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云知識 Alpine.js文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Alpine.js文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-07-09 10:34:41 Alpine.js 通過很低的成本提供了與 Vue 或 React 這類大型框架相近的響應(yīng)式和聲明式特性。Alpine.js 的語法幾乎完全借用自來自：百科華為云計算 云知識 為什么訪問中國大陸外網(wǎng)站加載緩慢？怎么解決？ 為什么訪問中國大陸外網(wǎng)站加載緩慢？怎么解決？ 時間：2024-04-12 11:48:31 最新文章 彈性云服務(wù)器 視頻：變更彈性云服務(wù)器的規(guī)格 彈性云服務(wù)器視頻：鏡像部署PHPWind論壇系統(tǒng)（linux） 什么是共享云硬盤？共享云硬盤使用來自：百科
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華為云計算 云知識 Underscore.js文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Underscore.js文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-07-09 11:13:25 Underscore.js是一個 JavaScript 工具庫，它提供了一整套函數(shù)式編程的實用功能，彌補了 jQuery來自：百科配置緩存規(guī)則 確認資源類型（動態(tài)/靜態(tài)） 合理配置不同資源的緩存過期時間和優(yōu)先級，能有效提升緩存命中率，降低回源率，減輕源站壓力。 注意事項： 注意設(shè)置緩存優(yōu)先級，優(yōu)先級取值為1~100之間的整數(shù)，數(shù)值越大優(yōu)先級越高。 如果您修改或新增了緩存規(guī)則，請刷新對應(yīng)資源的緩存。 請將動態(tài)資來自：專題
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華為云計算 云知識 落地多個IT項目后，我建議企業(yè)ERP上云優(yōu)先考慮華為云 落地多個IT項目后，我建議企業(yè)ERP上云優(yōu)先考慮華為云 時間：2023-11-06 10:26:13 ERP系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)信息化管理，提升運營效率，支持業(yè)務(wù)發(fā)展。然而，隨著企業(yè)規(guī)模的擴大和業(yè)務(wù)需求的來自：百科![]()
使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Node.js 使用華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Node.js 時間：2020-12-02 11:06:13 本實驗指導(dǎo)用戶基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器，在CentOS系統(tǒng)上安裝、部署、測試Node.js項目。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 Node.js是一個基于Chrome來自：百科![]()
2、提供界面化的日志和事件的搜索、告警能力，幫助您快速定位問題。 當出現(xiàn)頁面加載較慢或者網(wǎng)站卡頓等諸多端側(cè)性能問題時，如果無法復(fù)現(xiàn)問題，就很難快速發(fā)現(xiàn)性能瓶頸并精準定位具體原因。例如： 1、當頁面加載較慢時，是網(wǎng)絡(luò)問題、資源加載問題，還是頁面DOM（Document Object Model）解析問題？來自：專題![]()
對于頻繁更新的靜態(tài)文件（如js、css等），請根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況設(shè)定。 可能是緩存優(yōu)先級設(shè)置不正確，導(dǎo)致緩存設(shè)置未生效。優(yōu)先級取值范圍為1-100，數(shù)值越大優(yōu)先級越高。 示例：您需要設(shè)置一條.jpg文件，緩存過期時間為2天的規(guī)則，設(shè)置如下： 圖中兩條緩存規(guī)則：所有文件緩存過期時間為30天，優(yōu)先級為8，來自：百科![]()
存遵循源站”功能（此功能默認關(guān)閉）， CDN 將無法緩存源站資源，導(dǎo)致所有請求回源，無法達到加速效果。 檢查您設(shè)置緩存規(guī)則的優(yōu)先級，數(shù)值越大優(yōu)先級越大，系統(tǒng)會優(yōu)先匹配。 如果您的URL攜帶了參數(shù)，并且參數(shù)不斷變化，當使用不同的URL去訪問的時候，CDN會認為這是一個新請求（即使這兩個來自：百科![]()
支持GPU/NPU，加速推理性能 支持GPU共享，提升資源利用率 ④模型加載加速： 大文件加載： OBS +SFS結(jié)合，解決ML模型庫&模型自身大文件加載問題； 鏈路加速：高性能解壓縮轉(zhuǎn)換，降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時；共享內(nèi)存加速技術(shù)，降解壓IO開銷；依賴包預(yù)加載，降低公共依賴的下載、解壓耗時 同時華為云FunctionGraph基于函數(shù)計算的來自：百科![]()
