推荐文章:QUICHE - 高性能网络协议的未来
2024-05-22 19:09:58作者:彭桢灵Jeremy
推荐文章:QUICHE - 高性能网络协议的未来
1、项目介绍
QUICHE,这个名字融合了"QUIC", "Http", 和"Etc.",是Google推出的一个生产级实现,涵盖了QUIC、HTTP/2、HTTP/3以及相关的协议和工具。这个项目已经在Google的服务器、Chromium浏览器和Envoy等众多项目中得到实际应用,并且保持着持续的活跃开发和维护。
QUICHE提供了两个公开的代码仓库,它们会自动保持同步,方便不同社区的开发者使用:
2、项目技术分析
QUICHE的核心是QUIC(Quick UDP Internet Connections)协议,它旨在解决TCP和TLS在现代互联网中的效率问题,如延迟和拥塞控制。此外,它还支持HTTP/2和HTTP/3,后者是基于QUIC之上构建的新一代HTTP协议,提供更低的延迟和更高的数据传输效率。
为了将QUICHE嵌入到你的项目中,你需要实现平台API并创建构建文件。虽然目前团队正计划提供默认的平台API实现和开放源码的构建文件,但你可以参考Chromium和Envoy这两个已开源的嵌入式示例来开始你的工作。
3、项目及技术应用场景
- Web服务:QUICHE可优化网页加载速度,降低页面跳转时的延迟,提升用户体验。
- 云服务和数据中心通信:QUIC的低延迟特性使其适合于大规模分布式系统中的内部通信。
- 移动应用:在网络环境不稳定或频繁切换的情况下,QUICHE可以提供更可靠的连接。
- 边缘计算:Envoy等工具利用QUICHE,能在边缘环境中提供高效的流量管理。
4、项目特点
- Google生产环境验证:QUICHE已被广泛应用于Google的线上服务,证明其稳定性和高性能。
- 跨平台兼容性:尽管需要自定义平台API,但QUICHE的设计目标是支持多种操作系统和硬件架构。
- 活跃的社区支持:两个公开仓库保证了项目与社区的互动,同时也便于贡献者参与到项目的发展中。
- 开源与合作:遵循
CONTRIBUTING.md文档,任何人都可以为QUICHE贡献代码,推动项目进步。
总的来说,QUICHE是一个强大的网络协议实现,它的高效性能和广泛应用场景使得它成为任何寻求改进网络服务质量的项目值得考虑的选择。无论你是Web开发者,还是运维人员,或者是对前沿网络技术充满热情的探索者,QUICHE都值得你深入了解和尝试。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210