与国内打车公司策略不同，动态定价策略是其核心之一，不论是受到赞扬还是诟病，这个符合经济供求的溢价算法在中国已经启动。...这个调查成功的开启了Uber动态定价的先头，随后便正式应用在任何高峰时段。动态定价的算法也十分智能，在用户等待时间有个比较陡峭的上升趋势时，便会触发该算法。...如果采用动态定价，从图形来看，Q点总会比常态价格的更靠右，用户打到车也就是因为供给增加了。...动态定价大比拼：Uber vs.酒店，机票，租车 在之前很多行业都比较成熟的在使用动态定价，比如酒店，机票，和租车行，高峰期也和Uber类似，比如节假日。...Google Adwords的定价算法也是以此为基础。正是动态定价在市场上如此广泛的应用，奠定了Uber CEO的信心。
本文主要 分享一点算法实现中的加速方法，特别针对python用户。...ESPPRC是分支定价求解VRPTW时的子问题，如果我们用这个库去求解子问题，会比我们自己用python实现一遍脉冲算法要快得多。..., max_capacity, data, fixed_rand); return model.espprc(); } 为了让python中能调用这个calculate()函数，需要把C++文件编译成动态链接库...我们现在把分支定价过程里的耗时大户——子问题求解改用C++实现了，效率增加了不少，可以稍微歇息一下，接下来进入本文要介绍的第二个技巧。...三.特别说明： 1.本文以VRPTW求解为例，目的是介绍python代码的加速技巧，不是VRPTW的SOTA。
该方法利用计算时间与推理时间进行定价训练，与GPU上的蒙特卡罗模拟相比，它实现了额外的数量级加速，这使得在生产环境中的实时奇异期权定价成为一个现实目标。...3 第1部分：使用GPU Python库进行蒙特卡洛定价 NVIDIA GPU被设计用来使用大量线程进行并行计算。蒙特卡罗仿真是在GPU中可以很好加速的算法之一。...在量化金融中，低延迟期权定价在生产环境中对管理投资组合风险非常重要。蒙特卡罗模拟，即使在GPU中加速，有时也不够有效。...本文提出了一种利用深度神经网络逼近期权定价的模型，并利用蒙特卡罗模拟生成的数据对其进行训练。结果表明，深度神经网络能够生成准确的定价数据，推理时间数量级更快。 ?...神经网络模型 由于我们没有关于这六个期权参数的结构信息，请选择通用的多层感知器神经网络作为定价模型。如下图： ?
与国内打车公司策略不同，动态定价策略是其核心之一，不论是受到赞扬还是诟病，这个符合经济供求的溢价算法在中国已经启动。...动态定价的起源 在2012年初，Uber位于波士顿的研究组发现，每到周五和周六凌晨1点左右，会出现大量的“未满足需求”。...这个调查成功的开启了Uber动态定价的先头，随后便正式应用在任何高峰时段。动态定价的算法也十分智能，在用户等待时间有个比较陡峭的上升趋势时，便会触发该算法。...如果采用动态定价，从图形来看，Q点总会比常态价格的更靠右，用户打到车也就是因为供给增加了。 ? 动态定价大比拼：Uber vs....Google Adwords的定价算法也是以此为基础。正是动态定价在市场上如此广泛的应用，奠定了Uber CEO 的信心。
背景 本文是以airbnb为背景，设计的房屋动态定价方法。本文采用两阶段的方式对定价进行预测，总体方案流程和上一篇文章中APP-LM有点类似，但是细节上也有差别。...难点 需求估计难点 需求预估：通常做动态定价时，使得P*F(P)最大的P就是所求定价，F(P)为需求函数。其实这里的需求函数就是对应的二分类模型，他的好坏影响着最终结果。...定价难点 算法提供的动态定价建议只会被一部分商家接受，其他商家仍然会按照自己的想法来定价，并且他们的定价会偏高。因此，通过这些数据预测出来的价格可能会超出原始设定的价格范围。...（PS：正如上一篇文章所述，虽然是动态定价，但是为了防止定价过高过低，会有一个固定的范围限制） 方法 定价的总体流程如上图所示，先预测预定概率，然后采用定价策略模型进行定价，然后进行个性化。...预定概率高的可以涨点价 动态定价的价格以房东通常设定的最具代表性的价格为中心，具有可学习的增加/减少幅度，因此这里说明模型预测的价格是基于原有价格的。
Uber的供需判断（动态定价） Uber的动态定价系统（Surge Pricing）是在叫车需求量过大时采用的一种定价策略，官方称之为动态提价。...面对用户的指责，Uber只能妥协，规定在紧急情况下，取消动态定价系统。...2017的9月19号在墨西哥大地震时，Uber当地的总部运营人员按照公司规定，在大楼仍然左摇右摆的情况下关闭了Uber的动态定价系统，根据新闻报道，这次地震导致的死亡非常严重。...但是没有人知道，如果当时没有关闭Uber的动态定价系统，结果会不会好一些呢？会不会有更多的出租车司机赶到现场接走更多的人呢？...未经允许不得转载：w3h5 » 听书笔记：Uber的供需判断(动态定价系统)
