本文章发表于：2019-11-07
随着《云之变》系列走向尾声，想必大家可以清晰地感受到，当前云服务的发展方向，无论是以IaaS、PaaS或SaaS等何种形式交付，其所追寻的产业价值一定离不开一个特质，那就是——“AI as a service”，AI即服务。
在这场大浪潮中，越来越多企业在寻求可以将AI集成到自有业务与产品中的渠道，无数开发者渴望抢先在AI舞台上释放创造力，然而面对深度学习为代表的巨型数据集，如果自建数据中心或个人电脑带不动AI这匹“算力怪兽”，该怎么办？
作为基础设施一般存在的云服务商，此时就被赋予了一个新的角色——AI训练师。
花式AIaaS，离不开“训练”二字
云计算的普及，让各种AI能力以“即服务”的形式出现在了各行各业之中。去年，RightScale的云研究报告指出，企业格外关注于AI技术体系中的机器学习。当被问询未来计划使用哪种类型的公有云服务时，绝大多数的受访者选择了机器学习，12%的受访者表示他们正在使用这一服务，46%的受访者则表示他们正在测试或计划部署机器学习服务。
目前看来，AI主要是以三种形式被“即服务”到产业当中：一种是Chatbot，比如苹果Siri、微软Cortana或亚马逊Alexa这样的智能语音助理，被业务集成后可以直接打通AI体验，解放人力；第二种是API。云服务商开发出的AI模型，如NLP、图片分类、视频识别等等，以应用程序编程接口（API）的形式集成到自身的平台上去，避免从零开发。目前广泛应用的人脸识别、语音翻译等都是以各种形式被普及的。第三种则是机器学习框架。开发人员利用云访问机器学习框架构建出模型，再基于自身现有的数据对模型进行训练，这种方式比起自建型算法模型更加便捷，节省时间。
显然，这些让AI全面开花的主流方式，依然依赖于一个环节，那就是训练。
我们知道，虽然目前绝大多数云服务商都提供多种AI模型来帮助各行各业实现智能化。但云服务商无法深入到产业肌理的每一个细微纹路，想要让AI落地时精准地匹配现实需求，高度定制化的数据训练就十分必要了。
即使云服务商有类似的平台模型可供企业客户调用，一个良好的模型依然需要具备可扩展、可训练性，也就是能够根据实际数据随时自我更新，不断提升性能，才能真正成为提质增效的神兵利器。
从这个层面看，面向企业和个人开发者的AI训练服务，几乎成了公有云无法绕开的关键能力。
上探AI训练，对公有云意味着什么？
今天，在公有云上进行深度学习训练可谓是人工智能的重要趋势，然而有能力向企业和个人开发者输出云端训练服务的云服务商可说是凤毛麟角。
例如亚马逊推出了AWS深度学习容器，也方便客户定制AI训练流程；谷歌和Facebook也推出了适合自身深度学习框架TensorFlow的训练平台；在中国，华为、百度、阿里、浪潮、腾讯等也让定制化AI训练服务走上了云端，整合到他们的企业服务解决方案中去。
我们知道，深度学习难以离开大数据和规模化训练的支撑，二者就像紧密结合的轮轴推动着算法向高性能、高精度的方向发展，进而影响整个社会的AI进程。但目前市面上只有少数几家头部公有云厂商有类似的服务。为什么云端AI训练如何“阳春白雪”？
其中很大一部分原因在于，定制化神经网络的训练任务，往往需要强大的计算能力，也就是GPU集群来保障。然而今天， AI算力依然是一种昂贵的计算资源，而云端训练往往会在不训练时将算力资源释放出去，实现弹性调配，服务商按照实际计算消耗进行付费，个人开发者与企业则可以省去购买计算单元或是自建数据中心的高昂开支，从而大大降低了AI落地的成本。
不过，目前用户可以选择的云端训练平台并不多。主要原因是用于神经训练的GPU芯片几乎由英伟达一家独大，云服务商建立训练平台的成本很高。后来谷歌、华为分别推出了自己的大规模计算单元，起到了一定了市场制衡作用。但整体而言，训练环节的云端芯片依然难以满足广泛的部署需求。
还有一个顾虑是云巨头在AI领域的投入与创新，正好具备了输出基础算力与应用工具的双重能力。大多企业想要AI，依然需要花费大量时间与精力、人力去熟悉相应的深度学习框架、标注数据、调教参数、设计容错等等，在一份Vanson Bourne公司的“企业人工智能状况”调查报告中，有34%的企业IT决策者表示他们没有合适的人才来支持技术的成功部署，30%缺乏实施的预算。
