网络优化概述 网络优化的维度是多维的； 仅仅重视流量是不够的，流量只是网络优化的一个维度； 网络流量的消耗量统计，要全面、精确； 【注意整体均值（一段时间内APP消耗的流量）掩盖单点问题（某个功能消耗的流量...的使用总时间，其实是不好断定的； 如果使用时间久，那消耗流量多，很可能是正常的； 又如， 用户可能反馈一个APP在后台消耗流量比较多， 如果只有一个值，其实也是无法断定APP是在后台消耗流量比较多； 网络优化应该建设全面...、完善的网络监控体系； 【粗粒度监控不能帮助我们发现、解决深层次问题】 比如 做网络请求成功率的监控，但是仅仅这个值， 我们只能知道线上用户大概的网络使用情况； 这种粗粒度监控不能帮助我们发现...， 要去知道这一次异常出现的原因 以及想来寻找相关的解决办法， 其实也是不可能的； 【数据粗糙，反映程度有限】 网络优化维度 @· 流量消耗维度 必须做到能够知道用户在一段时间内流量消耗的精准度量...、Top失败接口 @· 其他维度 流量大影响公司成本：影响带宽、服务器数、CDN等开支； 影响耗电量； 网络优化误区 只关注流量消耗，忽视其他维度；【不够全面】 只关注均值、整体，忽视个体 ---- 参考
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等...故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。...网络缓存，减少延迟节省流量。 打包网络请求 当接口设计不能满足业务需求时。例如可能一个界面需要请求多个接口，或是网络良好，处于 Wifi 状态下时我们想获取更多的数据等。...弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。...弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
这些网络最初是建立在高性能计算平台上的, 这些平台使算法根据特定的参数做出决策或预测。 然后对该算法进行优化, 并将其移植到嵌入的目标中, 并根据在该领域收到的输入数据进行推理。...神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"..."它有一个针对大张量(输入数据和权重)快速卷积优化了的神经网络计算引擎, 辅之以各种其他单元的表现元素和张量操作, 如激活、汇集和规范化。...该体系结构还使用了一个优化的数据库, 可以将操作分组成传递, 从而最小化外部内存访问。" 换格式的能力, 这使得异构系统在神经网络处理中占据了先机。
缓存 说道网络优化，不得不谈一谈缓存，各大网络开源框架中普遍使用到了缓存。 数据缓存 如何进行数据缓存，我们可以在返回上加上过期时间，避免重新获取。...或者在配置信息，省市，区这些地址信息的时候进行更新 数据压缩 数据压缩在网络优化中也进行普遍的使用 如何进行数据压缩呢，通常在post 请求体中加入gzip等压缩字段。...Environment.getExternalStorageDirectory()+"/Android") .launch(); image.png 图片除了压缩，还可以优先加载缩略图，使用webp格式的图片减少图片的大小 DNS 优化...由于进行网络请求，可能会遇到DNS被劫持和DNS解析缓慢，造成网络请求过于耗时。...implementation 'com.facebook.fresco:fresco:1.11.0' image.png image.png image.png 其他方案 除了以上常用的方案，我们也可以为进行进一步的网络优化
1、前言 在 App 访问网络的时候，DNS 解析是网络请求的第一步，默认咱们使用运营商的 LocalDNS 服务。...有数据统计，在这一块 3G 网络下，耗时在 200~300ms，4G 网络下也须要 100ms。...解析慢，并非 LocalDNS 最大的问题，它还存在一些更为严重的问题，例如：DNS 劫持、DNS 调度不许确（缓存、转发、NAT）致使性能退化等等，这些才是网络优化最应该解决的问题。...想要优化 DNS，如今最简单成熟的方案，就是使用 HTTPDNS（也可以叫IP直连）。...在网络的世界中，每一个有效的域名背后都有为其提供服务的服务器，而咱们网络通讯的首要条件，就是知道服务器的 IP 地址。 可是记住域名（网址）确定是比记住 IP 地址简单。
主要从以下几个方面入手： 压缩代码，优化大包体积，以及拆包，如：vue这种不会更改的库进行拆包加载 利用CDN缓存，大幅度缩减静态资源的访问时间，尤其公共库或不会变更的库，如：Vue等。
网络传输优化 复杂的网络环境和多样的视频业务对多媒体传输提出了更高的要求，极低延时并准确的网络传输能力是人们不断去追求的终极目标。...学术界和工业界研究人员们持续关注优化网络传输能力，在应用层流控、传输层协议设计及跨层优化等方面不断努力，解决了诸多严峻的技术挑战，完成了高效的传输算法设计与系统实现，并最终提升了用户体验。...本专题将探讨在实时通信等场景下，在弱网端到端优化、内容分发等方面的最新研究进展与实际应用情况。...而且在音视频传输上，虎牙直播一直保持有一套相比CDN有明显差异化能力的网络。本次将首次对外分享虎牙在自建传输网络上的架构以及经验。...本次分享将主要分为三个部分，从过去、现在和未来的时间顺序来分析面向流媒体的传输优化有哪些可能性。第一部分将简单介绍 IETF 与 QUIC 的相关必要背景内容。
不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同，以Xilinx的AI Inference 解决方案为例（即之前的深鉴科技），用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性，神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...从上往下看，这一套解决方案包括 主流的神经网络的框架的支持，包括caffe、Tensorflow和mxnet 提供模型压缩和优化的工具，以期在硬件上又更好的效能 提供模型量化的功能...，使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler，将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...当采用HLS编写代码是，难以以这一控制力度来优化MXU的性能。如果采用Verilog HDL或者VHDL，可以采用指令之间的流水设计来消除这一延时。 4.
