2026-01-17 全国各地响应最快的 BT Tracker 服务器(电信版)

数据来源:https://bt.me88.top

序号Tracker 服务器地域网络响应(毫秒)
1http://60.249.37.20:80/announce广东东莞电信32
2http://211.75.210.221:6969/announce广东广州电信33
3http://43.250.54.137:6969/announce天津电信131
4udp://152.53.152.105:54123/announce北京电信136
5http://193.31.26.113:6969/announce北京电信138
6udp://45.134.88.121:6969/announce北京电信139
7udp://209.141.59.25:6969/announce上海电信141
8udp://185.216.179.62:25/announce北京电信146
9udp://94.23.207.177:6969/announce陕西西安电信147
10udp://45.9.60.30:6969/announce宁夏银川电信150
11http://216.144.239.90:6969/announce江苏扬州电信151
12udp://54.36.179.216:6969/announce天津电信152
13udp://84.54.51.78:6969/announce内蒙古电信156
14udp://5.255.124.190:6969/announce山西太原电信158
15http://93.158.213.92:1337/announce内蒙古电信159
16udp://103.251.166.126:6969/announce山西太原电信160
17http://44.30.4.70:6969/announce天津电信165
18http://217.156.123.49:1337/announce天津电信167
19udp://185.189.13.108:6969/announce天津电信168
20http://95.217.167.10:6969/announce辽宁大连电信169
21http://45.146.254.59:80/announce内蒙古电信169
22udp://69.30.233.234:6969/announce上海电信171
23udp://83.102.180.21:80/announce北京电信178
24http://44.30.4.4:6969/announce天津电信178
25udp://212.42.38.197:6969/announce内蒙古电信186
26udp://23.175.184.30:23333/announce上海电信193
27udp://176.99.7.59:6969/announce黑龙江哈尔滨电信194
28udp://209.50.255.93:3218/announce江苏徐州电信202
29udp://74.119.150.221:6969/announce江苏扬州电信203
30udp://34.66.57.33:1337/announce北京电信204
31udp://147.45.77.75:6969/announce山东青岛电信209
32udp://111.90.151.241:6969/announce江苏徐州电信212
33udp://109.201.134.183:80/announce北京电信213
34udp://185.243.218.213:80/announce上海电信226
35udp://107.189.7.165:6969/announce上海电信227
36udp://51.222.82.36:6969/announce陕西西安电信229
37udp://107.189.4.235:1337/announce安徽合肥电信235
38udp://185.121.168.96:6969/announce北京电信272

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1170989.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MGeo实战案例:企业级地理信息去重系统的搭建步骤

MGeo实战案例:企业级地理信息去重系统的搭建步骤 1. 引言 1.1 业务场景描述 在现代企业数据治理中,地址信息的标准化与去重是构建高质量主数据体系的关键环节。尤其是在物流、电商、金融和城市服务等领域,同一实体(如门店、客户…

AutoGLM-Phone-9B核心优势揭秘|轻量化多模态模型落地实战

AutoGLM-Phone-9B核心优势揭秘|轻量化多模态模型落地实战 1. 引言:移动端多模态推理的挑战与破局 随着智能终端设备对AI能力的需求日益增长,如何在资源受限的移动平台上实现高效、低延迟的多模态理解成为工程实践中的关键难题。传统大模型因…

软件I2C重复启动条件实现方法:操作指南

从零实现软件I2C重复启动:不只是“模拟”,更是对协议的深度掌控你有没有遇到过这种情况?调试一个MPU6050传感器,明明地址没错、时序看起来也正常,可每次读出来的寄存器值都是0xFF——典型的“通信失败”症状。换了个引…

Qwen3-Embedding-0.6B效果验证:余弦相似度计算结果准确性测试

Qwen3-Embedding-0.6B效果验证:余弦相似度计算结果准确性测试 1. 背景与测试目标 随着大模型在检索、分类和语义理解任务中的广泛应用,高质量的文本嵌入(Text Embedding)成为构建智能系统的核心基础。Qwen3-Embedding-0.6B 作为…

Day 73:【99天精通Python】金融数据看板 - 后端接口与数据分析

Day 73:【99天精通Python】金融数据看板 - 后端接口与数据分析 前言 欢迎来到第73天! 在昨天,我们成功地将股票历史数据存入了 SQLite 数据库。今天,我们的任务是将这些"死数据"变成"活数据"。 前端&#xff…

为什么证件照总不合规?AI智能工坊保姆级教程一文详解

为什么证件照总不合规?AI智能工坊保姆级教程一文详解 1. 引言:证件照的“隐形门槛” 在日常生活中,无论是办理身份证、护照、社保卡,还是投递简历、报名考试,我们都需要提交符合规范的证件照。然而,很多人…

opencv实战-人脸检测

一 人脸检测进行获取数据包1 传入参数orderDict() 按照循序进行导入字典 拒绝乱序访问方式使用命名空间对象使用字典(args)语法​args.shape_predictorargs["shape_predictor"]动态访问​不方便方便:args[ke…

