ASIHTTPRequest-流量控制

本文介绍ASIHTTPRequest从1.0.7版本开始如何控制流量,使得发送/接收大量数据的iPhone程序更容易通过苹果的appstore的审核。重点讨论了如何在WWAN连接下进行流量控制,以及如何在不同连接状态下灵活配置流量限制。

从1.0.7版本开始,ASIHTTPRequest可以控制流量,使得所有request的流量不会超过用户定义的限制范围。这可以使得发送/接收大量数据的iphone程序更容易通过苹果的app store的审核。

流量是由一个全局的数量限制(字节)来控制的——每秒钟可以传送多少流量的数据。所有request共享这个限制。在发送或接收数据时,ASIHTTPRequest保持追踪上一秒所发送/接收的数据量。如果一个request达到了限制,其他正在执行的request将会等待。 在iOS上,你可以让ASIHTTPRequest在使用WWAN (GPRS/Edge/3G) 连接时自动打开流量控制,而当使用WiFi连接时自动关闭流量限制。

// 这将会对WWAN连接下的request进行流量控制(控制到预定义的值)
// Wi-Fi连接下的 request不会受影响
// 这个方法仅在iOS上可用
[ASIHTTPRequest setShouldThrottleBandwidthForWWAN:YES];
 
// 这将会对WWAN连接下的request进行流量控制(控制到自定义的值)
// 这个方法仅在iOS上可用
[ASIHTTPRequest throttleBandwidthForWWANUsingLimit:14800];
 
// 这将会控移动应用(mobile applications)的流量到预定义的值.
// 会限制所有requests, 不管request是不是WiFi连接下的 - 使用时要注意
[ASIHTTPRequest setMaxBandwidthPerSecond:ASIWWANBandwidthThrottleAmount];
 
// 记录每秒有多少字节的流量 (过去5秒内的平均值)
NSLog(@"%qi",[ASIHTTPRequest averageBandwidthUsedPerSecond]);

IMPORTANT:在启用流量控制前,请参阅以下条目:

  • 流量控制特性是试验型的特性:你自己得承担风险
  • 不要把带宽限制设置得很低——最好不要低于ASIWWANBandwidthThrottleAmount
  • 实际流量往往会比你程序设置的流量稍稍偏高,因为流量的测量并不包含HTTP头。
  • ASIWWANBandwidthThrottleAmount 的值是非官方的,据我所知,官方并没有公布流量限制大小
  • 除非你的程序会下载或者上传大量的数据,否则不要开启流量控制。最好是当即将下载或上传大量数据时才启用它,而其他时间应该禁用它。
  • 这玩意应该会按我描述的情况来工作,但是我并不保证你的app使用了我的流量控制就不会被驳回。
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的PSO-PNN混合模型项目,旨在通过粒子群优化算法(PSO)优化概率神经网络(PNN)的关键参数(如平滑因子),从而提升数据分类预测的精度与泛化能力。文章阐述了项目背景、目标与意义,分析了在高维复杂数据、样本不均衡、噪声干扰等挑战下的解决方案,并系统介绍了整体架构,包括数据预处理、PSO优化模块、PNN分类模型、适应度函数设计、并行计算优化及性能评估等核心组成部分。文中还提供了关键代码示例,展示了从数据标准化、模型构建到优化训练和性能评估的完整流程。; 适合人群:具备一定Python编程和机器学习基础,从事数据分析、智能算法研究或工程应用的研发人员、研究生及算法爱好者;尤其适合希望深入了解智能优化算法与神经网络融合应用的中级学习者。; 使用场景及目标:①解决PNN模型依赖人工调参的问题,实现平滑因子的自动优化;②提升复杂、高维、小样本或不均衡数据下的分类准确率;③应用于金融风控、医疗诊断、工业故障检测等高精度分类场景;④学习PSO与PNN协同机制及其工程实现方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与理论描述同步实践,重点关注适应度函数设计、PSO参数配置与交叉验证的集成,调试时注意收敛性与过拟合控制,以深入掌握该复合模型的优化逻辑与应用技巧。
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