网络优化概述 网络优化的维度是多维的； 仅仅重视流量是不够的，流量只是网络优化的一个维度； 网络流量的消耗量统计，要全面、精确； 【注意整体均值（一段时间内APP消耗的流量）掩盖单点问题（某个功能消耗的流量...的使用总时间，其实是不好断定的； 如果使用时间久，那消耗流量多，很可能是正常的； 又如， 用户可能反馈一个APP在后台消耗流量比较多， 如果只有一个值，其实也是无法断定APP是在后台消耗流量比较多； 网络优化应该建设全面...、完善的网络监控体系； 【粗粒度监控不能帮助我们发现、解决深层次问题】 比如 做网络请求成功率的监控，但是仅仅这个值， 我们只能知道线上用户大概的网络使用情况； 这种粗粒度监控不能帮助我们发现...， 要去知道这一次异常出现的原因 以及想来寻找相关的解决办法， 其实也是不可能的； 【数据粗糙，反映程度有限】 网络优化维度 @· 流量消耗维度 必须做到能够知道用户在一段时间内流量消耗的精准度量...、Top失败接口 @· 其他维度 流量大影响公司成本：影响带宽、服务器数、CDN等开支； 影响耗电量； 网络优化误区 只关注流量消耗，忽视其他维度；【不够全面】 只关注均值、整体，忽视个体 ---- 参考
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等...故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。...网络缓存，减少延迟节省流量。 打包网络请求 当接口设计不能满足业务需求时。例如可能一个界面需要请求多个接口，或是网络良好，处于 Wifi 状态下时我们想获取更多的数据等。...弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。...弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
缓存 说道网络优化，不得不谈一谈缓存，各大网络开源框架中普遍使用到了缓存。 数据缓存 如何进行数据缓存，我们可以在返回上加上过期时间，避免重新获取。...或者在配置信息，省市，区这些地址信息的时候进行更新 数据压缩 数据压缩在网络优化中也进行普遍的使用 如何进行数据压缩呢，通常在post 请求体中加入gzip等压缩字段。...Environment.getExternalStorageDirectory()+"/Android") .launch(); image.png 图片除了压缩，还可以优先加载缩略图，使用webp格式的图片减少图片的大小 DNS 优化...由于进行网络请求，可能会遇到DNS被劫持和DNS解析缓慢，造成网络请求过于耗时。...implementation 'com.facebook.fresco:fresco:1.11.0' image.png image.png image.png 其他方案 除了以上常用的方案，我们也可以为进行进一步的网络优化
1、前言 在 App 访问网络的时候，DNS 解析是网络请求的第一步，默认咱们使用运营商的 LocalDNS 服务。...有数据统计，在这一块 3G 网络下，耗时在 200~300ms，4G 网络下也须要 100ms。...解析慢，并非 LocalDNS 最大的问题，它还存在一些更为严重的问题，例如：DNS 劫持、DNS 调度不许确（缓存、转发、NAT）致使性能退化等等，这些才是网络优化最应该解决的问题。...想要优化 DNS，如今最简单成熟的方案，就是使用 HTTPDNS（也可以叫IP直连）。...在网络的世界中，每一个有效的域名背后都有为其提供服务的服务器，而咱们网络通讯的首要条件，就是知道服务器的 IP 地址。 可是记住域名（网址）确定是比记住 IP 地址简单。
主要从以下几个方面入手： 压缩代码，优化大包体积，以及拆包，如：vue这种不会更改的库进行拆包加载 利用CDN缓存，大幅度缩减静态资源的访问时间，尤其公共库或不会变更的库，如：Vue等。
网络传输优化 复杂的网络环境和多样的视频业务对多媒体传输提出了更高的要求，极低延时并准确的网络传输能力是人们不断去追求的终极目标。...学术界和工业界研究人员们持续关注优化网络传输能力，在应用层流控、传输层协议设计及跨层优化等方面不断努力，解决了诸多严峻的技术挑战，完成了高效的传输算法设计与系统实现，并最终提升了用户体验。...本专题将探讨在实时通信等场景下，在弱网端到端优化、内容分发等方面的最新研究进展与实际应用情况。...而且在音视频传输上，虎牙直播一直保持有一套相比CDN有明显差异化能力的网络。本次将首次对外分享虎牙在自建传输网络上的架构以及经验。...本次分享将主要分为三个部分，从过去、现在和未来的时间顺序来分析面向流媒体的传输优化有哪些可能性。第一部分将简单介绍 IETF 与 QUIC 的相关必要背景内容。
同样集成了Stetho之后也可以很方便的查看网络请求的各种情况。 ? 4、 网络优化 重点来了，网络优化主要从三个方面进行：1. 速度；2. 成功率；3. 流量。...移动互联网的场景和有线的场景是有很多区别的，例如移动网络的质量/带宽经常会发生“跳变”，但有线网络却是“渐变”。 图片上传其它细节请参见《移动App性能评测与优化》一书。...尽量避免客户端的轮询，而使用服务器推送的方式； 数据更新采用增量，而不是全量，仅将变化的数据返回，客户端进行合并，减少流量消耗； 5、 其它 对于网络优化，实际上和内存优化一样，是一项投入巨大的事情。...因此建议优先进行流量优化，减少干扰项； 弱网不仅仅指代网络不好，移动互联网的网络带宽很容易出现“跳变”，下一秒的传送速度可能降到前一秒的几十分之一；而且即便是信号满格也传不出一个字节； 对于真正的弱网，...参考： Android性能优化典范《Network Performance》 《移动App性能评测与优化》 《Protobuffer和json深度对比》