举个例子，大部分中小企业采用公有云来进行超大规模的AI训练，一个基本出发点就是试错和验证AI进入产业的新想法，因此时间成本就非常重要，这需要效率更高、扩展性更好的深度学习框架和专项加速来支撑。因此，想要帮助企业减少定制化训练的学习门槛与风险成本，只有少数有意愿、有实力的头部云技术巨头才能切入。
另外值得注意的是，无论是需要财报好看的企业，还是渴望拥抱AI的开发者，云平台面临的训练任务是五花八门的，接收到的数据资源也很可能放飞自我。不同的程序、业务模式可能对应着不同的访问模式和存储结构，因此，如何存储、处理、分析、最终输出基于任意类型数据的训练模型，这就要求云平台拥有构建和管理数据湖，来处理各种结构化或非结构化的数据，并统统投喂给神经网络。显然，想要积累如此庞大且丰满的全量数据，头部选手的表现更优且更完备。
总体来看，AI训练作为智能这座大厦所必备的原材料锻造过程，迫切需要一个灵活机动的全能选手“随叫随到”，就地完成特殊模块的精雕细琢然后就功成身退，而不是在材料原产地处理完再运往施工现场。
具备这种弹性作战能力的“工程队”，显然具备争夺市场的关键能力。这也是为什么今天几乎所有头部云厂商都开始纷纷输出自身的云端训练能力，甚至不惜“亏本赚吆喝”。
那么向AI的技术上游切入训练服务产业链，对于公有云厂商来说，究竟意味着什么？是以算法API和应用程序的方式“被连接”？还是提供工具和计算平台“被集成”？亦或者向更底层的芯片等“硬实力”进发？
如果某一朵云怀抱着的野望，是真正成为智能时代的容器与基础设施，构建全方位、立体化的AI技术体系，那么集硬件算力、软件技术、生态开发于一体的AI训练，虽然是复杂而漫长的冒险，却是中国AI产业真正进入千行万业所必要的投入与支撑。
一方面，云服务商需要开放自身的计算资源，为了不掣肘他人，就必须倒逼半导体产业自我升级。尤其时我国的短板，如承担训练任务的云端训练芯片，针对深度学习框架专项加速、提高性能的计算单元，高精度基础模型的释放等等，这些AI训练的必要支撑，伴随云服务商的产业上探实现系联动升级，正是当前的趋势。
另外，云端分布式训练、终端模型部署相结合，正在成为AI开发流程的全周期模式。企业利用公有云的算力、解决方案所训练的专有模型，大多需要在端、边侧部署和应用，在“从硬到软再到硬”的过程中，往往需要云平台协同综合考虑，这也让构建从训练到应用的产业闭环成为可能。而中国企业和开发者，以及各产业端的关键数据、创新应用等都得以在国产云环境中运行，在地域化情绪与环境不稳定的当下，也有着重要的产业安全战略意义。
由此，我们可以引出一个新的话题：一个好的云端AI训练平台，应用具备哪些能力？
让AI飞入寻常百姓家的云端“魔术手”
AI开始走进大众视野，是以阿尔法狗所代表的深度学习技术为起点。而云服务商所扮演的角色，就是不断将实验室中影影绰绰的技术“实体化”、工具化成一个个道具，运用一双虚实变幻、软硬结合的“魔术手”，将AI惊艳地呈现在各行各业、普罗大众眼前。
通过这双魔术之手，我们则可以反向去理解，“云端训练”在AI普惠的过程当中，都需要哪些条件的支持：
1.计算性能的持续升级。
算力，是云端训练的基础保障，这里涉及两个基本命题，一是绝对规模，也就是硬件化计算能力，在训练时，数据会被分派给众多训练机器，再通过反馈及标志变量重新组合在一起，从而创建完整的训练模型，对GPU驱动、底层库之间的兼容性等硬件提出了不少挑战。第二需要考虑的则是精度，通过网络优化和超参组合，云平台可以利用少量数据就达到出色的训练效果和高性能的模型，这对于一些中小微开发者来说有着化不可能为可能的现实意义。
2.友好模式的开发态。
