Compose和kotlin版本对应关系：https://androidx.dev/storage/compose-compiler/repositorygradle版本和gradle插件版本对应关系：https://developer.android.google.cn/studio/releases/gradle-plugin?hl=zh-cngradle最新版本在这里找：https://services.gradle.org/distributions/第三方库依赖库版本在这里找：https://mvnrepository.com/在File->ProjectStructure这里都可以

一、环境介绍操作系统：虚拟机运行的Ubuntu18.0464位系统二、流媒体服务器介绍百度百科：流媒体指以流方式在网络中传送音频、视频和多媒体文件的媒体形式。相对于下载后观看的网络播放形式而言，流媒体的典型特征是把连续的音频和视频信息压缩后放到网络服务器上，用户边下载边观看，而不必等待整个文件下载完毕。由于流媒体技术的优越性，该技术广泛应用于视频点播、视频会议、远程教育、远程医疗和在线直播系统中。作为新一代互联网应用的标志，流媒体技术在近几年得到了飞速的发展。流媒体服务器是流媒体应用的核心系统，是运营商向用户提供视频服务的关键平台。流媒体服务器的主要功能是对流媒体内容进行采集、缓存、调度和传输

文章目录Nginx安装教程1、Nginx简介1.1、Nginx概述1.2、Nginx作为web服务器1.3、正向代理1.4、反向代理1.5、负载均衡1.6、动静分离2、Nginx安装2.1、进入Nginx官网，下载2.2、需要的安装包2.3、在线安装nginx（编译安装）2.3.1、安装pcre2.3.2、安装openssl、zlib、gcc依赖2.3.3、安装nginx2.3.4、访问Nginx2.3.5、扩展（可以不需要进行操作）2.4、离线安装nginx2.4.1、安装prce2.4.2、安装openssl2.4.3、安装zlib2.4.4、安装Nginx2.4.5、访问Nginx【参照

作者|金色旭光一、背景介绍我是一名python开发，就职于一家AI公司，负责开发迭代一个深度学习的模型训练平台。模型训练平台主要是给算法工程师训练模型，开发语言是Python，web框架为Fastapi。模型训练使用Pytorch框架，封装成docker运行。我负责除Pytorch之外平台功能开发，有一位算法工程师负责Pytorch开发，封装成容器提供给我。目前这个训练平台是单机版，支持多显卡训练，也就是所谓的单机多卡的训练模式。随着公司业务的发展，模型训练需要的GPU越来越多。单台服务器支持显卡数量再多也会有一个上限，这时就需要能够使用多台GPU服务器上的多个显卡，也就是多机多卡的训练模式。

什么是NginxNginx是一个开源的高性能HTTP和反向代理服务器。它可以用于处理静态资源、负载均衡、反向代理和缓存等任务。Nginx被广泛用于构建高可用性、高性能的Web应用程序和网站。它具有低内存消耗、高并发能力和良好的稳定性，因此在互联网领域非常受欢迎。为什么使用Nginx高性能：Nginx采用事件驱动的异步架构，能够处理大量并发连接而不会消耗过多的系统资源。它的处理能力比传统的Web服务器更高，在高并发负载下表现出色。高可靠性：Nginx具有强大的容错能力和稳定性，能够在面对高流量和DDoS攻击等异常情况下保持可靠运行。它能通过健康检查和自动故障转移来保证服务的可用性。负载均衡：Ng

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wmproxywmproxy将用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器,后续将实现websocket代理,内外网穿透等,会将实现过程分享出来,感兴趣的可以一起造个轮子法项目wmproxygite:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy了解反向代理反向代理（ReverseProxy）是一种服务器架构的技术，位于客户端和目标服务器之间，处理来自客户端的所有请求，并代表目标服务器处理与客户端的交互。保护源站在客户端访问服务器的时候，其实并不关心目标的地址