全站加速是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案，能有效提升動態(tài)頁面的加載速度，避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由，提高訪問成功率，實現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實時優(yōu)化。 全站加速是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案，能有效提升動態(tài)頁面的加載速度，避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由，提高訪問成功率，實現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實時優(yōu)化。來自：專題![]()
提供的TBE標準算子庫和離線模型執(zhí)行器。TBE標準算子庫為昇騰AI處理器提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要使用到的算子，離線模型執(zhí)行器專門用來進行離線模型的加載和執(zhí)行。運行管理器下層是驅(qū)動，與昇騰AI處理器進行底層交互。 運行管理器對外提供各種調(diào)用接口，如存儲接口、設(shè)備接口、執(zhí)行流接口、事件接口以來自：百科![]()
APM 前端監(jiān)控提供頁面的性能、JS錯誤請求、API請求、服務(wù)的運營相關(guān)指標（PV,UV)情況，幫助 您掌控用戶的真實體驗情況，及時發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題 用戶會話追蹤 通過用戶會話追蹤，定位使用過程中影響用戶體驗的慢請求、慢加載、慢交互、崩潰錯誤等問題 頁面加載性能分析 提供多維度頁面的首來自：專題![]()
全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案，能有效提升動態(tài)頁面的加載速度，避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由，提高訪問成功率，實現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實時優(yōu)化。 全站加速WSA是一種融合了動態(tài)和靜態(tài)加速的網(wǎng)站加速解決方案，能有效提升動態(tài)頁面的加載速度，避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由，提高訪問成功率，實現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實時優(yōu)化。來自：專題![]()
和取平均，獲得當月的計費帶寬，再根據(jù)合同約定的單價計費。 日峰值月平均計費 基礎(chǔ)服務(wù)計費 預(yù)付費流量包 購買相應(yīng)加速區(qū)域的流量包進行抵扣。優(yōu)先扣除流量包里的流量，超出部分采用按流量計費方式結(jié)算。 預(yù)付費流量包 增值服務(wù)計費 全站加速請求數(shù) 全站加速的動態(tài)請求數(shù)和靜態(tài)請求數(shù)計費。 增值服務(wù)計費來自：專題![]()
特性二：前端性能監(jiān)控，全面感知終端用戶體驗 華為云CodeArts APM對前端性能和用戶體驗數(shù)據(jù)進行多維度的可視化數(shù)據(jù)分析，包括頁面加載性能、JS錯誤、API請求、服務(wù)流量，全面掌控終端用戶的體驗。通過華為云CodeArts APM，頁面體驗用時可優(yōu)化至3S以內(nèi)，被監(jiān)控頁面故障主來自：百科![]()
及代碼加載等一系列操作，這一過程引發(fā)的時延通?？蛇_請求實際執(zhí)行時間的數(shù)倍。相對于冷啟動調(diào)用，熱調(diào)用（即請求到達時有可用實例）的準備時間可以控制在亞毫秒級。在特定領(lǐng)域例如AI推理場景，冷啟動調(diào)用導(dǎo)致的高時延問題則更為突出，例如，使用TensorFlow框架的啟動以及讀取和加載模型可能需要消耗數(shù)秒或數(shù)十秒。來自：百科![]()
升用戶體驗。 同時CDN還可壓縮優(yōu)化網(wǎng)頁大圖，完成秒級加載，進一步縮短頁面響應(yīng)時間。 CDN網(wǎng)站加速適用于門戶網(wǎng)站、電商平臺、資訊APP、 UGC社區(qū)應(yīng)用等業(yè)務(wù)場景。為加速域名下的靜態(tài)內(nèi)容（如各類型圖片、html、css、js小文件等）提供海量優(yōu)質(zhì)節(jié)點的就近分發(fā)處理，顯著提升用戶訪問體驗。來自：百科![]()
，函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。此外，按函數(shù)實際執(zhí)行資源計費，不執(zhí)行不產(chǎn)生費用。 ①編寫代碼 用戶編寫業(yè)務(wù)代碼，目前支持Node.js、Python、Java、Go、C#、PHP等語言。 ②上傳代碼 目前支持在線編輯、上傳ZIP或JAR包，從OBS引用ZIP包等。 ③API和云產(chǎn)品事件源觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行來自：專題![]()
Volcano提供的Task-topology算法是一種根據(jù)Job內(nèi)task之間親和性和反親和性配置計算task優(yōu)先級和Node優(yōu)先級的算法。通過在Job內(nèi)配置task之間的親和性和反親和性策略，并使用task-topology算法，可優(yōu)先將具有親和性配置的task調(diào)度到同一個節(jié)點上，將具有反親和性配置的Pod調(diào)度來自：專題
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