简单来说，就是降低开发者的训练成本、学习门槛。一种方式是提供简单易上手的开发工具和交互界面。举个例子，神经网络训练的数据集往往达到1PB的数据量，即使用1G带宽的网络来传输也需要耗费将近4个月，黄花菜都要凉了，对此一些云巨头借助新的传输工具，如谷歌的Transfer Appliance ，就能在25 小时内将 1PB 的数据装入数据中心。还有一些自动化、可视化的任务管理工具，能够大大解放开发者的重复劳动，比如训练任务一站式托管，可以自动跟踪任务的训练状态，提供输出日志功能，开发者只需实时监控就可以了；友好的第二种意义，则是云平台的兼容性。我们知道，目前深度学习框架有许多，开发者需要在不同的框架下完成特定的训练及推论任务，因此云平台的兼容并蓄就非常重要了。像是新的AWS容器就能够支持谷歌的TensorFlow、Apache的MXNet以及脸书的PyTorch等不同的机器学习架构，华为新发布的Atlas智能计算平台，也志在解决中国企业和开发者对算力与兼容性的难题。这意味着对每一种架构提供针对性的优化和加速，让特定的模型训练速度更上一层楼，这也有助于打消企业开发者的上云顾虑。
3.穿透各个场景的降本增效。
一方面，成本控制作为云端训练的核心优势，在整个开发过程中是不可或缺的。这意味着云平台需要具备合理的扩展性与灵活度，让企业轻松获得自己所需要的AI资源并灵活合理地支付费用，如果试点项目没有成功，也可以很容易地关闭；而项目成功后，也可以很容易地扩大资源规模。
另外，基于原生场景数据的训练完成以后，如何将模型快速扩展到企业或产业其他业务部门及软硬件，这是困扰AI开发生态的落地难题。能够集中打通数据，让终端和云端在统一的智能基础设施上协同完成复杂任务处理的开发生态，将会在未来释放更具应用价值的能量。
4.云端数据训练的安全保障。
定制化训练意味着企业和开发者需要将自身的关键敏感数据上传到云端，多个“租户”任务同时进行，不同训练任务数据之间的安全隔离就变得至关重要了。否则影响的不仅仅是模型的精度与性能，更可能在迁移、训练、存储中面临数据泄露风险。
云平台一方面需要确保自身数据的合规性，保证算法不因为地方法规的数据政策限制而失效；同时也需要应对潜在的网络攻击，采取数加密等手段来实现完善安全的服务调用。
总体而言，云端训练让AI得以在软硬件双重通道上得到淬炼，进而以低门槛、可应用的方式真正适配千行万业的智能化需求。同时我们应该看到的是，云服务想要描绘出赋能无数产业、抵达生活方方面面的AI普惠蓝图，还需要跨越一座座高耸的山峰。而在这一条时代的跑道上，需要的不仅是宣传口径上的华丽辞藻，更是浸透了汗水与泪水的砥砺前行。
（本文转载自亿欧网）
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本文章发表于：2019-11-07 09:58:30
随着《云之变》系列走向尾声，想必大家可以清晰地感受到，当前云服务的发展方向，无论是以IaaS、PaaS或SaaS等何种形式交付，其所追寻的产业价值一定离不开一个特质，那就是——“AI as a service”，AI即服务。
在这场大浪潮中，越来越多企业在寻求可以将AI集成到自有业务与产品中的渠道，无数开发者渴望抢先在AI舞台上释放创造力，然而面对深度学习为代表的巨型数据集，如果自建数据中心或个人电脑带不动AI这匹“算力怪兽”，该怎么办？
作为基础设施一般存在的云服务商，此时就被赋予了一个新的角色——AI训练师。
花式AIaaS，离不开“训练”二字
云计算的普及，让各种AI能力以“即服务”的形式出现在了各行各业之中。去年，RightScale的云研究报告指出，企业格外关注于AI技术体系中的机器学习。当被问询未来计划使用哪种类型的公有云服务时，绝大多数的受访者选择了机器学习，12%的受访者表示他们正在使用这一服务，46%的受访者则表示他们正在测试或计划部署机器学习服务。
目前看来，AI主要是以三种形式被“即服务”到产业当中：一种是Chatbot，比如苹果Siri、微软Cortana或亚马逊Alexa这样的智能语音助理，被业务集成后可以直接打通AI体验，解放人力；第二种是API。云服务商开发出的AI模型，如NLP、图片分类、视频识别等等，以应用程序编程接口（API）的形式集成到自身的平台上去，避免从零开发。目前广泛应用的人脸识别、语音翻译等都是以各种形式被普及的。第三种则是机器学习框架。开发人员利用云访问机器学习框架构建出模型，再基于自身现有的数据对模型进行训练，这种方式比起自建型算法模型更加便捷，节省时间。
显然，这些让AI全面开花的主流方式，依然依赖于一个环节，那就是训练。
我们知道，虽然目前绝大多数云服务商都提供多种AI模型来帮助各行各业实现智能化。但云服务商无法深入到产业肌理的每一个细微纹路，想要让AI落地时精准地匹配现实需求，高度定制化的数据训练就十分必要了。
