VOIP：Voice Over Internet Protocol 模拟声音讯号数字化
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室研二在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络
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。
无论是语音还是视频，在IP网上都以IP数据包方式传输，其所需带宽完全可以由宽带多业务网络满足。但为了保证在其它数据的干扰下，或在高峰拥塞期间，在多对一的流量汇聚点上，满足关键业务的带宽、时延、抖动和丢包等要求，就需要网络提供必要的QoS（服务质量保证）技术。
传统的IP网络无区别对待所有报文，网络设备处理报文采用的策略是先进先出FIFO，它依据报文到达时间的先后顺序分配转发所需要的资源。所有报文共享网络和设备的带宽等资源。
1、FIFO：先进先出队列，是单队列技术，不会引入额外延迟，延迟只与队列长度有关，不提供任何差分服务。
根据现有的研究成果来看，声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差(Time Difference of Arrival，TDOA)估计的定位方法，以及基于机器学习的方法。其中基于时延估计的定位方法计算量小，实时性好，实用性强等特点，我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。基于TDOA的方法一般分为两步，首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计)，然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。
随着数据中心网络技术和带宽不断发展，流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用，但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现，流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一，流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包，还能配合发送端合理的调整发送速率，从整体上保障网络带宽的最高效率。
拥塞管理有哪些类型？默认一个接口有几个软件队列？不同优先级的报文怎么 映射进不同队列的？依据什么规则？
HCIER&S面试高频面试知识点QOS，近期会将QOS专题的所有知识点及面试中考官问到的问题点做一个分析。
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。
时延敏感网络（TSN, Time Sensitive Network）是指能保证时延敏感流的服务质量，实现低时延、低抖动和零丢包率的网络。
高斯玻色子采样器是光子量子器件，具有解决一些经典系统较难处理问题的能力。 在这里，作者展示了高斯玻色子采样器可用于分子对接，这一药物设计领域的核心问题。作者开发了一种方法，将问题简化为在图中找到最大加权团，并表明高斯玻色子采样器可以编程为对最大团进行采样。为了对我们的方法进行基准测试，我们预测了配体与肿瘤坏死因子 -α 转化酶与其配体的结合模式。
// 编者按：自疫情开始席卷全球，人们对音视频的需求急剧上升。在需求上升的过程中，人们对网络延迟、音画质量的要求也在不断提高。LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会上海站有幸邀请到了七牛云资深开发工程师——于佳老师为我们讲述QRTN的网络架构是如何提升用户体验度的，以及分析其中的QRTP协议是如何对音画质量进行提升的。 文/于佳 整理/LiveVideoStack 大家好，我是于佳，来自七牛云开发团队，我今天给大家分享的主题是七牛云QRTC自研传输协议对音画质量的提升。今天的
传统TCP拥塞控制算法都是基于丢包的算法,例如收包加法增，丢包乘法减，然而基于丢包的算法无法达到理论的时延、带宽最优解。
UDP和TCP的比较： UDP TCP UDP是无连接的 UDP提供不可靠服务 UDP同时支持点到点和多点通信 UDP是面向报文的 UDP首部8个字节 TCP是面向连接的 TCP提供可靠服务 TCP只
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
