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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217