本文将介绍云服务器带宽提速：网络传输加速方案解析，为读者提供背景信息并引出读者的兴趣。随着云计算技术的迅猛发展，云服务器成为越来越多企业的首选，然而面对高速的数据传输需求，带宽限制成为了云服务器应用的瓶颈，因此本文将从四个方面，分别是带宽优化技术、传输协议优化技术、网络拓扑优化和尾延时优化技术，详细阐述云服务器带宽提速的网络传输加速方案。
欢迎来到《21天精通IPv4 to IPv6》系列教程的第12天！今天，作为猫头虎博主，我将引导大家探索IPv6网络性能优化的策略和技巧。我们将深入讨论性能监测的方法、优化实例、工具介绍以及常见的性能瓶颈。本文包含了丰富的关键词，如IPv6性能优化、网络监测工具、IPv6配置技巧，旨在帮助读者提升IPv6网络的性能。
[链接] http://www.52im.net/thread-1413-1-1.html
本文是计算机视觉领域顶级会议 ECCV 2020 入选论文《Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective》的解读。
在现代网络架构中，虚拟网络设备扮演着越来越重要的角色🌐，特别是在云计算☁️和容器化技术📦广泛应用的背景下。虚拟网络设备如虚拟以太网设备（veth）、虚拟交换机（vSwitch）、和虚拟路由器等，提供了灵活的网络连接和隔离方案🔗。然而，与物理网络设备相比，虚拟网络设备在处理能力💪、带宽利用率📈和延迟⏳方面可能存在性能瓶颈。因此，性能优化成为了虚拟网络设备管理中的一个重要议题🛠️。本文将探讨虚拟网络设备的性能优化手段，帮助网络管理员更有效地利用这些设备。
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
深度学习理论是当下研究的热点之一。最近来自UIUC的助理教授孙若愚撰写了一篇关于深度学习优化的综述论文《Optimization for deep learning: theory and algorithms》，共60页257篇文献，概述了神经网络的优化算法和训练理论，并得到众多大佬的推荐，比如模仿学习带头人加州理工Yisong Yue，欢迎大家阅览，需要一番数学理论功底，方能扛过。
本文作者网易数帆云网络数据面负责人汪翰林，在工作中从事服务网格的网络数据面性能优化，发现其中的网络性能优化的原理具有相通性。本文对通用的网络性能优化方法做出了总结，包括服务网格及网络性能优化分析、网络性能优化技术介绍、网络性能优化思路三个方面，并列举了实际案例进行进一步诠释，供大家在实际做性能优化时参考。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及通信协议相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 前言 随着公司服务器规模增长速度放缓，项目经理团队从以往IDC建设大军中逐步过渡转型，向网络建设项目和业务支撑类项目等
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
在《百度APP移动端网络深度优化实践分享(一)：DNS优化篇》里大家了解到网络优化一般会首选优化DNS，而接下来的HTTP协议成为优化的重点，一般优化者会选择协议切换，合并请求，精简数据包大小等手段来对HTTP协议进行优化，严谨的说这都不属于网络优化的范畴。
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随着深度学习的应用场景不断拓展，应用规模的不断扩大，模型推理服务的性能也受到越来越多重视。同样一个模型在同样的硬件上，专业的模型优化在同样的推理精度下可能会带来几倍甚至几十倍的性能提升。一般来说，使用专用推理框架比如TensorRT、OpenVINO等，推理性能会好于Tensorflow，Pytorch等深度学习框架，对模型的定制优化推理性能会好于直接使用专用推理框架。
深度学习优化方法都有哪些？其理论依据是什么？最近，来自伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）的研究者孙若愚就此主题写了一篇长达 60 页的综述论文。
在这篇由腾讯 AI Lab 主导，和华南理工大学合作完成的论文中，作者利用强化学习的方法学习了一种神经网络结构转换器。它能对任意的神经网络结构进行优化，将其转换为更紧凑、识别精度更高的结构。以下为论文的详细解读。
概况 移动计算，流媒体和基于云的服务带来了网络流量的极大增长，这给网络基础设施带来了很大的挑战。仅仅依靠增加硬件设备和管理团队已经无法解决这个问题，企业和服务提供商迫于投资者的压力，需要以较少的投入做更多的事，因此，网络运营商必须想法让他们的网络投入具有最高的投资回报率（ROI）。 企业和服务提供商纷纷转向SDN以提高他们基础设施和运营的效率。通过集中控制和提供空前的智能性和开放性，SDN为网络运营商提供了前所未有的优化基础设施的工具。 挑战 改善并最优化网络性能始终是网络的一项挑战。不管采用什么技术，在哪
相信对于网络技术人员和网站经营者来讲，他们都会对cdn的概念感到熟悉，它就是指内容分发网络的意思，通过这个名字就能够看出，cdn主要是起到了在网络场景中分发网站内容和网络资源的作用。cdn怎么优化网页？cdn包括哪些功能？
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
ROS_Kinetic_26 使用rosserial_windows实现windows与ROS master发送与接收消息_windows 接收ros1 消息