FPGA（现场可编辑门阵列）作为赛灵思（Xilinx）的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。而后，随着加速器的出现和算力提升，目前已成为与GPU齐名的并行计算器件。
RTT(Round-Trip Time)：往返时延。是指数据从网络一端传到另一端所需的时间。通常，时延由发送时延、传播时延、排队时延、处理时延四个部分组成。
我们都知道，TCP发送方在规定时间内没有收到确认就要重传已发送的报文段（里面有一个超时计数器），这个逻辑很简单，但是这个超时计数器的值每次都是不一样的，也就是说：重传时间的选择是不一样的，它是如何确定的呢？？？
而姚期智院士和达摩院量子实验室负责人施尧耘则凭借2001年发表的论文《Informationl Complexity and the Direct Sum Problem for Simultaneous Message Complexity》，获得时间检验奖。
QoS（Quality of Service）是服务质量的简称。对于网络业务来说，服务质量包括哪些方面呢？从传统意义上来讲，无非就是传输的带宽、传送的时延、数据的丢包率等，而提高服务质量无非也就是保证传输的带宽，降低传送的时延，降低数据的丢包率以及时延抖动等。广义上讲，服务质量涉及网络应用的方方面面，只要是对网络应用有利的措施，其实都是在提高服务质量。因此，从这个意义上来说，防火墙、策略路由、快速转发等也都是提高网络业务服务质量的措施之一。
SDN(Software Defined Networking)是一种新型的网络架构，通过集中式的控制平面管理数据层面的转发等操作。网络的连通性是最基础的需求，为保证网络连通，控制器需应用相应的图论算
AI 科技评论按：近年来，深度学习的繁荣，尤其是神经网络的发展，颠覆了传统机器学习特征工程的时代，将人工智能的浪潮推到了历史最高点。然而，尽管各种神经网络模型层出不穷，但往往模型性能越高，对超参数的要求也越来越严格，稍有不同就无法复现论文的结果。而网络结构作为一种特殊的超参数，在深度学习整个环节中扮演着举足轻重的角色。在图像分类任务上大放异彩的ResNet、在机器翻译任务上称霸的Transformer等网络结构无一不来自专家的精心设计。这些精细的网络结构的背后是深刻的理论研究和大量广泛的实验，这无疑给人们带来了新的挑战。
6月15日，2022确定性网络技术与应用创新峰会盛大开幕，本届大会由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、南京未来网络产业创新有限公司主办，SDNLAB社区承办。会上，华为数据通信IP技术研究部部长金闽伟带来了《高品质IP网络中的Qos架构演进》主题演讲。 5G定义了一种新的业务类型——URLLC时延敏感类业务，这类业务对时延有严格的要求。可以简单地把它分成两大类：人机交互体验类和机机交互控制类。人机交互体验类的典型业务是Cloud VR。Cloud VR业务把端侧的
原文发表于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/651830645
对于电商平台而言，随着业务的不断发展壮大，网站访问量和数据量也随之急剧增长，该情况的产生给服务器带来了一定的负担。从用户体验层面而言，由于服务器端数据处理带来的时延，往往导致页面的响应速度过慢、操作流畅性受阻等问题。这在某种程度上甚至会潜在影响平台的成交量。提供高效率，高质量的服务成为亟待解决的问题。负载均衡策略的出现和发展成为缓解上述问题的有效途径。本文将带你了解基于 Nginx 实现的负载均衡。
吾见：B 理由： A：recovery时间，即恢复时间，字面上理解，就是异步控制信号撤离后，电路恢复正常的时间检查。 所以，恢复时间的定义是：异步控制信号撤离时刻与下一个有效时钟边沿的时间间隔。原文如下：
上一篇：加权无向图的实现 加权无向图----Prim算法实现最小生成树 数据结构： 用一条优先队列将边按照权重从小到大排序 用union-find数据结构来识别会形成环的边 用一条队列来保存最小生成树的所有边 Kruskal算法的计算一个含V个顶点和E条边的连通加权无向图的最小生成树所需空间与E成正比，所需时间与ElogE成正比（最坏情况）。 方法：将边都添加进最小优先权队列中，每次从中取出最小的边，检查会不会与已经选出的边构成环（使用union-find算法），如果构成环，则弃掉这条边，否则将这条边加入最
作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室博一在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络，邮箱地址: hyduni@163.com.