即使云服务商有类似的平台模型可供企业客户调用，一个良好的模型依然需要具备可扩展、可训练性，也就是能够根据实际数据随时自我更新，不断提升性能，才能真正成为提质增效的神兵利器。
从这个层面看，面向企业和个人开发者的AI训练服务，几乎成了公有云无法绕开的关键能力。
上探AI训练，对公有云意味着什么？
今天，在公有云上进行深度学习训练可谓是人工智能的重要趋势，然而有能力向企业和个人开发者输出云端训练服务的云服务商可说是凤毛麟角。
例如亚马逊推出了AWS深度学习容器，也方便客户定制AI训练流程；谷歌和Facebook也推出了适合自身深度学习框架TensorFlow的训练平台；在中国，华为、百度、阿里、浪潮、腾讯等也让定制化AI训练服务走上了云端，整合到他们的企业服务解决方案中去。
我们知道，深度学习难以离开大数据和规模化训练的支撑，二者就像紧密结合的轮轴推动着算法向高性能、高精度的方向发展，进而影响整个社会的AI进程。但目前市面上只有少数几家头部公有云厂商有类似的服务。为什么云端AI训练如何“阳春白雪”？
其中很大一部分原因在于，定制化神经网络的训练任务，往往需要强大的计算能力，也就是GPU集群来保障。然而今天， AI算力依然是一种昂贵的计算资源，而云端训练往往会在不训练时将算力资源释放出去，实现弹性调配，服务商按照实际计算消耗进行付费，个人开发者与企业则可以省去购买计算单元或是自建数据中心的高昂开支，从而大大降低了AI落地的成本。
不过，目前用户可以选择的云端训练平台并不多。主要原因是用于神经训练的GPU芯片几乎由英伟达一家独大，云服务商建立训练平台的成本很高。后来谷歌、华为分别推出了自己的大规模计算单元，起到了一定了市场制衡作用。但整体而言，训练环节的云端芯片依然难以满足广泛的部署需求。
还有一个顾虑是云巨头在AI领域的投入与创新，正好具备了输出基础算力与应用工具的双重能力。大多企业想要AI，依然需要花费大量时间与精力、人力去熟悉相应的深度学习框架、标注数据、调教参数、设计容错等等，在一份Vanson Bourne公司的“企业人工智能状况”调查报告中，有34%的企业IT决策者表示他们没有合适的人才来支持技术的成功部署，30%缺乏实施的预算。
举个例子，大部分中小企业采用公有云来进行超大规模的AI训练，一个基本出发点就是试错和验证AI进入产业的新想法，因此时间成本就非常重要，这需要效率更高、扩展性更好的深度学习框架和专项加速来支撑。因此，想要帮助企业减少定制化训练的学习门槛与风险成本，只有少数有意愿、有实力的头部云技术巨头才能切入。
另外值得注意的是，无论是需要财报好看的企业，还是渴望拥抱AI的开发者，云平台面临的训练任务是五花八门的，接收到的数据资源也很可能放飞自我。不同的程序、业务模式可能对应着不同的访问模式和存储结构，因此，如何存储、处理、分析、最终输出基于任意类型数据的训练模型，这就要求云平台拥有构建和管理数据湖，来处理各种结构化或非结构化的数据，并统统投喂给神经网络。显然，想要积累如此庞大且丰满的全量数据，头部选手的表现更优且更完备。
总体来看，AI训练作为智能这座大厦所必备的原材料锻造过程，迫切需要一个灵活机动的全能选手“随叫随到”，就地完成特殊模块的精雕细琢然后就功成身退，而不是在材料原产地处理完再运往施工现场。
具备这种弹性作战能力的“工程队”，显然具备争夺市场的关键能力。这也是为什么今天几乎所有头部云厂商都开始纷纷输出自身的云端训练能力，甚至不惜“亏本赚吆喝”。
那么向AI的技术上游切入训练服务产业链，对于公有云厂商来说，究竟意味着什么？是以算法API和应用程序的方式“被连接”？还是提供工具和计算平台“被集成”？亦或者向更底层的芯片等“硬实力”进发？
如果某一朵云怀抱着的野望，是真正成为智能时代的容器与基础设施，构建全方位、立体化的AI技术体系，那么集硬件算力、软件技术、生态开发于一体的AI训练，虽然是复杂而漫长的冒险，却是中国AI产业真正进入千行万业所必要的投入与支撑。
一方面，云服务商需要开放自身的计算资源，为了不掣肘他人，就必须倒逼半导体产业自我升级。尤其时我国的短板，如承担训练任务的云端训练芯片，针对深度学习框架专项加速、提高性能的计算单元，高精度基础模型的释放等等，这些AI训练的必要支撑，伴随云服务商的产业上探实现系联动升级，正是当前的趋势。
