阿里云镜像站支持ipv6啦!

简介: 阿里云镜像站支持ipv6啦!

一、ipv6的重要性

IPv6作为下一代网络的基础技术协议,于2012年6月正式商用,成为人们拥抱新技术的曙光。到2020年底我国IPv6终端设备将达到5亿,到2025年,我国在网络规模、用户规模和流量规模三个关键性指标方面将成为世界第一

工业互联网、物联网、5G等新技术的发展对IP地址空间的需求极大,IPv6成为这些新兴领域的刚需。据预测未来5 年间全球将有500 亿物联网终端接入

中共中央办公厅和国务院办公厅联合印发了《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》将网络全面改造支持IPv6上升为国家级战略

支持ipv6是必然也是趋势,阿里云开源镜像站在国内企业镜像站中率先支持IPv6访问!

 

阿里云镜像站官网:https://developer.aliyun.com/mirror/

随便放一个ipv6站点检测工具:https://www.bt.cn/tools/ipv6.html

 

二、阿里云镜像站包含哪些镜像?

开源镜像站是一个放置开源系统镜像文件的站点,免费提供镜像文件下载。众所周知,从开源软件官网的下载软件速度慢,稳定性不足,所以开源镜像站成了国内开发者的香饽饽。作为国内最大的开源镜像站之一的阿里云官方镜像站,也一直都在为国内的开源事业发展贡献力量,持续为用户提供免费、快速、稳定的镜像分发服务

目前阿里云镜像站覆盖了主流操作系统 CentOS、Ubuntu,Fedora,Gentoo,Debian,FreeBSD、优麒麟、Rocky Linux、OpenAnolis等,常见的编程语言和构建依赖包和工具,例如npm、Maven、PyPI、Composer、Jenkins等,以及云原生等领域的主流软件Kubernetes、Docker、MangoDB、MariaDB等,已经累计收录了超过150个开源软件的镜像。

开发过程中经常需要使用第三方包或下载某些国外服务器上的资源,因为众所周知的原因,慢的一批。通过镜像站很轻松的解决这个问题

更多镜像持续更新中,如果找不到你需要的镜像还可以提交新增镜像需求。

https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/5FTHFkGet

相关文章
|
安全 Linux 网络安全
组网神器WireGuard安装与配置教程(超详细)
组网神器WireGuard安装与配置教程(超详细)
63344 2
|
应用服务中间件 网络安全 nginx
docker 映射端口穿透内置防火墙
docker 映射端口穿透内置防火墙
1724 0
|
Web App开发 安全 iOS开发
推荐一款超好用的“网盘高速下载”插件
推荐一款超好用的“网盘高速下载”插件
2132 0
|
6月前
|
人工智能 前端开发 测试技术
Violit: Streamlit杀手,无需全局刷新,构建AI快捷面板
Violit 是新一代 Python Web 框架,融合 Streamlit 的简洁语法与 React 的响应式性能。首创 O(1) 信号状态架构,零重运行、无需 `@cache`/`key`/回调,支持桌面原生应用与 30+ 主题,开箱即用、极速如光。
572 15
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI重塑金融——风控、量化与智能体的革命
金融行业一直是AI技术应用的前沿阵地。从2024年到2026年,AI在金融领域的渗透从“锦上添花”走向“核心驱动”,从“辅助工具”升级为“自主决策者”
453 1
|
人工智能 JSON 自然语言处理
多快好省,Qwen3混合部署模式引爆MCP
本文介绍了MCP(Model Context Protocol)与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源,类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构,包括Host、Client和Server三个核心组件,并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型,采用混合专家架构,具备235B参数但仅需激活22B,支持快速与深度思考模式,多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程,以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
3604 36
多快好省,Qwen3混合部署模式引爆MCP
|
数据采集 前端开发 JavaScript
深挖navigator.webdriver浏览器自动化检测的底层分析
本文详细讲解了如何通过技术手段破解浏览器 `navigator.webdriver` 检测,结合爬虫代理、多线程等策略,在豆瓣图书页面批量采集数据。具体包括:隐藏 Selenium 特征、配置代理突破 IP 限制、设置伪装用户、利用多线程提升效率。文章面向初学者,提供分步教程与示例代码,同时设有「陷阱警告」帮助规避常见问题。目标是从底层实现反检测,高效采集图书评分、简介、作者等信息,适合具备 Python 和 Selenium 基础的读者实践学习。
603 12
深挖navigator.webdriver浏览器自动化检测的底层分析
|
JSON 人工智能 自然语言处理
小模型也能有类o1的慢思考能力?使用CAMEL生成CoT数据、Unsloth微调Qwen2.5-1.5B模型并上传至Hugging Face
本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据,结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调,并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程,涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区,致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们!
1845 15
|
前端开发 程序员 API
前端|基于 Layui 实现动态搜索选择框
网页端实现动态搜索选择框,要求下拉选项列表能根据用户输入内容动态刷新,最终提交的值必须是由选项列表中点选的。
736 3