上一篇：加权无向图的实现 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树 图的生成树是它的一棵含有其所有顶点的无环连通子图，加权图的最小生成树（MST）是它的一棵权值最小的生成树。 切分：图的一种切分是将图的所有顶点分为两个非空且不重合的两个集合。横切边是一条连接两个属于不同集合的顶点的边。 切分定理：在一幅加权图中，给定任意的切分，它横切边中权重最小者必然属于图的最小生成树。 切分定理是解决最小生成树问题的所有算法的基础。 Prim算法能够得到任意加权连通无向图的最小生成树。 数据结构设计： 采用一
大家好，我是来自学霸君的袁荣喜，本次分享内容的核心是BBR在实时视频传输中的实践。BBR其实是基于TCP的一种拥塞算法，在实时音视频中的运用也是一种全新的尝试，接下来我将会为大家逐一介绍这种尝试所带来的优缺点。
在复杂的网络环境中，想要实现实时视频传输，拥塞控制算法是尤为重点的一环。本文整理自学霸君高级技术总监袁荣喜在LiveVideoStackCon 2019上海大会中的分享，详细介绍了BBR拥塞控制算法在实时视频传输中新的实践以及优缺点。
在刚刚落幕的2019中国 SDN/NFV/AI大会上，确定性网络（Deterministic Networking）成为了大家讨论的热点话题之一。随着工业物联网（IIoT）的兴起和工业4.0的提出，TSN的风正悄悄刮来，DetNet也悄然进入了大家的视线。那么，DetNet究竟是什么？它与TSN又有什么联系？它能够给我们带来什么？下面跟小编一起来学习吧！
伴随着微服务架构，容器编排技术和云原生（Cloud Native）应用的发展，William Morgan 两年前一篇《What's a service mesh? And why do I need
速率:连接在计算机网络上的主机在数字信道上传输数据位数的速率单位是 b/s kb/s mb/s gb/s 带宽:数字信道所能传输的最高数据率 查看我的网卡是144Mbps 吞吐量:单位时间内通过某个网络的数据量 时延:发送时延 传输时延 处理时延 排队时延 发送时延=数据块长度(比特)/带宽(比特/秒) 时延带宽积代表有多少数据在路上
图的搜索可以分为uninformed搜索和informed搜索，两者的区别是前者是的搜索是盲目的，它不知道目标节点在哪，而后者是启发式的搜索。
RoCE全称RDMA over Converged Ethernet，从字面来看，也就是基于融合以太网的RDMA，所以在了解RoCE之前还得先认识下RDMA这项技术。 什么是RDMA？ RDMA(Remote Direct Memory Access)，全称远端内存直接访问技术，可以在极少占用CPU的情况下，把数据从一台服务器传输到另一台服务器，或从存储到服务器。 传统应用要发送数据，需要通过OS封装TCP/IP，然后依次经过主缓存、网卡缓存，再发出去。这样会导致两个限制。 限制一：T
交换机的可管理性：可管理型交换机、不可管理型交换机。区别在于对SNMP/RMON等网管协议的支持
1.速率 连接在计算机网络上的主机在数字信道上传送数据位数的速率，也称为data rate或bit rate 单位是单位是b/s，kb/s，Mb/s，Gb/s.
总第237篇 2018年 第29篇 简介 TensorFlow是Google研发的第二代人工智能学习系统，能够处理多种深度学习算法模型，以功能强大和高可扩展性而著称。TensorFlow完全开源，所以很多公司都在使用，但是美团点评在使用分布式TensorFlow训练WDL模型时，发现训练速度很慢，难以满足业务需求。 经过对TensorFlow框架和Hadoop的分析定位，发现在数据输入、集群网络和计算内存分配等层面出现性能瓶颈。主要原因包括TensorFlow数据输入接口效率低、PS/Worker算子分
众所周知，非极大值抑制NMS是目标检测常用的后处理算法，用于剔除冗余检测框，本文将对可以提升精度的各种NMS方法及其变体进行阶段性总结。
网络的发展好像在各方面都是滞后于计算和存储，时延方面也不例外，网络传输时延高，逐渐成为了数据中心高性能的瓶颈。
值此佳节之际，美美为大家呈送一份技术干货作为中秋礼物。本文根据美团基础架构部/弹性策略团队负责人涂扬在2019 QCon（全球软件开发大会）上的演讲内容整理而成。本文涉及Kubernetes集群管理技术的部分，相关的技术实践可参考此前发布的《美团点评Kubernetes集群管理实践》。
这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量以及负载形同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载形同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。这可能导致能力较弱的服务器超载。
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
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