利用有效网络访问优化下载 使用无线电波(wireless radio)进行数据传输可能是应用最耗电的操作之一。...进而我们会提出一些建议和方法去优化数据连接，使用预取策略(use prefetching),捆绑传输，最终达到降低数据传输的电量消耗的目的。...值得注意的是，优化的下载的数据应该是bundled形式的，正如下一部分描述的那样，批量传输和连接以及类似的方式基于连接类型和速度而变化，正如根据连接类型调整下载模式所讨论的。...使用这个工具，可以监测应用是在何时，如何传输数据的，从而进行代码优化。下图显示了传输少量的网络模型，可以看到每次差不多相隔15秒，这意味着可以通过预取技术或者批量上传来大幅提高效率。...通过监测数据传输的频率与每次传输的数据量，可以查看出哪些位置应该进行优化，通常的，图中显示的短小的类似钉子形状的位置，可以与附近位置的请求进行合并。
1、mii-tool -v eth0 查看物理网卡的协商方式，相关信息 📷 image.png 2、ethtool ens33 📷 image.png ...
面试官：ok，看来是有备而来，那么我们今天聊聊网络优化咋做吧。 小虾：我大意了，没有闪。老头子，你不讲武德，我奉劝你耗子尾汁。 ? 如何优化一个网络请求呢？ 相信大家在面试的时候可能会被问到这个问题。...所以还有比缓存更简单粗暴的网络优化方式吗？ 在http中，控制缓存开关的字段有两个：Pragma 和 Cache-Control。 通过图片简单的介绍下一些缓存参数。 ? ?...GRPC( A high-performance, open-source universal RPC framework) 不知道各位有没有听说过一个都市怪谈，字节的网络库优化有多厉害多厉害，网络底层采用的是...Webview底层的Chromium的网络库，在弱网情况下对于api的优化啥的，巴拉巴拉........而由于grpc协议的问题，所以传输内容直接使用的protobuf格式，所以其不仅仅是网络层上的优化，同时由于流能直接转化成实体类，同时也减少了可序列化的时间。
网络优化方法--Dropout 1、Dropout介绍 2、Dropout程序 1、Dropout介绍 Dropout 也是一种用于抵抗过拟合的技术，它试图改变网络本身来对网络进行优化。...我 们先来了解一下它的工作机制，当我们训练一个普通的神经网络时，网络的结构可能如图所示。 ...Dropout 通常是在神经网络隐藏层的部分使用，使用的时候会临时关闭掉一部分的神经 元，我们可以通过一个参数来控制神经元被关闭的概率，网络结构如图所示。...意思是 大约 60%的神经元是工作的，大约 40%神经元是不工作的 给需要进行Dropout的神经网络层的每一个神经元生成一个0-1 的随机数(一 般是对隐藏层进行 Dropout)。
在社区不断的迭代中，Flink 逐渐积累了一套值得研究的网络栈（Network Stack），本文将详细介绍 Flink Network Stack 的实现细节以及关键的优化技术。...Nico Kruber 在去年 9 月 Flink Forward Berlin 上的分享 [1]，涉及到的技术主要有 1.5 版本引入的 Credit-based 数据流控制以及在延迟和吞吐方面做的优化...图2.网络栈概览 下文的内容会主要围绕数据传输部分展开，逐一介绍其中的优化技术。...一个简单的优化想法是，既然 Netty Server 本来就有 event loop，为什么不让 Netty 线程自己去检测是否有新数据呢？...内的 Operator 运行在同一个线程，不需要经过网络传输。
神经网络参数优化器 待优化参数w 损失函数loss 学习率lr 每次迭代一个batch t表示当前迭代的总次数 关注量 下面是我们t时刻需要关注的量： 如何计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度g_t=...梯度满足: \eta_{t}=lr * m_t/ \sqrt{V_{t}}=lr*g_t t+1时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t 单层网络的更新参数代码...{i=1}{g_i}2) t+1时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t / (\sum t_{i=1}{g_i}2) python实现单层网络的更新参数代码...时刻的参数满足： w_{t+1} = w_{t} - \eta_{t}=w_t - lr * g_t / \sqrt{\beta V_{t-1} + (1-\beta)*g_t^2} python实现单层网络的更新参数代码
《NGINX网络协议栈优化》有两个关键词，第一个是网络协议，因此不涉及 NGINX 的业务模块。第二个关键词是性能优化，目标是让NGINX的性能达到目前硬件架构的极限。...首先从整体上来看一下 NGINX的协议栈如何进行优化。接着我们将按照 OSI七层网络模型，自上而下依次讨论HTTP协议栈、TLS/SSL协议栈以及TCP/IP协议栈。 首先要明确NGINX的优化方向。...了解 NGINX 所在网络环境，针对丢包率、网卡特性、CPU特性、交换机和防火墙的规格、协议特性等要素优化 NGINX 时，相对又会偏重广度。...通过这三个关键词可以看到，NGINX 即使不做优化，性能也还不错。 第2个层面，再来从左至右看图中的网络流向。左边是下游客户端与 NGINX 之间的流量，主要是指HTTP协议。...今天主要讨论NGINX作为负载均衡的优化方法，除网络协议外，还会涉及一些磁盘 IO 知识。 再来看第二张图，它是OSI网络七层模型与真实的TCP/IP协议间的对应关系。
我们可能会遇到这样的场景：当用户切换页面时，上个页面存在pending中的请求。积少成多，如此会造成性能浪费，增加服务器压力。本文在于分享基于小程序提供的请求a...