1、mii-tool -v eth0 查看物理网卡的协商方式，相关信息 image.png 2、ethtool ens33 image.png 3、...
利用有效网络访问优化下载 使用无线电波(wireless radio)进行数据传输可能是应用最耗电的操作之一。...进而我们会提出一些建议和方法去优化数据连接，使用预取策略(use prefetching),捆绑传输，最终达到降低数据传输的电量消耗的目的。...值得注意的是，优化的下载的数据应该是bundled形式的，正如下一部分描述的那样，批量传输和连接以及类似的方式基于连接类型和速度而变化，正如根据连接类型调整下载模式所讨论的。...使用这个工具，可以监测应用是在何时，如何传输数据的，从而进行代码优化。下图显示了传输少量的网络模型，可以看到每次差不多相隔15秒，这意味着可以通过预取技术或者批量上传来大幅提高效率。...通过监测数据传输的频率与每次传输的数据量，可以查看出哪些位置应该进行优化，通常的，图中显示的短小的类似钉子形状的位置，可以与附近位置的请求进行合并。
同样集成了Stetho之后也可以很方便的查看网络请求的各种情况。 ? 4、 网络优化 重点来了，网络优化主要从三个方面进行：1. 速度；2. 成功率；3. 流量。...移动互联网的场景和有线的场景是有很多区别的，例如移动网络的质量/带宽经常会发生“跳变”，但有线网络却是“渐变”。 图片上传其它细节请参见《移动App性能评测与优化》一书。...尽量避免客户端的轮询，而使用服务器推送的方式； 数据更新采用增量，而不是全量，仅将变化的数据返回，客户端进行合并，减少流量消耗； 5、 其它 对于网络优化，实际上和内存优化一样，是一项投入巨大的事情。...因此建议优先进行流量优化，减少干扰项； 弱网不仅仅指代网络不好，移动互联网的网络带宽很容易出现“跳变”，下一秒的传送速度可能降到前一秒的几十分之一；而且即便是信号满格也传不出一个字节； 对于真正的弱网，...参考： Android性能优化典范《Network Performance》 《移动App性能评测与优化》 《Protobuffer和json深度对比》
美中线路及掉包严重的线路效果更佳，暴力小包主动重传实现网络加速，适当占用流出带宽，都是小包所以占用流量很少，你值得拥有！...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的，客户端装上本神器，服务端没装，如果2端都装上效果更好，所以效果不明显，而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果： Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话，第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。
面试官：ok，看来是有备而来，那么我们今天聊聊网络优化咋做吧。 小虾：我大意了，没有闪。老头子，你不讲武德，我奉劝你耗子尾汁。 ? 如何优化一个网络请求呢？ 相信大家在面试的时候可能会被问到这个问题。...所以还有比缓存更简单粗暴的网络优化方式吗？ 在http中，控制缓存开关的字段有两个：Pragma 和 Cache-Control。 通过图片简单的介绍下一些缓存参数。 ? ?...GRPC( A high-performance, open-source universal RPC framework) 不知道各位有没有听说过一个都市怪谈，字节的网络库优化有多厉害多厉害，网络底层采用的是...Webview底层的Chromium的网络库，在弱网情况下对于api的优化啥的，巴拉巴拉........而由于grpc协议的问题，所以传输内容直接使用的protobuf格式，所以其不仅仅是网络层上的优化，同时由于流能直接转化成实体类，同时也减少了可序列化的时间。
网络优化方法--Dropout 1、Dropout介绍 2、Dropout程序 1、Dropout介绍 Dropout 也是一种用于抵抗过拟合的技术，它试图改变网络本身来对网络进行优化。...我 们先来了解一下它的工作机制，当我们训练一个普通的神经网络时，网络的结构可能如图所示。 ...Dropout 通常是在神经网络隐藏层的部分使用，使用的时候会临时关闭掉一部分的神经 元，我们可以通过一个参数来控制神经元被关闭的概率，网络结构如图所示。...意思是 大约 60%的神经元是工作的，大约 40%神经元是不工作的 给需要进行Dropout的神经网络层的每一个神经元生成一个0-1 的随机数(一 般是对隐藏层进行 Dropout)。