另外，云端分布式训练、终端模型部署相结合，正在成为AI开发流程的全周期模式。企业利用公有云的算力、解决方案所训练的专有模型，大多需要在端、边侧部署和应用，在“从硬到软再到硬”的过程中，往往需要云平台协同综合考虑，这也让构建从训练到应用的产业闭环成为可能。而中国企业和开发者，以及各产业端的关键数据、创新应用等都得以在国产云环境中运行，在地域化情绪与环境不稳定的当下，也有着重要的产业安全战略意义。
由此，我们可以引出一个新的话题：一个好的云端AI训练平台，应用具备哪些能力？
让AI飞入寻常百姓家的云端“魔术手”
AI开始走进大众视野，是以阿尔法狗所代表的深度学习技术为起点。而云服务商所扮演的角色，就是不断将实验室中影影绰绰的技术“实体化”、工具化成一个个道具，运用一双虚实变幻、软硬结合的“魔术手”，将AI惊艳地呈现在各行各业、普罗大众眼前。
通过这双魔术之手，我们则可以反向去理解，“云端训练”在AI普惠的过程当中，都需要哪些条件的支持：
1.计算性能的持续升级。
算力，是云端训练的基础保障，这里涉及两个基本命题，一是绝对规模，也就是硬件化计算能力，在训练时，数据会被分派给众多训练机器，再通过反馈及标志变量重新组合在一起，从而创建完整的训练模型，对GPU驱动、底层库之间的兼容性等硬件提出了不少挑战。第二需要考虑的则是精度，通过网络优化和超参组合，云平台可以利用少量数据就达到出色的训练效果和高性能的模型，这对于一些中小微开发者来说有着化不可能为可能的现实意义。
2.友好模式的开发态。
简单来说，就是降低开发者的训练成本、学习门槛。一种方式是提供简单易上手的开发工具和交互界面。举个例子，神经网络训练的数据集往往达到1PB的数据量，即使用1G带宽的网络来传输也需要耗费将近4个月，黄花菜都要凉了，对此一些云巨头借助新的传输工具，如谷歌的Transfer Appliance ，就能在25 小时内将 1PB 的数据装入数据中心。还有一些自动化、可视化的任务管理工具，能够大大解放开发者的重复劳动，比如训练任务一站式托管，可以自动跟踪任务的训练状态，提供输出日志功能，开发者只需实时监控就可以了；友好的第二种意义，则是云平台的兼容性。我们知道，目前深度学习框架有许多，开发者需要在不同的框架下完成特定的训练及推论任务，因此云平台的兼容并蓄就非常重要了。像是新的AWS容器就能够支持谷歌的TensorFlow、Apache的MXNet以及脸书的PyTorch等不同的机器学习架构，华为新发布的Atlas智能计算平台，也志在解决中国企业和开发者对算力与兼容性的难题。这意味着对每一种架构提供针对性的优化和加速，让特定的模型训练速度更上一层楼，这也有助于打消企业开发者的上云顾虑。
3.穿透各个场景的降本增效。
一方面，成本控制作为云端训练的核心优势，在整个开发过程中是不可或缺的。这意味着云平台需要具备合理的扩展性与灵活度，让企业轻松获得自己所需要的AI资源并灵活合理地支付费用，如果试点项目没有成功，也可以很容易地关闭；而项目成功后，也可以很容易地扩大资源规模。
另外，基于原生场景数据的训练完成以后，如何将模型快速扩展到企业或产业其他业务部门及软硬件，这是困扰AI开发生态的落地难题。能够集中打通数据，让终端和云端在统一的智能基础设施上协同完成复杂任务处理的开发生态，将会在未来释放更具应用价值的能量。
4.云端数据训练的安全保障。
定制化训练意味着企业和开发者需要将自身的关键敏感数据上传到云端，多个“租户”任务同时进行，不同训练任务数据之间的安全隔离就变得至关重要了。否则影响的不仅仅是模型的精度与性能，更可能在迁移、训练、存储中面临数据泄露风险。
云平台一方面需要确保自身数据的合规性，保证算法不因为地方法规的数据政策限制而失效；同时也需要应对潜在的网络攻击，采取数加密等手段来实现完善安全的服务调用。
总体而言，云端训练让AI得以在软硬件双重通道上得到淬炼，进而以低门槛、可应用的方式真正适配千行万业的智能化需求。同时我们应该看到的是，云服务想要描绘出赋能无数产业、抵达生活方方面面的AI普惠蓝图，还需要跨越一座座高耸的山峰。而在这一条时代的跑道上，需要的不仅是宣传口径上的华丽辞藻，更是浸透了汗水与泪水的砥砺前行。