而sensor的信息可能来自不同的域，这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。...每次在 rps_dev_flow_table 的 flow entry 更新后，网络协议栈会调用 ndo_rx_flow_steer 。...GRO Large Receive Offloading (LRO) 是一个硬件优化，Generic ReceiveOffloading (GRO) 是 LRO 的一种软件实现。...相比于每次都将小包送到网络栈，可以将收到的小包合并成一个很大的包再送到网络栈。GRO 使协议层只需处理一个 header，而将包含大量数据的整个大包送到用户程序。...这类优化方式的缺点是信息丢失：包的 option 或者 flag 信息在合并时会丢失。这也是为什么大部分人不使用或不推荐使用LRO 的原因。 LRO 的实现，一般来说对合并包的规则非常宽松。
优化算法框架 优化算法的框架如下所示： $$ w_{t+1} = w_t - \eta_t \ \eta_t = \cfrac{\alpha}{\sqrt{V_t}} \cdot m_t $$...其中，$w_i$为i时刻的权值，$\eta_i$为i时刻的优化量；$\alpha$为学习率，$m_t$为一阶动量，$V_t$为二阶动量。...,g_t) \ g_t = \nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数 优化算法 固定学习率优化算法 学习率固定的优化算法均有一个特点：不考虑二阶动量（即$M..._2(g_i) = I$） 随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降时最简单的优化算法，有：$m_t = g_t,V_t = I$，带入公式有优化公式为：$\eta_t = \alpha \cdot g_t...自适应学习率的优化算法考虑二阶动量，一般来说，一阶动量决定优化方向，二阶动量自适应学习率 AdaGrad 二阶动量取梯度平方和：$V_t = \sum\limits^t_{i=1} g^2_i$，此时
下面就讨论一下传统网络设备和虚拟化后面临的问题以及怎样使用网络设备才能提供实时管理监控，保护SDN/NFV网络的安全。 ?...网络虚拟化，是对网络资源如端口、带宽、IP地址等进行抽象，并支持按照租户和应用进行动态分配和管理。网络虚拟化因为网络标准、网络处理芯片更新周期长而发展较为滞后，成为数据中心虚拟化过程中的难点和关键点。...网络虚拟化技术走过了一条由软件到硬件、由服务器内部到物理网络的发展道路。...虚拟化性能优化的努力 服务器虚拟化通过嵌入在基础物理服务器和操作系统之间的中间软件层Hypervisor实现，其接管操作系统对CPU、内存、I/O资源的控制，为每个VM（Virtual Machine，...为进一步优化性能、简化管理并继承传统交换机特性，网络设备商和相关标准组织提出边缘交换机虚拟化技术，把VM交换功能再进一步由网卡卸载到物理交换机上来。
最近回顾神经网络的知识，简单做一些整理，归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化，吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂，有需要的可以去学习一下，本人只是对课程知识点做一个总结。...吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上，链接如下（免费）： https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 神经网络最基本的优化算法是反向传播算法加上梯度下降法...通过梯度下降法，使得网络参数不断收敛到全局（或者局部）最小值，但是由于神经网络层数太多，需要通过反向传播算法，把误差一层一层地从输出传播到输入，逐层地更新网络参数。...梯度下降法的迭代公式如下： \[w=w-\alpha* dw \] 其中w是待训练的网络参数，\(\alpha\)是学习率，是一个常数，dw是梯度。
训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。...这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。...当特征在相似的尺度上时，优化权重和偏差变得容易。 梯度消失和梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸问题源于权值的初始化。以上两个问题都导致网络的训练不当和较慢。...现在，如果一个大于1的特定值，例如1.5，则层的激活将呈指数递增，梯度将变大的，并且梯度下降将采取大的步长，网络将花费很长时间来达到最小值。这种问题被称为梯度爆炸。...这也意味着网络将以更快的速度进行训练和优化。由于问题的根源在于权值的初始化不当，所以我们可以通过正确地初始化权值来解决这个问题。
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