joost网络电视的速度优化技巧和邀请连接

Joost网络电视速度优化技巧
本文介绍Joost网络电视的使用体验及速度优化方法,包括开放特定端口和利用StandBy功能预加载内容,以改善在国内观看时的流畅度。
joost网络电视最近算是比较火,也是p2p的一种最新应用,同PPLive比较,有暂停功能,找节目也比eMule或BT方便,所以我也开始使用了,joost的节目很多,IMF音乐频道,Documentary和Atlantis Sci-Fi都是我比较喜欢的频道,官方说1M的带宽看joost够了,但是国内由于国际出口带宽关系,实际上还是非常卡的,因此速度优化就很有必要了。

Joost的FAQ建议使用下列方法:
注意80端口在做ASP.NET开发的机器上一般已经由IIS服务器使用,joost启动不会报错,但是如果关闭IIS,再启动joost,理论上可能会快点,不过实际上我完全没觉得……

用了这两个办法,如果还是卡,嗯,比如像我这样,还有一个绝招,按StandBy,让joost到后台等待(此时joost会继续下载节目),一般来说,节目长度60分钟的话,等待15分钟左右就可以了,继续卡,继续等。当然如果实在无法忍受,可以打电话给中国电信的客服MM,呵呵。

期待国内使用joost的人越来越多,这样P2P的joost速度会越来越快,有兴趣的可以到这里申请:
http://www.joost.com/presents/techcrunch/
762812.html

丁丁 2007-05-28 18:10 发表评论
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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