选自arXiv 作者：Abram L. Friesen & Pedro Domingos 机器之心编译 在改革深度学习、抛弃反向传播的道路上我们不仅看到了 Geoffrey Hinton 的努力。近日，《终极算法》一书作者，华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos 也提出了自己的方法——离散优化。 神经分类的原始方法是学习单层模型，比如感知机（Rosenblatt, 1958）。但是，将这些方法扩展至多层比较困难，因为硬阈值单元（hard-threshold unit）无法通过梯度下降进行训
Linux作为一个强大的开源操作系统，广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而，随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限，Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧，帮助读者更好地发挥系统的潜力。
在4月23日~25日举行的QCon全球软件开发大会（北京站）上，携程技术中心无线开发总监陈浩然分享了《移动开发网络性能优化实践》，总结了携程在App网络性能优化方面的一些实践经验。在2014年接手携程无线App的框架和基础研发工作之后，陈浩然面对的首要工作就是App客户端性能优化，尤其是网络服务性能，这是所有App优化工作的重中之重。以下为正文。 首先介绍一下携程App的网络服务架构。下图是携程App的架构设计（典型的层次化设计）： 📷 由于携程业务众多，开发资源导致无法全部使用Native
由于移动网络的复杂性特点，编写高质量、体验好的具备网络通信能力的移动端应用（尤其是即时通讯这类网络质量高度敏感的应用）有很大的挑战性。
论文: NetAdapt: Platform-Aware Neural Network Adaptation for Mobile Applications
随着深度学习技术的广泛使用，人们对于如何自动对神经网络结构进行设计产生了浓厚的兴趣，研究人员希望能够通过数据驱动的方式对模型结构进行搜索，更加自动地找到能够拟合当前任务的最佳网络结构。
在不久之前，有几位朋友问我，大规模抓取是如何实现的？说实话，其实我也并确定自己一定是正确且完整的，不过我数量级并不难以实现。下面说说我是从哪几个方面进行聚焦爬虫相关优化的，同时如果你有更好的方法欢迎您与我探讨。
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
有朋友通过《智能音箱场景下的性能优化》一文找到了我，既然智能音箱的性能优化相当于一个超集，那么对其的一个子集——客户端系统如何进行性能优化呢？
都是开视频会议，为啥有些公司的会议就算天涯海角也流畅无比，而有些公司即便相隔200里，体验却恍如隔世？
算法在网络行为管理系统中的应用与实现可以涉及多个方面，包括流量管理、安全防御、质量服务（QoS）、用户体验优化等。下面我将介绍一些常见的应用和实现方法：
Google AI 终于发布了 AutoML 的 beta 版，有人说这项服务将彻底改变深度学习的方式。
背景：焦李成院士受邀在“一带一路”人工智能大会上做了主旨报告(文末可下载)，探讨了下一代深度学习的思考与若干问题
网站的优化是根据企业的发展需求来开展的，针对客户的需求来做最有效的优化，这是定制性网站的一个优势所在。
今天，旷视科技首席科学家孙剑团队发布论文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling，首次披露AutoML中的重要子领域神经结构搜索的最新成果——单路径One-Shot模型。
优化通常是一个极其困难的问题。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束。以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪 本论文通过强化学习的方式采样不同的更新规则而得出更加优秀的优化方法，这些不同的优化规则通过采样的概率和其在子网络的性能而得出该规则的重要性。本文提出的这种优化
选自offconvex 作者：Nadav Cohen 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 深度学习的根本理论问题之一是「深度有何作用」？虽然增加神经网络的层数可以提高其性能，但是训练和优化的难度也随之增加。本文却给出了一个相反观点，有时增加深度反而可以加速网络优化；同时提出端到端更新规则，证明深度网络过度的参数化（overparameterization）也可能是件好事。 深度学习理论中有一个根本的问题：即「网络的深度有何作用？」传统观点（如：Eldan & Shamir 2016; Raghu et al
华大影像团队成立的意义：通过集成机器人技术、实时远程控制技术及超声影像技术，解决偏远地区、基层医疗机构缺少超声医生、以及现有医生超负荷工作的现状；打破传统超声诊疗方式的局限，克服时空的障碍，改善医疗资源分布不均衡的现状；使全民平等的享受优质的医疗服务。
机器之心专栏 机器之心编辑部 这篇来自 CMU 和 HKUST 科研团队的 ICML 论文，仅通过调整训练算法，在 ImageNet 数据集上取得了比之前的 SOTA BNN 网络 ReActNet 高1.1% 的分类精度。 二值化网络（BNN）是一种网络压缩方法，把原本需要 32 bit 表示的神经网络参数值和激活值都二值化到只需要用 1 bit 表示，即 -1/+1 表示。 这种极度的压缩方法在带来优越的压缩性能的同时，会造成网络精度的下降。 在今年的 ICML 会议中，一篇来自 CMU 和 HKUS
受过训练以对图像进行分类的神经网络具有非凡的意义和惊人的生成图像的能力。诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
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