提高局域网内主机网速

本文介绍了一种通过调整Windows组策略来释放被系统默认占用的20%网络带宽的方法,从而达到提升蹭网速度的目的。具体步骤包括:打开组策略编辑器,定位到QoS数据包调度程序,并调整限制可保留带宽设置。

  最近感觉网速叼差,虽然是蹭的网,咳咳,但是网速还是要保障的。所以,就像提高一下网速。

  搜了一下网上的办法,发现了一个坑。

  打开运行,输入gpedit.msc打开组策略管理器,展开“计算机配置”,再展开其下的子模块“管理模块”,接着展开“网络”,单击选中“Qos数据包调度程序”,双击”限制可保留带宽“,看到默认的是未配置,将项目设置为”已启动“,并将带宽限制”设置为“0”。

  这里默认未配置是限制20%带宽的,所以改完之后就可以提升一点网速。emmmm。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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