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快速打开国外网站的方法大汇总
如今，互联网已经成为人们获取信息、进行交流的重要平台之一。然而，由于各国的政治、文化等方面的差异，某些国外网站在中国是无法直接访问的。这对于需要接触国际信息的人来说，可能会带来不便。那么你知道如何访问国外网站，访问国外网站的几种方法？接下来就让我们一起来详细了解下吧！ 访问国外网站的几种方法 使用加速器：加速器是一种将数据包压缩和加密传输的技术，可以提高网站访问速度。用户可以选择使用付费或免费的加速器服务商，安装加速器客户端，连接到加速器服务器即可。 修改DNS设置：有时候无法访问国外网站是由于DNS解析的问题，用户可以尝试修改DNS设置，使用公共DNS服务器或者自己搭建DNS服务器，以提高访问速度。 使用CDN：CDN是一种分布式缓存技术，可以将网站内容缓存在离用户最近的服务器上，从而提高网站访问速度。用户可以选择使用CDN服务商，将网站内容缓存在CDN服务器上。 使用镜像站点：镜像站点是指将国外网站的内容复制到国内服务器上，从而实现快速访问的目的。用户可以通过搜索引擎或者其他渠道寻找到镜像站点，并使用镜像站点访问国外网站。 使用VPN：VPN是一种虚拟私人网络技术，可以通过加密通道连接到国外服务器，从而实现访问国外网站的目的。用户可以选择使用付费或免费的VPN服务商，安装VPN客户端，连接到VPN服务器即可。 以上就是关于如何访问国外网站，访问国外网站的几种方法的全部内容，访问国外网站有多种方法，每种方法都有其适用的场景。如果您仅需要偶尔访问国外网站，那么使用VPN、代理服务器、DNS服务等工具都是可行的选择。但如果您需要经常访问国外网站，建议您选择付费的VPN服务，以获得更好的使用体验和更高的安全性。
2023-03-24
全新的页面访问界面升级，让你的网页变得更精彩！
相信大家在访问网站的时候时常会遇到页面访问界面升级，暂时不可能进行访问操作，可能遇到这种情况很多小伙伴们都不知道怎么版，其实互联网网页在正常使用过程中是不会出现这种问题的。那么如果遇到页面访问界面升级怎么办?页面访问界面升级通知怎么设置?接下来就跟小编一起来详细了解下吧! 页面访问界面升级怎么办 所谓的网页升级访问页面，就是用户们正在访问的网页正在进行升级，暂时不可能进行访问等操作，一般来说互联网的网页使用过程中会出现各种问题的，网页建设者们会通过升级访问提升网页的流畅度，让大家后续访问过程中更加顺畅。这样上网就不会太卡了。 页面访问界面升级通知怎么设置出现页面访问升级通知中，可以首先打开这个永久访问页面，然后点击升级按钮，点击升级以后，网络就会自动的升级的，如果手机不会自动升级的话，就点击手动升级，大概等五分钟之后它就会自动的升级了。重复多次，通过以上方式就可以打开需要访问的页面。 页面访问升级出错? 有几个情况会导致这个现象出现： 1.你的网速过慢，网页代码没有完全下载就运行了，导致不完整，当然就错误了。请刷新。 2.网页设计错误，导致部分代码不能执行。请下载最新的遨游浏览器。 3.你的浏览器不兼容导致部分代码不能执行。请下载最新的遨游浏览器。 4.你的IE浏览器缓存出错，请右键点击桌面IE浏览器，选择属性，在常规页面里，点击删除文件这个按钮，选择全部删除，并且点击删除cookies按钮。 5.网站服务器访问量太大，导致服务器超负载，部分代码没有完全下载就提示浏览器完毕，导致错误。 你可以多刷新，或者换一个网速比较好的时候访问(前提是这个网站是个大网站，不会出现问题2) 6.qq空间目前在升级5.0版本，会出现一点小问题..请不用担心，到10月份更新完毕后,所有问题都会解决的。 以上就是遇到页面访问界面升级怎么办的全部内容，其实当网站停止访问的话，不一定及时网站问题，也有可能只是网站正在升级，升级也是为了更好的保证用户访问以及使用体验。当然也是为了安全性能，服务器软件功能会随着版本的更新而提升。当现有的网站功能不能满足访问需求的时候也会及时升级提升体验。
2023-03-02
错误代码502，网页无法打开?教你如何解决!
