个人技术分享

他们使用AWS Shield来保护其游戏服务器免受DDoS攻击的影响，通过AWS提供的实时监控和自动缓解功能，他们可以快速应对各种规模和类型的DDoS攻击，保护游戏服务器的稳定运行。他们使用AWS Shield来保护其API端点免受DDoS攻击的影响，通过AWS提供的高级防护功能，他们可以定制防护策略，并保障核心业务服务的稳定性和可用性。他们使用AWS Shield来保护其网站免受DDoS攻击的影响，通过AWS提供的自动化防护机制，他们可以快速检测并缓解潜在的DDoS攻击，确保其网站持续可用。

DSGW-380和DSGW-210，已通过AWS IoT Greengrass的认证。

使用AWS Logs Insights对特地日志组进行中文关键字查询。

主要用于程序管理插件。

用户在发出服务请求后，需要经过DNS服务器进行域名解析后得到所访问网站的真实IP，然后利用该IP访问网站。在这种模式中，世界各地的访问者都必须直接和网站服务器连接才可以访问相关内容，存在明显的缺陷(容纳的访问量是有限，地域问题，使用不同网络服务提供商服务的用户之间的互访速度也会受到限制)。解决方法：CDN技术通过将网站内容发布到靠近用户的边缘节点，使不同地域的用户在访问相同网页时可以就近获取。传统的网络服务模式中，用户和内容提供商位于服务的两端，网络服务提供商将两者联系起来。

AWS Transit Gateway通过中央枢纽连接Amazon虚拟私有云（VPC）和本地网络。此连接简化了您的网络，并且结束了复杂的对等关系。Transit Gateway充当高度可扩展的云路由器，每个新的连接只建立一次。可以理解为，在使用Transit Gateway之前，每个VPC之间以及VPC与本地数据中心之间要想通信的话，两两之间都需要建立连接，而使用Transit Gateway，将每个网络都连接到Transit Gateway中，即可实现各个网络之间的通信。

cwagent收集性能日志的理解

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通过提供对 AWS 托管式基础设施的本地访问，AWS Outposts 使客户能够使用与 AWS 区域中相同的编程接口在本地构建和运行应用程序，同时使用本地计算和存储资源来满足更低的延迟和本地数据处理需求。Outpost 连接到最近的 AWS 区域，以在本地提供相同的管理和控制层面服务，从而在您的本地和云环境中提供真正一致的运营体验。是一项完全托管式服务，可将 AWS 基础设施、AWS 服务、API 和工具扩展到任何数据中心、主机托管空间或本地设施。AWS Outposts 是亚马逊提供的一种。

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本教程将向您介绍如何快速搭建和配置EC2云服务器，以便您能够开始在云端运行您的应用程序和服务。返回EC2控制台，选择您要关闭的实例，并选择“停止”或“终止”操作。使用SSH（对于Linux实例）或RDP（对于Windows实例）等远程连接工具连接到您的实例。您可以选择创建新的安全组或使用现有的安全组，并单击“查看和启动实例”。在实例设置向导中，您可以选择实例的操作系统、实例类型、存储选项等。登录AWS管理控制台，您可以在AWS网站的右上角找到“登录到控制台”的选项，并输入您的凭证信息进行登录。

Llama 2 是一种使用优化的 Transformer 架构的自回归语言模型。Llama 2 旨在用于英语商业和研究用途。它具有一系列参数大小（70 亿、130 亿和 700 亿）以及预训练和微调的变量。根据 Meta 的说法，调整后的版本使用监督微调（SFT）和带有人类反馈的强化学习（RLHF）来符合人类对帮助和安全的偏好。Llama 2 使用来自公开来源的 2 万亿个标记数据进行了预训练。调整后的模型旨在用于类似助理的聊天，而预训练的模型可适用于各种自然语言生成任务。

大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（九）

亚马逊云AWS又出了一张程序员⌨️专属免费证书了！这次证书是关于目前云上开发最🔥的Serverless无服务器开发，Serverless服务说白了就是一台服务器，大家可以部署写好的代码，但是服务器是由AWS帮忙维护的，减轻了基础设施维护压力，而且基础设施可以根据并发请求数量自动扩容，保证系统性能。除了这张开发者证书，还有其他9张关于AWS☁️基础、Web系统开发、数据库、网络、DevOps、安全、DeepRacer(AWS 无人驾驶服务)的免费证书可以拿，快跟着小李哥一起也拿下AWS 52张认证！

尺度定律（Scaling laws）是一种描述系统随着规模的变化而发生的规律性变化的数学表达。这些规律通常表现为一些可测量的特征随着系统大小的增加而呈现出一种固定的比例关系。尺度定律在不同学科领域中都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学等。有趣的是，OpenAI的研究者在2020年发现，大语言模型也遵循着尺度定律[1]。大语言模型的尺度定律描述的是模型的性能 𝐿 ，模型的参数量大小 𝑁 ，训练模型的数据大小 𝐷 以及训练模型使用的计算量 𝐶 之间的关系。