网站速度为王

北京时间1月10日消息,谷歌高级运营副总裁乌尔斯·霍泽尔(Urs Holzle)认为,网站速度为王。

霍泽尔如此执迷于谷歌的速度,曾经有一次,他呼吁进入全公司范围的“黄色代码”(Code Yellow)紧急状态,迫使所有工程师停下当时的工作,以便使网站更加快速。

霍泽尔在最新一斯谷歌季度杂志Think Quarterly上讲述了这则故事。

霍泽尔同时给出一些统计数字,以对速度的重要性进行阐述:

  • 当谷歌搜索请求减缓400毫秒,流量下降0.44%
  • 如果一段网络视频停止加载,80%用户将点击离开
  • 当汽车比价网站Edmunds.com将加载时间由9秒降至1.4秒时,页面浏览量增加了17%,营收增长了3%
  • 当比价购物网站Shopzilla将加载时间由7秒降至2秒时,页面浏览量增加了25%,营收在7%至12%之间增长

霍泽尔通过上述阐述,解释了为什么谷歌不仅致力于提升自家网站的速度,而且使Chrome浏览器在加载页面上超级高效,并在堪萨斯城打造一个超快速的光纤网络。因为互联网越快,就会有更多的用户使用互联网,这就意味着更多用户可能会使用谷歌的服务。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值