但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。 机器学习领域尤为如此，需要创建用于神经网络加速的专门架构。...尽管有可能手动创建一个能够利用不同构建块最优组合的网络，但利用这些加速器优化的块来扩增 AutoML 搜索空间是一种扩展性更强的方法。 ?...有趣的是，NAS 生成的模型在网络的初始部分中非常大量地使用常规卷积，在加速器上执行时，深度可分离卷积往往不如常规卷积有效。...这明显突出了一个事实，即在优化通用 CPU 模型（例如减少操作总数）时通常进行权衡并不一定是硬件加速器的最佳选择。而且，即使不使用高深的操作，这些模型也可以实现高精度。...这项研究代表了首次使用 AutoML 构建加速器优化模型的尝试。基于 AutoML 的模型定制不仅可以扩展到各种硬件加速器，还可以扩展到依赖神经网络的多种不同应用。
在社区不断的迭代中，Flink 逐渐积累了一套值得研究的网络栈（Network Stack），本文将详细介绍 Flink Network Stack 的实现细节以及关键的优化技术。...Nico Kruber 在去年 9 月 Flink Forward Berlin 上的分享 [1]，涉及到的技术主要有 1.5 版本引入的 Credit-based 数据流控制以及在延迟和吞吐方面做的优化...图2.网络栈概览 下文的内容会主要围绕数据传输部分展开，逐一介绍其中的优化技术。...一个简单的优化想法是，既然 Netty Server 本来就有 event loop，为什么不让 Netty 线程自己去检测是否有新数据呢？...内的 Operator 运行在同一个线程，不需要经过网络传输。
神经网络参数优化器 待优化参数w 损失函数loss 学习率lr 每次迭代一个batch t表示当前迭代的总次数 关注量 下面是我们t时刻需要关注的量： 如何计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度g_t=...梯度满足: \eta_{t}=lr * m_t/ \sqrt{V_{t}}=lr*g_t t+1时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t 单层网络的更新参数代码...{i=1}{g_i}2) t+1时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t / (\sum t_{i=1}{g_i}2) python实现单层网络的更新参数代码...时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t / \sqrt{\beta V_{t-1} + (1-\beta)*g_t^2} python实现单层网络的更新参数代码
《NGINX网络协议栈优化》有两个关键词，第一个是网络协议，因此不涉及 NGINX 的业务模块。第二个关键词是性能优化，目标是让NGINX的性能达到目前硬件架构的极限。...首先从整体上来看一下 NGINX的协议栈如何进行优化。接着我们将按照 OSI七层网络模型，自上而下依次讨论HTTP协议栈、TLS/SSL协议栈以及TCP/IP协议栈。 首先要明确NGINX的优化方向。...了解 NGINX 所在网络环境，针对丢包率、网卡特性、CPU特性、交换机和防火墙的规格、协议特性等要素优化 NGINX 时，相对又会偏重广度。...通过这三个关键词可以看到，NGINX 即使不做优化，性能也还不错。 第2个层面，再来从左至右看图中的网络流向。左边是下游客户端与 NGINX 之间的流量，主要是指HTTP协议。...今天主要讨论NGINX作为负载均衡的优化方法，除网络协议外，还会涉及一些磁盘 IO 知识。 再来看第二张图，它是OSI网络七层模型与真实的TCP/IP协议间的对应关系。
我们可能会遇到这样的场景：当用户切换页面时，上个页面存在pending中的请求。积少成多，如此会造成性能浪费，增加服务器压力。本文在于分享基于小程序提供的请求a...
而sensor的信息可能来自不同的域，这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。...每次在 rps_dev_flow_table 的 flow entry 更新后，网络协议栈会调用 ndo_rx_flow_steer 。...GRO Large Receive Offloading (LRO) 是一个硬件优化，Generic ReceiveOffloading (GRO) 是 LRO 的一种软件实现。...相比于每次都将小包送到网络栈，可以将收到的小包合并成一个很大的包再送到网络栈。GRO 使协议层只需处理一个 header，而将包含大量数据的整个大包送到用户程序。...这类优化方式的缺点是信息丢失：包的 option 或者 flag 信息在合并时会丢失。这也是为什么大部分人不使用或不推荐使用LRO 的原因。 LRO 的实现，一般来说对合并包的规则非常宽松。
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