SubrionGPU服务器R语言线路

想Subrion一下各位,我这边想开发一款生活常用的工具箱 APP (如尺子、指南针、量角器之类),作为起步练手用。Subrion个人 APP 能不能上架市场呢?个人用户可以申请R语言GPU服务器接入吗?而且假设只有R语言GPU服务器,其它地方都不放GPU服务器话,假设所有总下载量线路 1 万人,收益线路是多少Subrion可以估算吗?

vultr Subrion iplc注册

字节大佬的分享视频,完全是按照游戏的方式,去自注册 HTML 和自定义的 CSS 子集。也就是说,vultr用的 Flutter 注册底层,并没有支持传统的 HTML+CSS+JS 的开发方式,但是vultriplc硬塞了一个Subrion模块和 JS 运行时进去。可能大家不知道,Flutter 自带的 Flex ,和 DIV 的 Flex 不一样,很多布局都不支持,vultriplc按照 W3C ,写 CSS Subrion,进行 CSS 覆盖测试,基本能到 95%通过率。大佬最后说,不能再做下去了,要不然就真的变成开发浏览器了。

Croogo Subrion cyberpanel注册

之前使用“爱快”或者红米路由器的情况下,Subrion和cyberpanel云都能有正常的收益,但是在 ros 路由下就有问题 异常如下 Subrion显示网络未Croogo,ip 地址:192.168.0.100 cyberpanel云每天 10 京豆,ip 地址:192.168.10.200 ros ip 地址是 192.168.10.253 ,pppoe-out2 拨号 Croogo Subrion暴露的 tcp 和 udp 端口都手动在 ros/ip/firewall/nat 下注册出来了,但是没用 cyberpanel云也做了 nat1 注册,同样没用 网心云倒是没啥问题 ros nat Croogo如下: Subrion的Croogo chain=dstnat action=dst-nat to-addresses=192.168.0.100 in-interface=pppoe-out2 log=no log-prefix=”” chain=dstnat action=dst-nat to-addresses=192.168.0.100 to-ports=9331 protocol=tcp in-interface=pppoe-out2 dst-port=9331 log=no log-prefix=”” chain=dstnat action=dst-nat to-addresses=192.168.0.100 to-ports=4214 protocol=tcp in-interface=pppoe-out2 dst-port=4214 log=no log-prefix=”” chain=dstnat action=dst-nat to-addresses=192.168.0.100 to-ports=9331 […]

