探索互联网自由边界:FQDNS - 您的DNS 解决方案
2024-06-10 15:26:23作者:滕妙奇
项目介绍
fqdns 是一个强大且灵活的DNS代理和客户端工具,旨在帮助用户获取更快速、更可靠的域名解析服务。它具备多种策略,并提供了一种创新的方式来进行域名查询,确保您的连接稳定且私密。该项目还包含了一个用于发现错误答案的工具,以持续优化性能。
项目技术分析
DNS代理 (./fqdns serve)
- 非标准端口查询:支持通过非标准端口进行查询,如
--upstream 208.67.222.222:5353。 - 选择正确答案:内置错误答案列表,智能筛选真实响应,可配置策略(
--strategy pick-right或--strategy pick-right-later)。 - 主机域映射:可以将指定域名映射到特定服务器,如
--hosted-domain google.com --hosted-at fqrouter.com --enable-hosted-domain。 - UDP/TCP切换:当UDP失败时自动切换到TCP查询,
--fallback-timeout 3控制超时时间。 - 多上游查询:同时查询多个DNS服务器,选择最快响应者,如
--upstream 8.8.8.8 --upstream 8.8.4.4。 - 中国境内域名处理:针对中国境内域名,使用预先设定的中国DNS服务器,内置中国域名列表。
DNS客户端 (./fqdns resolve)
- 多策略查询:与代理相同,支持多种查询策略。
- TCP查询:强制使用TCP协议进行查询,增加查询稳定性。
- 批量查询:一次性解决多个域名的解析问题,如
./fqdns resolve twitter.com facebook.com。 - 记录类型选择:不仅可以查询A记录,还能查询TXT等其他记录类型,如
--record-type TXT。 - 重试机制:支持多次重试以提高成功率,如
--retry 3。
错误答案发现 (./fqdns discover)
- 多域名查询:同时对多个域名进行检查。
- 重复检测:多次运行以识别新的错误答案,
--repeat 30。 - 仅新发现:只显示最新发现的错误答案,保持数据库最新,
--only-new。
应用场景
fqdns 可广泛应用于:
- 对于需要浏览网站的个人用户。
- 需要稳定DNS解析服务的开发者,尤其在跨国或跨地区工作时。
- 负责网络运维的专业人士,确保内部系统正常运行。
- 研究DNS流量和网络的研究人员。
项目特点
- 高效设计:利用多种策略优化查询。
- 高效查询:多线程处理,优先选择最快的响应。
- 自适应性:自动调整查询方式,从UDP到TCP,保证服务可用性。
- 灵活性:可定制化设置,满足不同用户的个性化需求。
- 安全更新:定期更新错误答案库,保持最佳效能。
结语
fqdns 提供了强大的DNS解决方案,让您可以更高效地探索互联网。无论您是普通用户还是技术专家,都值得拥有这样一个可靠且易用的工具。立即尝试并加入我们的社区,一同体验优质的网络服务吧!
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-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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
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
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
261
92