在使用互联网的过程中，我们时常会遇到各种错误代码，其中502错误代码是最为常见的一种。502 Bad Gateway错误表示，网关或代理服务无法将请求发送到上游服务器。那么，错误代码502是什么意思?错误代码502怎么解决?接下来小编将为您一一解答。 一、什么是错误代码502 502 Bad Gateway错误是指代理或网关从上一个服务器接收到的响应无效或不完整。通常，这种情况发生在文件太大或处理速度太慢的高流量网站上。例如，当您访问一个具有高流量的网站时，您的请求将被发送到它的代理服务器。如果代理服务器在尝试访问网站时无法从上游服务器获取完整的响应，则会生成502错误代码。 502错误代码通常是由代理服务器、网关或负载均衡器等设备导致的，而不是由您的计算机或网络连接引起的。这意味着您只能为自己的网络连接做些有限的调整，但无法修复网关响应错误。 二、错误代码502的可能原因 1、上游服务器返回的响应无效或不完整 当请求通过代理服务器到达上游服务器时，服务器有时会出现响应故障。这可能是因为服务器正在忙于处理请求，或者因为出现其他问题造成了响应不完整。如果代理服务器无法从上游服务器获取完整的响应，则表现为502错误代码。 2、代理服务器或网关故障 当请求到达代理服务器或网关时，如果设备发生故障或未正确配置，则会导致出现502错误。如果代理服务器或网关未得到正确配置，将无法正常地从上游服务器获取响应。 3、网络连接问题 本地计算机与服务器之间的网络连接是错误代码502的常见原因之一。如果您的互联网连接出现问题或受到网络中断的干扰，则可能导致您的请求无法成功连接到代理服务器或网关，这会导致错误代码502的出现。 三、如何解决错误代码502 1、刷新页面 首先尝试刷新网页。因为502错误代码可能是由临时问题引起的，例如超载的服务器或墙壁上的阻止。因此，刷新页面可能会解决问题。 2、检查网络连接 检查您的网络连接是否正常。您可以尝试与其他网站进行通信，以确定问题是否出现在本地网络连接中。如果您的其他网站可以工作，但一个特定的网站不起作用，那么很可能是这个网站出现了502错误。 3、清除浏览器缓存 清除浏览器缓存还可能有助于解决502错误。浏览器的缓存可能是旧数据的源，这可能会使代理服务器或网关出现错误。 4、暂时使用其他网络连接 尝试切换到其他网络连接，例如在使用Wi-Fi时尝试使用移动数据。通过使用其他网络连接，您可以确定是否存在网络连接问题。 5、联系网站管理员 如果以上方法都尝试过了，但仍然出现502错误代码，并且您确信问题不是出在您的本地网络连接中，则可能需要联系网站管理员寻求帮助。他们可以告诉您更多关于错误代码502的信息，并提供解决方法。 在互联网时代，我们经常会遇到502错误代码。这意味着请求未能正确连接到上游服务器，通常是由代理服务器、网关或网络连接问题引起的。为了解决这个问题，我们可以尝试刷新网页、检查网络连接、清除浏览器缓存、暂时使用其他网络连接或联系网站管理员。希望本文能帮助您了解并解决错误代码502问题。
2023-04-20
一分钟带你了解网页升级访问原因
相信大家肯定在日常浏览网页访问的时候会遇到页面紧急升级就是页面打不开的这种情况，其实就是暂时访问不了该网站的，很多小伙伴们搞不清楚网页升级访问是什么意思，也不知道网页升级访问原因?其实这种情况很常见，很多网站当前的性能以及功能不能满足用户访问需求的时候，网站就会进行升级来满足访问者。那么为什么需要升级页面?具体跟小编一起来详细了解下吧! 网页升级访问是什么意思? 所谓的网页升级访问，就是用户们正在访问的网页正在进行升级，暂时不可能进行访问等操作，一般来说互联网的网页使用过程中会出现各种问题的，网页建设者们会通过升级访问提升网页的流畅度，让大家后续访问过程中更加顺畅。 网页升级访问升级原因 1、 每个网站的站长都是希望把自己的网站做大做强的，当网站的流量高了以后网站的后台服务器可能无法接纳大量的网友访问，这时候就需要升级网站了，升级以接纳更多的网友访问网站。 2、 网站营运一段时间后，由于网络技术的发展以及网络服务器环境的改变，原网页可能出现兼容性、功能与用户体验上的缺陷，为了更长远的发展就需要升级访问页面了。 3、 现在的网络发展很快，网站的设计与服务器安全的水平可能还停留在比较老的水平，页面的升级就能完善这些方面的缺陷。 为什么需要升级页面： 1、 升级页面对于网站优化：网站进行META标记优化,W3C标准优化,搜索引擎优化等合理优化操作，使网站在页面的布局、结构与内容方面都对用户与搜索引擎更加的友好，提升用户体验与搜索引擎对网站的认可。 2、 对于网站的安全与维护：页面安全方面的升级能有效的防止黑客入侵，造成网站破坏，数据损坏，商业机密泄露，客户资料丢失等损失;页面升级对于内容更新调整，网页X信息清理，网络速度提升等网站维护操作;定期检查企业网络和计算机工作状态，降低系统故障率;网站系统遭遇突发严重故障而导致网络系统崩溃后，在最短的时间内进行恢复;在重要的文件资料、数据被误删或遭病毒感染、黑客破坏后，通过技术手段尽力抢救，争取恢复。 以上就是关于页面升级访问的原因以及解决方法全部内容，其实很多网站都是需要升级优化的，为了的就是可以满足各种用户的需求，也是提升网站用户体验的一种方法，当然很多网站想要留住更多用户就需要对网站不断进行页面访问升级，这样才能有利于网站的发展，特别是当服务器无法接纳新用户访问的时候，更需要及时进行页面访问升级，希望本文可以帮助到大家。
