使用排队和压缩技术提高网络性能

最新推荐文章于 2025-07-07 13:58:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-07 13:58:24 发布 · 129 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了利用排队和压缩技术来提高网络性能，排队和压缩技术在网络领域可优化数据处理流程，减少传输延迟，从而有效提升网络整体性能。
高频网络协议与编程IO相关面试基本问题和知识点整理
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 172万+
网络IO相关基本高频面试基本问题和知识点整合
计算机网络复习（2）性能指标 带宽
shaozheng0503的博客
06-01 1579
计算机网络的性能指标是衡量网络效率、可靠性和服务质量的重要参数，它们帮助我们理解网络如何工作以及如何优化网络性能。
通过压缩数据提高Domino网络传输性能
LDN0422的专栏
11-28 1218
来这里看。
性能优化 - 理论篇：性能优化的七类技术手段
小工匠
05-31 1688
本文系统梳理了Java性能优化的七大类技术手段：复用优化（缓冲/缓存/池化）、计算优化（并行/异步/惰性加载）、结果集优化（压缩/批处理/索引）、资源冲突优化（锁优化/无锁队列）、算法优化（时间与空间复杂度）、组件选型优化（高性能框架适配）以及JVM优化（GC调优）。通过量化指标定位性能瓶颈后，开发者可针对性地选择优化策略，以空间换时间、以并行代串行、以异步替同步，实现系统吞吐量提升和响应延迟降低。优化需平衡资源消耗与性能收益，结合业务场景选择合适技术组合。
网络性能与优化
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
12-15 1201
网络性能与优化是确保网络高效、可靠运行的重要方面。
《Web性能权威指南》-网络技术概览-读书笔记
lonelymanontheway的博客
09-07 1160
延迟与带宽：Hibernia Express、Bufferbloat、traceroute； TCP构成：三次握手、拥塞预防及控制（流量控制、慢启动、拥塞预防）、带宽延迟积、队首阻塞、TCP优化建议； UDP构成：无协议服务、UDP与网络地址转换器（连接状态超时、NAT穿透、STUN与TURN与ICE）、UDP优化建议； 传输层安全：加密&身份验证与完整性、TLS握手、TLS会话恢复、信任链与证书颁发机构、证书撤销、TLS记录协议、TLS优化建议；
网络性能调优原理：网络性能调优的三个要素——带宽、延迟和吞吐量，以及它们在网络性能优化过程中的角色
AI天才研究院
09-19 3747
随着信息技术的飞速发展，越来越多的人开始关注网络性能优化的问题。然而网络性能调优是一个比较复杂的话题，本文将尝试从多个方面系统性地梳理网络性能调优的基本原理和方法。首先，我们会介绍网络性能测试的一些常用方法及其优缺点；然后，我们会对TCP/IP协议及应用层协议进行详细介绍，介绍它们在网络性能调优中的作用以及如何进行优化；最后，我们会着重分析网络性能调优的三个要素——带宽、延迟和吞吐量，以及它们在网络性能优化过程中的角色。
计算机网络知识汇总（超详细整理）
热门推荐
风过孤屿，山海自成诗行。
07-02 57万+
为了准备期末考试，同时也是为了之后复习方便，特对计算机网络的知识进行了整理。本篇内容大部分是来源于我们老师上课的ppt。而我根据自己的理解，将老师的PPT整理成博文的形式以便大家复习查阅，同时对于一些不是很清楚的地方，我去查阅了相关资料进行补充，当然也会有部分个人看法夹带其中来帮助大家理解。
计算机网络技术期末个人总结
w761334669的博客
04-26 1万+
计算机网络技术复习 一、 计算机网络基础知识 了解： 计算机网络（Internet）的发展 面向终端的计算机网络（单个计算机，直接连接主机） 分组交换网络（实现了不同计算机之间的通信。此时广域网从逻辑上分为资源子网与通信子网） ARPANET出现，是INTERNET前身 资源子网：负责数据距离的主计算机或终端 ...
网络性能优化：降低延迟、提高带宽的关键技术
网络性能优化是指通过一系列的技术手段和策略，提高网络的效率和性能，从而提升用户的体验和系统的可用性。随着互联网的快速发展和应用场景的不断增多，拥有高效稳定的网络性能对于企业和个人用户来说都非常关键。 ...
精选资源
Closed Jackson Networks：封闭Jackson网络（排队网络）的解决方案-matlab开发
05-30
在IT领域，尤其是在数据分析、模拟和优化中，排队理论是一个重要的工具，用于研究系统中的等待时间、服务效率等问题。...无论哪种情况，理解和应用排队理论都是提升系统性能、提高资源利用率的重要途径。
大规模语言模型训练网络性能基准测试经验
AI天才研究院
07-07 745
大规模语言模型(LLM)训练已成为计算密集型任务的代名词，而网络基础设施往往是决定训练效率、成本和可扩展性的关键瓶颈。本文系统梳理了LLM训练网络性能基准测试的完整方法论体系，从理论基础到实践落地，构建了一套全面的评估框架。通过深入分析LLM训练特有的通信模式与传统HPC workload的本质差异，提出了针对性的基准测试策略和指标体系。本文详细阐述了微基准测试与端到端基准测试的设计与实施方法，提供了工具选择指南和实验设计最佳实践，并通过实际案例展示了如何将基准测试结果转化为可操作的网络优化策略。
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
12-03
（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
12-03
mall-swarm-learning是一套基于SpringCloudHoxton与Alibaba生态构建的微服务架构电商平台系统_它整合了SpringBoot23框架.zip
Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
MATLAB实现排队网络仿真模拟技术解析
在现代信息技术领域中，MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和仿真等领域。它提供了一个交互式的环境，让用户可以轻松处理矩阵...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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