Python王牌加速库1：奇异期权定价的利器 蒙特卡罗模拟需要数以百万计的路径来得到精确的答案，这需要大量的计算。Ryan等人得研究表明，可以训练深度学习模型对衍生品进行估值。...在今天的推文中，我们将使用一个全连接网络来学习亚式障碍期权的定价模式。采用蒙特卡罗模拟作为训练的定价依据。...（美元） K：Strike（美元） sigma：波动率（per） r：无风险利率（per） mu：Drift Rate（per） B：Barrier（美元） 下面的内容主要包括两个主题： 使用蒙特卡罗定价动态数据集训练期权定价神的经网络模型...使用蒙特卡罗定价静态数据集训练期权定价神经网络模型并进行推断。 2 批处理数据生成 数据集是深度学习训练的重要组成部分。我们将修改之前的单一亚式障碍期权定价代码来处理一批障碍期权定价。...通过改变3行代码，可以利用张量核加速训练。
在这个服务器上，还是会设置一个 CNAME，指向另外一个域名，也即 CDN 网络的全局负载均衡器。
CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。...其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。...因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ?...Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问时间。...宗上，CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问的速度。
本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用，来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。...3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富，现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多，也越来越大。
最近接触到关于UDP加速的开源项目，感觉蛮有使用价值，做了个简单的应用，分享给大家！...主要应用技术包括： 1、UDP 加速-UDPspeeder和tinyfecVPN； 2、HTTP 代理-Squid ； 3、端口转发-tinyPortMapper -也可以使用nginx或者haproxy
对于国内 Kubernetes 用户来说，容器镜像和 Helm 公共仓库的网络问题是两大痛点。遗憾的是这些问题并没有随时间推移而改善。...今天带来一个好消息，一些热门的 Helm 公共仓库已经可以加速了。网上很早就有一些 Helm 仓库的国内镜像，但是已经多年未更新了。...站点链接中国站GitHub Pages提供热门 Kubernetes Helm Charts 资源聚合和网络加速，使用国内 CDN 发布，涵盖 Helm 仓库和文档资源。...replica.persistence.enabled="false" \ bitnami/redis镜像源BitnamiPrometheus CommunityGrafanaIngress Nginx加速原理基于
其结果是一种动态定价算法，该算法结合了领域知识，具有较强的理论性能保证和良好的数值性能结果。 有趣的是，汤普森抽样在不考虑领域知识的情况下，表现却不佳。...行业应用提高了收入 所提出的动态定价算法具有很强的灵活性，适用于航空公司、互联网广告等多种行业的在线零售。...本研究报告中开发的算法已在诸如日常做市商Groupon，美国在线闪销零售商Rue La La，拉丁美洲大型在线零售商B2W Digital以及大型酿酒公司实施， Simchi-Levi和他的团队在各个零售渠道优化了公司的促销和定价
S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号...基于图c的思想，论文提出通用结构S2DNAS，能够自动地将目标网络转换成图c架构的动态网络。...Experiments *** [1240] 与多种类型的加速方法对比不同目标网络的转化后性能。 [1240] 与MSDNet进行DenseNet转换性能对比。...Conclustion *** S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换。...此外，S2DNAS的核心是将静态网络转换成动态网络，如果转换时能够将静态网络的权值用上，可以更有意义，不然直接在目标数据集上搜索就好了，没必要转换。
网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种，除基本的网络功能外，还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。...智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。...网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速，在2021中国智能网卡研讨会中，包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品，采用了多种智能网卡技术架构，实现了不同的网络加速功能。...阿里通过主机协议栈延时优化、网络动态延时优化，将高性能网络的时延降低1个数量级。...通过端网协同的网络流控，多路径优化和全链路网络QoS等机制来降低网络动态延时，减少网络拥塞，故障时快速切换，保障大小流之间的公平性，有效处理网络incast。