2023-03-16
国外vps加速器哪个比较好用
随着互联网的普及，许多企业和个人都需要使用VPS(虚拟专用服务器)来满足其业务需求。然而，由于不同地区的网络环境和政策法规存在差异，用户在使用VPS时可能会面临一些挑战。因此，选择一款合适的国外VPS加速器非常重要。那么哪些国外的VPS加速器比较受欢迎呢?它们又有什么优势呢?小编将为您介绍几款常见的国外VPS加速器及其特点。 一、Google Cloud Platform(GCP) Google Cloud Platform是谷歌推出的一个完整的云计算平台，包括了IaaS、PaaS和SaaS三个层面。其中，GCP提供的VPS服务具有以下优点： 稳定可靠：GCP的VPS服务采用了全球领先的云计算技术，提供了稳定可靠的网络连接和计算资源。同时，GCP还提供了一系列安全措施和监控工具，确保了数据的安全性和稳定性。 灵活易用：GCP的VPS服务提供了多种套餐和服务等级协议(SLA)，可以根据用户的需求进行选择。此外，GCP还提供了强大的管理工具，方便用户进行管理和配置。 支持多地区部署：GCP的VPS服务支持在全球范围内进行部署，用户可以在不同的国家和地区使用VPS服务。这为用户提供了更多的灵活性，可以更好地适应不同地区的业务需求。 价格合理：相比于其他国外的VPS加速器，GCP的VPS服务价格相对较为合理。用户可以根据自己的需求选择适合的套餐和服务等级协议。 二、Amazon Web Services(AWS) 亚马逊Web Services(AWS)是一家全球知名的云计算提供商，提供了广泛的云服务和产品。在VPS领域，AWS也拥有丰富的经验和强大的技术支持。AWS的VPS服务具有以下优点： 安全可靠：AWS一直致力于提供安全可靠的云计算服务，其VPS服务也不例外。AWS采用了一系列安全技术和措施，如容器隔离、访问控制等，以确保用户的数据安全和隐私保护。 灵活易用：AWS的VPS服务提供了多种套餐和服务等级协议(SLA)，可以根据用户的需求进行选择。此外，AWS还提供了强大的管理工具和API接口，方便用户进行管理和配置。 支持多地区部署：AWS的VPS服务支持在全球范围内进行部署，用户可以在不同的国家和地区使用VPS服务。这为用户提供了更多的灵活性，可以更好地适应不同地区的业务需求。 价格较高：AWS的VPS服务价格相对较高，但提供了更高级别的安全保障和服务质量保证。对于需要更高安全性或对服务质量有要求的用户来说，AWS是一个不错的选择。
2023-12-03
不得不说!日本服务器IP地址如何查看和使用!
有时候我们需要使用来自其他国家的服务器，比如日本服务器，但是一些使用者可能会遇到一个问题：如何找到日本服务器的IP地址?在本文中，小编将介绍如何获取日本服务器的IP地址以及如何使用它。 一、如何获取日本服务器的IP地址 寻找日本服务器的IP地址需要遵循以下步骤： 1.打开一个浏览器，进入搜索引擎。 2.在搜索栏中输入“如何查看日本服务器IP地址”。 3.在搜索结果中找到整合好的网站或教程，点击访问。 4.根据网站或教程提示，输入服务器地址(域名、网址)。 5.服务器地址会被转换为一个IP地址，用于连接和使用服务。 6.将所得的IP地址记录下来，方便以后使用。 值得注意的是，即使你知道IP地址，也并不总是能够成功连接到日本服务器。有时候服务器会采用防火墙或网络策略阻止外部访问者的连接，若这种情况出现，你需要与服务器管理员联系，获取相关连接权限。 二、如何使用日本服务器IP地址 一旦你已经拥有了日本服务器的IP地址，你可以使用多种方法来连接日本服务器，下面是一些常用的方法： 1. VPN连接 从VPN服务商处购买VPN服务，然后在VPN客户端中输入日本服务器的IP地址和其他相关参数，就可以简单地连接到日本服务器。 2. 远程桌面连接 对于需要远程管理服务器的管理员或者开发人员来说，使用远程桌面连接是一种非常方便的方式，只需在本地计算机上打开远程桌面连接工具，输入日本服务器的IP地址和凭据，就可以轻松地连接到服务器。 3. FTP文件传输 如果你需要上传或下载文件，可以使用FTP协议进行文件传输。在FTP客户端中输入日本服务器的IP地址和其他相关参数，就可以开始文件传输。 总之，在互联网世界中，获取日本服务器的IP地址并连接到服务器上是一件非常基础且必要的任务。通过搜索引擎或者一些相关网站的帮助，可以很容易地找到日本服务器的IP地址。而一旦获取到IP地址，你就可以采取对应的连接方式进行远程访问和文件传输等任务。
2023-04-12
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