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Linux 2.6.16 TCP 连接速度异常的问题分析

这里是一个典型的下载速度曲线: 我们的服务器的曲线:(纵轴单位:包/s) 百度的服务器下载的曲线: 重现该问题的测试环境: 网络: 公司体验网,普通联通4M ADSL 服务器:Linux64位服务器...服务器程序: Apache,nws(自研webserver) 客户端: Windows XP, Windows7,任意浏览器或者旋风(单线程下载) 测试工具:wireshark, httpwatch 测试连接...n = If n outstanding ACKs before timed interval, sent ACK) 因为无法强制用户通过修改注册表避免问题,并且竞争对手也没有看到类似问题,因此只能从linux...Linux这一端,首先怀疑和nagle算法有关系,在nws服务器上设置TCP_NODELAY以后仍然可以重现,可以排除Nagle算法的影响。...(实际上nws每次发送大数据包或者直接使用sendfile,不太会收到nagle算法影响) 其次Apache,nws都可以重现这个问题,比较怀疑操作系统本身有缺陷。

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    NAACL2022 | 具有元重加权的鲁棒自增强命名实体识别技术

    同时,我们也将 token 替换扩展到了“O”类型中,作者将其称为 normal word substitution (NWS)。...这里作者设置了参数 (此参数代表 EMS 的占比)来平衡 EMS 和 NWS 的比率,在 entity diversity 和 context diversity 之间达到更好的 trade-off。...对于 NWS,使用在 wikipedia 上训练的 GloVe 获取词向量,取 top5 最近邻的词作为同义词, 取 0.2, 在 Beta (7, 7) 中进行采样,评价指标使用 F1 值。...作者在三种小样本设置下对参数 的影响: 可以看出在 20% 时效果最好,而且相比之下,只使用 NWS 比只使用 EMS 效果更好。...可能的一个原因是实体词在文本中是稀疏的,NWS 能够产生更多不同的伪样本。

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    【每周一论文分享】PINN的应用:PINN框架用于通用生物反应器建模

    本研究中,配址点数被设定为FFNN-S(NWS)权重数量的倍数。因此,选择K/NWS≥1即可获得足够的物理残差,即使没有数据点也能训练FFNN-S。...图7A,B展示了K/NWS=1,2,3K/NWS=1,2,3K/NWS=1,2,3比值对案例研究1和2中选定的双人工神经神经网络PINN结构训练和验证损失项的影响。...如预期,增加K/NWS通常会减少训练和验证物理损失项,但案例研究1的改善比案例2更显著。然而,物理损耗减少并未反映在数据损耗项中,数据损耗项对K/NWSK/NWSK/NWS比值似乎相对不敏感。...结论是K/NWS=1K/NWS=1K/NWS=1就足以实现稳健的模型收敛。重要的是,计算成本(CPUCPUCPU)与K/NWSK/NWSK/NWS呈线性递增。...因此,本研究所有试验均采用了K/NWS=1K/NWS=1K/NWS=1的值。

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