杂度不断提升、业务需求差异化发展,为了给企业提供更完善的安全加速服务,阿里云对全站加速DCDN产品进行了全面升级,针对边缘

win32 accelerator

win32的加速键和菜单栏的功能是类似的 类似Accelerator Ctrl + C 这个复制功能在右键菜单选项里面也是有的 使用可视化窗口添加资源 HACCEL LoadAccelerators( //加速加速键<表>,返回加速键<表>的句柄 HINSTANCE hInstance, //应用程序的实例句柄 LPCTSTR lpTableName /

稀疏向量计算技术杂谈

稀疏向量计算技术杂谈 稀疏计算是数学规划求解器计算速度提高的最基本套路。  现实中的大规模数学规划问题绝大多数是稀疏的, 例如下面这个流程车间调度问题的数学规划模型, 假如当m=10, n=100时, 总变量数可达10万以上, 约束数也是同样的数量级, 这样模型的约束矩阵的元素数字就

bbr加速

这里安装 BBR plus 版本 Plus 版本经过修改后会具有侵略性,能更好的抢占带宽,提高速度。 cd /usr/src && wget -N --no-check-certificate "https://raw.githubusercontent.com/chiakge/Linux-NetSpeed/master/tcp.sh" && chmod +x tcp.sh && ./tcp.sh wget -N --no-check-

Web前端环境加速

https://www.jianshu.com/p/7ed715c7ee45 域名查找iphttps://www.ipaddress.com/ windows host路径C:\Windows\System32\drivers\etc centos修改hostsudo gedit /etc/hosts修改完执行/etc/init.d/network restart命令 使得hosts生效出现无法建立ssl连接可尝试下面方法 如果成功则

《原创》在torch模型进行trt加速后正确的耗时分析方法

最近,多人反映在torch框架的模型加速后耗时相差不大甚至不如加速前。首先,可以肯定的是,这种结果存在误判,torch的模型加速以后肯定是有加速效果。那么问题出在耗时方法的统计不正确。正确的耗时统计应该是这样:(1)先测试一个batch的数据,使用加速和不加速模型测试推理时间,注意推理时间一

Docker镜像加速配置

一、docker镜像加速配置 # tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF' { "registry-mirrors": ["https://tjshptqn.mirror.aliyuncs.com"] } EOF 二、重启docker服务 systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

从Intel VT-X和HAXM看CPU虚拟化

一:简介 在虚拟化中有两个重要的虚拟化加速技术不得不提,CPU虚拟化和内存虚拟化。 本文基于HAXM和intel的VT-X技术,分析cpu虚拟化的加速如何实现。 二:

提高国内访问 GitHub 的速度的几种方法

Github 加速下载 只需要复制当前 GitHub 地址粘贴到输入框中就可以代理加速下载! 地址:http://toolwa.com/github/ (亲测有效) 加速你的Github 地址:https://github.zhlh6.cn/ 输入 Github 仓库地址,使用生成的地址进行 git ssh 等操作。 谷歌浏览器 GitHub 加速插件 安装完后需要重新

【github提速】国内如何加速访问github

GitHub镜像加速方案 git.what996.com 浏览器插件加速方案 链接:https://pan.baidu.com/s/1rFjtqDcOQ2m50ctYtuN4RA< 提取码:wgux 目前只能做到下载加速,还无法做到访问加速和查看图片功能

Blog CDN加速

Blog CDN加速 在之前的文章中,使用Docker Compose &Halo 搭建博客,伴随着访问量的提升(其实并没有),感觉有必要使用CDN服务做个网站加速了,毕竟七牛云也提供了一定的免费额度... 什么是CDN CDN 的全称是(Content Delivery Network),即内容分发网络,通俗的理解就是CDN服务提供商提供

玩转AgileCDN(十二)——五种配置模型,高效匹配需求

通常情况下,对于CDN加速服务的资源,可以分为动态内容、静态内容,以及动静都有的全站内容。不同的内容,在CDN的配置中,配置的复杂程度并不相同。很多的CDN产品只支持用户一次性接入到CDN的加速服务中。这种原始接入方式不仅对于分发速度有不利影响,同时也加大了配置部署的难度,给用户增加

Docker阿里云镜像仓库镜像加速

1、登录注册地址:https://cr.console.aliyun.com/repository/ 2、注册成功之后可以找到自己私有的加速地址;    3、配置私有仓库;          

jenkins加速

进入插件管理中 > 高级:    拉到最下面, 将URL改为:   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/updates/update-center.json  

Github加速

1.去网站-码云,搜索dev-sidecar 2.下载安装包 3.打开软件后按照提示安装根证书,并且选择默认模式、打开代理服务和系统代理就可以了 注意: 关于中断应用,无法联网的问题:https://github.com/docmirror/dev-sidecar/issues/109

【无标题】

2月18日上午,余杭区“双千亿、新征程”高质量发展大会在未来科技城学术交流中心举行。会上公布了“余杭区科技创新示范10强企业”名单。加速科技荣誉上榜! 会议提出锚定“双千亿、新征程”目标,起跑就冲刺、开局即决战,全力打好产业、项目、创新、消费、改革、服务“六张牌”,以虎虎

让你的yum加速起来

转载于:博主链接 很多时候,linux从yum上安装源总是无比的慢,没办法,因为都是国外的。这里讲一个配置国内 yum (网易163)源的简单方式。 先拉取wget(如果已经安装,则跳过,可通过wget --help判断是否已安装wget) yum -y install wget 所处位置为根目录/,拉取国内yum的repo文件保存在根目录下(

podman镜像加速配置

unqualified-search-registries = ["docker.io"] [[registry]] prefix = "docker.io" location = "docker.io" [[registry.mirror]] location = "hub-mirror.c.163.com" [[registry.mirror]] location = "mirror.baidubce.co

C++文件读写操作及加速

01 文件读写方法 使用C中的freopen()函数进行打开文件并重定向输入输出。如下: #include<iostream> using namespace std; int main() { freopen("testfile.txt","w",stdout); for(int i=0;i<10;i++) cout<<i<<" "; return 0; }

Pytorch GPU加速

import torch import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms #超参数 batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 #获取训练数