优化DNS:解决Google DNS引起的访问速度问题

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"该文档主要讨论了如何优化访问速度,特别是针对使用Google公共DNS服务时可能出现的问题。内容涉及Google在2009年推出的免费DNS服务,旨在提高用户访问速度和网络安全,但同时也存在访问速度慢、DNS配置错误以及跨运营商访问时的问题。文档指出,大量用户使用公共DNS,尤其是Google的8.8.8.8和8.8.4.4,可能会遇到网站加载慢或DNS解析错误的情况,尤其是对于使用CDN(Content Delivery Network)的网站。DNS resolver服务器数量众多,且国内用户使用国际Public DNS的现象普遍,这可能导致用户被分配到不理想的网络节点,从而影响访问速度。文档提出了对这些问题的思考,并暗示可能需要采取措施将DNS指回国内以优化访问体验。" 这篇文档的核心知识点包括: 1. **Google公共DNS服务**:Google在2009年12月4日推出了免费的DNS服务,其目的是为了提高用户的互联网访问速度和安全性,同时避免重定向问题。 2. **DNS优化与访问速度**:使用Google的DNS理论上可以加速访问速度,但实际使用中,部分用户反映速度变慢,尤其是在特定时期(如文中提到的90周年期间)或某些地区,OpenDNS用户也遇到类似问题。 3. **DNS配置错误**:一些用户将本地DNS设置为Google的公共DNS(4个8,即8.8.8.8和8.8.4.4),这可能导致网站访问速度极慢,特别是在运营商使用双线或多层级DNS的情况下,用户可能被错误地分配到不适合的网络节点。 4. **CDN的影响**:CDN服务的IP地址由权威名称服务器根据DNS resolver的位置返回,而不是根据用户的位置,这可能导致用户无法被引导到最近的CDN节点,从而影响访问速度。 5. **跨运营商访问问题**:大量用户跨运营商访问,由于DNS混搭和指针问题,可能导致用户访问延迟,影响体验。 6. **解决策略探讨**:文档中提到了对如何正确分配用户到合适的网络节点的思考,暗示可能需要调整DNS设置,如将DNS指回国内,以优化国内用户的访问速度。 文档主要关注的是公共DNS服务,特别是Google DNS,在实际应用中的性能问题,以及如何应对这些问题以改善用户的网络访问体验。

详细解释该代码的思路:import numpy as np import cv2 import random face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\ANACONDA\pkgs\libopencv-4.7.0-py311h1b74acb_2\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\OpenCV_xml\haarcascade_mcs_mouth.xml') bw_threshold = 80 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX org = (30, 30) weared_mask_font_color = (0, 255, 0) not_weared_mask_font_color = (0, 0, 255) noface = (255, 255, 255) thickness = 2 font_scale = 1 weared_mask = "Thank You for wearing MASK" not_weared_mask = "Please wear MASK to defeat Corona" cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, img = cap.read() img = cv2.flip(img, 1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) (thresh, black_and_white) = cv2.threshold(gray, bw_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4) faces_bw = face_cascade.detectMultiScale(black_and_white, 1.1, 4) if (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 0): cv2.putText(img, "No face found...", org, font, font_scale, noface, thickness, cv2.LINE_AA) elif (len(faces) == 0 and len(faces_bw) == 1): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 255), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] mouth_rects = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, 1.5, 5) if (len(mouth_rects) == 0): cv2.putText(img, weared_mask, org, font, font_scale, weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) else: for (mx, my, mw, mh) in mouth_rects: if (y < my < y + h): cv2.putText(img, not_weared_mask, org, font, font_scale, not_weared_mask_font_color, thickness, cv2.LINE_AA) break cv2.imshow('Mask Detection', img) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

2023-05-19 上传