树莓派插针定义应用场景:4B温度传感器接线指南

树莓派4B接温度传感器?别再被引脚搞晕了!一文讲透DS18B20和DHT实战接线你是不是也曾在面包板前拿着杜邦线犹豫不决:这根该插哪个孔?GPIO4到底是第几号物理针脚?为什么读出来温度总是85C?别急,这…

Llama3-8B定时任务处理?Cron调度实战案例

Llama3-8B定时任务处理?Cron调度实战案例 1. 引言:从本地大模型部署到自动化调度的演进 随着大语言模型(LLM)在企业与个人场景中的广泛应用,如何将模型推理能力集成到日常自动化流程中,成为提升效率的关键…

实测阿里Paraformer模型,识别速度达5倍实时太强了

实测阿里Paraformer模型,识别速度达5倍实时太强了 1. 引言:中文语音识别的新选择 随着人工智能技术的快速发展,自动语音识别(ASR)在会议记录、访谈转写、语音输入等场景中扮演着越来越重要的角色。在众多开源ASR方案…

用bhyve-webadmin来管理FreeBSD系统下的bhyve虚拟机(上)

BVCP((Bhyve Virtual-Machine Control Panel ,bhyve-webadmin )是一个图形化和安全的web控制面板,旨在管理FreeBSD bhyve虚拟机。BVCP专为数据中心级可靠性而设计,专为连续24/7运行而构建,专注于稳定性和性…

NPP 草原:印度 Vindhyan,1986-1989 年,R1

NPP Grassland: Vindhyan, India, 1986-1989, R1 简介 该数据集包含四个文本格式 (.txt) 的数据文件。其中三个文件提供了 1986 年至 1989 年间印度北部文迪亚高原三个衍生稀树草原的地上和地下生产力数据,每个文件对应三种不同的处理方式。每个研究地点&#xff…

通义千问2.5-7B房地产:户型分析与描述生成

通义千问2.5-7B房地产:户型分析与描述生成 1. 引言 1.1 业务场景描述 在房地产行业,楼盘推广、线上平台展示和客户沟通高度依赖对户型图的精准解读与生动描述。传统方式下,房产文案撰写依赖人工经验,耗时长、成本高&#xff0c…

FSMN-VAD模型切换:多语言VAD适配可能性探讨

FSMN-VAD模型切换:多语言VAD适配可能性探讨 1. 引言 1.1 语音端点检测的技术背景 语音端点检测(Voice Activity Detection, VAD)是语音信号处理中的基础模块,其核心任务是从连续音频流中准确识别出有效语音段的起止时间&#x…

Day 68:【99天精通Python】设计模式 (Design Patterns) 下篇 - 观察者与策略

Day 68:【99天精通Python】设计模式 (Design Patterns) 下篇 - 观察者与策略 前言 欢迎来到第68天! 在昨天的课程中,我们学习了如何优雅地创建对象(单例、工厂)。今天,我们来关注对象之间的交互。 观察者模…

Z-Image-ComfyUI工作流分享:导出导入JSON文件的操作步骤

Z-Image-ComfyUI工作流分享:导出导入JSON文件的操作步骤 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当前AIGC(人工智能生成内容)快速发展的背景下,图像生成模型的应用日益广泛。Z-Image-ComfyUI作为基于阿里最新开源文生图大模型Z-Image的可…

Sambert性能优化技巧:让语音合成速度提升50%

Sambert性能优化技巧:让语音合成速度提升50% 1. 引言:多情感语音合成的性能挑战 随着AI语音技术在虚拟主播、智能客服、有声读物等场景中的广泛应用,用户对高质量、低延迟的语音合成服务提出了更高要求。Sambert-HifiGAN作为当前主流的中文…

Python3.8图像处理:云端OpenCV预装,免去编译痛苦

Python3.8图像处理:云端OpenCV预装,免去编译痛苦 你是不是也遇到过这种情况?作为一名设计师,想用Python来批量处理图片、自动裁剪构图、提取配色方案,或者给设计稿加水印。兴致勃勃地打开教程,照着代码敲完…

Day 69:【99天精通Python】C/C++ 扩展 (CTypes/Cython) - 给 Python 装上喷气引擎

Day 69:【99天精通Python】C/C 扩展 (CTypes/Cython) - 给 Python 装上喷气引擎 前言 欢迎来到第69天! Python 的优点是开发效率极高,但缺点也很明显:运行速度慢(相比 C/C)。 在绝大多数场景下,…

单目深度估计实战:MiDaS模型部署与优化

单目深度估计实战:MiDaS模型部署与优化 1. 引言 1.1 技术背景 在计算机视觉领域,从单张二维图像中恢复三维空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件设备,成本高且部署复杂。随着深度学习的发展&#xff0…