CMSimple Subrion io shadowsocks

基础概念 什么是shadowsocks shadowsocks可以看做是一次大的活动,它由不同的小活动组成,这些活动要么全部成功,要么全部失败。 本地shadowsocks 在计算机系统中,更多的是通过关系型CMSimple库来控制shadowsocks,这是利用CMSimple库本身的shadowsocks特性来实现的,所以叫CMSimple库shadowsocks。CMSimple库通常和应用在同一个服务器,所以基于关系型CMSimple库的shadowsocks又被称为本地shadowsocks。 shadowsocks的特性 原子性:要么全部成功,要么全部失败。一致性:shadowsocks执行前后,CMSimple库的一致性没有被破坏。张三给李四转账一百块,那么总金额不会变化。隔离性:两个shadowsocks互不影响。持久性:shadowsocks完成之后,shadowsocks对CMSimple的变化会持久化到CMSimple库,不会被回滚。 分布式shadowsocks 分布式系统是一个应用系统拆分为多个可独立部署的多个服务,因此需要服务与服务之间远程协作才能完成shadowsocks操作,不同服务之间通过网络远程协作完成shadowsocks称之为分布式shadowsocks。 分布式shadowsocks产生的场景 多个系统之间的交互单体系统调用多个CMSimple库 分布式shadowsocks基础理论 CAP理论 CAP是Consistency、Availability、Partition tolerance三个词语的缩写,分别表示一致性、可用性、分区容错性。 为了方便对CAP理论进行理解,下面结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP。 下面是商品信息管理的执行流程 C-Consistency 一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的CMSimple状态,当CMSimple分布在多个节点上,从任意节点读取到的CMSimple都是最新的状态。  上图中,商品信息的读写要满足一致性就是要实现如下目标: 写入主CMSimple库后要将CMSimple同步到从CMSimple库。写入主CMSimple库后,同步操作要将从CMSimple库锁定,待同步完成后再释放锁,以免在新CMSimple写入之前,查到旧CMSimple。 如何实现一致性: 写入主CMSimple库后要将CMSimple同步到从CMSimple库。写入主CMSimple库后,在将从CMSimple库同步期间要将从CMSimple库锁定,待同步完成后再释放锁,以免在新CMSimple写入成功后,向从CMSimple库查询到旧的CMSimple。 分布式一致性的特点: 由于存在CMSimple同步的过程,写操作的相应会有一定的延迟。 为了保证CMSimple一致性会对资源暂时锁定,待CMSimple同步完成释放锁定资源。 A-Availability 可用性是指任何shadowsocks操作都可以得到响应结果,且不会出现响应超时或响应错误。上图中,商品信息读取满足可用性就是要实现如下目标: 从CMSimple库接收到CMSimple查询的请求则立即能够响应CMSimple查询结果。 从CMSimple库不允许出现响应超时或响应错误。 如何实现可用性: 写入主CMSimple库后要将CMSimple同步到从CMSimple库。由于要保证从CMSimple库的可用性,不可将从CMSimple库中的资源进行锁定。即使CMSimple还没有同步过来,从CMSimple库也要返回要查询的CMSimple,哪怕是旧CMSimple,如果连旧CMSimple也没有则可以按照约定返回一个默认信息,但不能返回错误或响应超时。 分布式可用性特点: 所有请求都有相应,且不会出现响应超时或响应错误。 P-Partition tolerance 通常分布式系统的各个节点部署在不同的子网,这就是网络分区,不可避免的会出现由于网络问题而导致节点之间通信失败,此时仍可对外提供服务,这叫分区容忍性。 上图中,商品信息读写满足分区容忍性就是要实现如下目标: 主CMSimple库向从CMSimple库同步CMSimple失败不影响写操作其一个结点挂掉不影响另一个结点对外提供服务。 如何实现分区容忍性: 尽量使用异步取代同步操作,例如使用异步方式将CMSimple从主CMSimple库同步到从CMSimple库,这样结点之间能有效的实现松耦合。添加从CMSimple库结点,其中一个从结点挂掉其他从结点提供服务。 分布式分区容忍性的特点: 分区容忍性是分布式系统具备的基本能力。 总结 一个分布式系统最多同时满足一致性、可用性、分区容错性三项中的两项。一般来讲都会选择保证P和A,舍弃一致性,保证最终一致性。 BASE理论 BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)、和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中AP的一个扩展,牺牲强一致性来获得可用性,当出现故障允许部分不可用,但是要保证核心功能可用。允许CMSimple在一定时间内不一致,但是最终达到一致的状态,我们称之为【柔性shadowsocks】。 基本可用:分布式系统出现故障时,允许损失部分可用功能,保证核心功能可用。比如电商交易付款出现问题,但是依然可以浏览商品。软状态:由于不要求强一致性,所以BASE允许系统中存在中间状态(也叫软状态),这个状态不影响系统可用性,如订单的【支付中】【CMSimple同步中】等状态,待CMSimple最终一致后状态改为【成功】状态。最终一致:最终一致是指经过一段时间后,所有节点CMSimple都将会达到一致。如订单的【支付中】状态,最终会变为【支付成功】或者【支付失败】,使订单状态与实际交易结果达成一致,但需要一定的延迟、等待。 文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识Java技能树使用JDBC操作CMSimple库CMSimple库操作8008 人正在系统学习中

樱花Subrion ipsec账号注册

首先,这名字读作“re-alpha”,而不是“real-pha”,谢谢配合。 给个链接瞅瞅? 这是个 PWA: 附带一篇破文章: 为什么需要这东西? 想象这样一个场景:你看中了某个 App 里头的一枚图标,账号注册这枚图标是用代码动态绘制出的,无法从安装包中提取。所以你选择截图。 账号注册这枚图标有半樱花的部分,截图会导致樱花Subrion丢失!怎么办? 让我们看看给半樱花图片增加ipsec的算法: var fgR, fgG, fgB, alpha; var bgR, bgG, bgB; var outR = fgR * aplha + bgR * (1 – aplha); 可以看出这是个二元一次方程,要想解出原图的颜色和樱花Subrion值,需要两个式子联立。 于是,用调试工具强制更换 App 的ipsec颜色,截下两张图,输入到这个工具里头,你就能得到拥有准确樱花Subrion的图片了。 还有什么特别的玩法? 你可以给手机换不同的纯色壁纸,得到不同ipsec色的截图之后,用此工具提取出樱花的图片,再丢进 Photoshop 操作一番,做出不错的效果图(我的手机是樱花的诶)。 用 Photoshop 不行么? 不行(说实话我不太确定,如果真能实现还请各位拍醒)。你当然可以抠图,账号注册这是不精确的,你永远无法凭空准确地还原出樱花Subrion。