网络按照传输阶段大体上可分：接入段，骨干传输段，出口段三段，网络加速涉及每个阶段，每阶段实施的加速技术各有不同，每种加速方案更需要多个阶段联动协作，这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ?...类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的，随着新业务的发展，传统网络仍然需要切片，典型如游戏加速、视频加速、出国加速等，它具备明显的业务特征，这里我们称为业务切片更为准确，它并未采用5G颠覆性的网络切片技术...业务识别是一把刀的话，那么加速网络就是砧板上的鱼肉，如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤，便可识别高价值业务并引流至加速网络，实现网络加速。...当然，末端继续极化，在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速，可撇开固网、移动通信网络的不同，实现无差异化网络加速。...加速网络构建 扯了这么多，加速网络是整个网络加速效果内功核心，却一直没谈如何构建，图中也是一朵云带过，先埋个雷，下回分解。
01 时延+质量，网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度，这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。...如果发生网络攻击，则是更加复杂的安全问题。 速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌，期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例，不做任何加速处理，依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。...在工程师与网络加速的斗争中，速度和质量成为了保障的刚需，也催生了自底向上的技术革新。 02 自底向上的技术革新 从上世纪90年代末CDN的诞生，网络加速走上了真正的快车道。...然而CDN技术的优势在于静态内容的加速，对于实时性较强的动态内容反而成为了弱项。CDN供应商也在通过增加智能选路的方式不断弥补其短板。...协议升级与简化，减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。
注意力，特别是在长上下文中，是稀疏和动态的，即在不同的输入中，稀疏模式有很大的不同，如图1 b和1 c。...这种动态稀疏性呈现出三种适用于所有输入的独特空间聚合模式：A 形（A-shape）、垂直 - 斜线（Vertical-Slash）和块状 - 稀疏（Block-Sparse）。...如下图2 MInference 首先使用内核感知稀疏模式搜索算法为每个头部离线确定最佳动态稀疏模式，并为每种稀疏模式设计了对应的attention计算过程，如下图 3 对于「垂直 - 斜线」...然后，他们利用动态稀疏编译器 PIT 和 Triton 构建垂直 - 斜线 FlashAttention 内核，加速注意力计算。...然后，他们使用 Triton 构建块稀疏 FlashAttention 内核，加速注意力计算。
今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络..., 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多....每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.如果运用上了 SGD, 你还是嫌训练速度慢, 那怎么办?...我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚....所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.【小结】如果觉得以上内容对你有帮助，欢迎点赞、收藏加关注。
概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。思路很简单，使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。...这样可以无状态的进行数据传输，然后中间加一些文件校验和重传机制，达到加速传输的目的。 传统的tcp传统，基于长连接，很容易受网络波动的影响。...特别是网络拥塞的情况下，只能通过多进程/线程来进行有序传输。
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