图片.png 图片.png 3、配置了Qos策略后下载测试【指定网段】。 我这里使用的是内网测试的，所以不限制的时候速度是几十M/秒 图片.png 配置Qos，设置调节率为100 KBps测试。 图片.png 图片.png 三、是否可以流控上传速率 图片.png 图片.png 图片.png https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/windows /it-pro/windows-server-2012-r2-and-2012/jj159288(v=ws.11) 图片.png 四、总结 1、Qos流控的是出流量（也就是从服务器内部下载文件的时候的速率 ） 2、同样的Qos设置无法流控入流量（也就是从本地上传到服务器内部的速率） 五、附加 之前配置的时候Qos策略应用于【所有应用程序】，那我们需要流控某个具体的应用时候需要如何操作呢？ 还是实际测试： 1、故意将应用名称填写错误，看是否可以流控 图片.png 图片.png 2、将应用名称填写正确，看是否可以流控 图片.png 图片.png
算法 无源汇上下界可行流 ? 先强制流过l的流量 从s到每个正权点连流量为l的流量 从每个负权点向t连-l的流量 如果容量为0，则不连边 有源汇上下界最大流 去掉下界 ? 先求出可行流 再求S到T的最大流 有源汇上下界最小流 ? 直接应用 poj1149 ? 网络流24题星际XXXX ? ? 当最大流为k的时候结束 ? [HNOI2007]紧急疏散 ? ? 回路限制 POI2010 ? solution ? 对一个网格进行黑白染色，搞成二分图 用流量为2的边去限制度数为2 如果图满流，那么就存在所有蛇都构成环的方案 找方案的时候看哪些边满流了 如果蛇不构成环， 对于边界上的点，设置其权值为[1,2]，对于非边界上的点 ，其权值为[2,2] 求最大流 ?
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大部分内容来自学姐的PPT 拆点 一个非常有用的思想 限流 将对点的限制转化为对边的限制 点的合并 这个还没看到 最小割 最小割==最大流 一条增广路中，必有一条边满流，满流的流量即为这条增广路的流量 删去一些边使源汇不连通即阻断所有的增广路，代价之和即为最大流。 最大流=最小割 你能想到什么？ 凭直觉，看经验 最大流，每条增广路流量实际上是增广路上的最小流量 INF边 不会割掉不合法方案 使不合法方案经过inf边，从而保证割出的方案合法 对偶图 还没看 点覆盖集 点覆盖集是无向图 的一个点集 最小路径覆盖=V-二分图最大匹配数 证明： 若匹配数为0，因为每个点都是一条路径，所以最小路径覆盖数为V； 当有一个匹配出现时，路径数就减1 边覆盖 边覆盖集是无向图的一个边集，使得该图中所有顶点都至少是集合内边的一个端点 最小边覆盖=最大点独立集 闭合子图 有向图的闭合子图是一个点集，该点集的所有出边都还指向该点集 闭合子图中，点权和最大的点集称为最大权闭合子图 正点权和-最小割 ?
本系列文章只讨论网络流在信息学奥赛中的应用 前言 网络流在信息学奥赛中是一个非常庞大的体系，因为该知识点的模型多变，建模方式复杂，对选手的能力要求较高，因此在各种中高难度级别的比赛中都时常能见到它的身影 （起码SDOI几乎是一年一次） 网络流属于图论问题，而图论问题本质上还是数学问题，因此网络流中的每个结论都能在度娘那里找到详细的证明 概念 有向图：每条边都有方向的图。。 源点 ：入度为0的点 汇点：出度为0的点 （好像不太严谨，大家直观感受一下:joy:） 定义：在有向图G(V,E)中，若存在一源点S，汇点T，且每条边(u,v)都有一定的非负容量限制，则称该图为网络流图 这就是一个标(nan)准(kan)的网络流图 其中S表示源点，T表示汇点，每条边的权值表示流量。 但是光有个图有个毛线用啊，毕竟人家考试不是比谁图画的好看啊:joy: 应用 有了这张图，我们就可以在这上面搞事情啦 最基础的大概有 最大流 无源汇有上下界可行流 有源汇有上下界最大流 有源汇有上下界最小流
（这些容量可以代表通过一个管道的水的流量或者马路上的交通流量） s为发点，t为收点，最大网络流问题是求从s到t可以通过的最大流量。 性质 在既不是发点s，也不是收点t的任意顶点v，总的进入流必须等于总的发出流。 实际应用举例 最大网络流可以解决二分匹配问题. 二分匹配问题定义 找出E的最大子集E`使得没有顶点含在多于一条的边中。 如下图所示：该问题实际为从s到t的最大网络流 。 image.png 网络流问题算法实现 语言描述 以Dijkstra算法，求解从s到t的赋权最短路径。 找到当前最短路径上的最小权，即为当前最大网络流。 以当前最短路径和当前最大网络流，修改原图为残余图，保存当前最大网络流。 以残余图继续执行1,2,3步，直到s和t不连通为止。 图例说明最大网络流算法 image.png 代码示例 /** * 获取从起点到终点的最大网络流 * @param start 起点 * @param end 终点 * @return
p=17654 在现实世界中，我们的生活受到大量网络的支配。网络流可以表示很多模型，比如管道中的石油、高压线中电流，或者计算机网络中的数据。 网络流也可以解决很多问题，比如如何进行道路交通管控，以便有效地缓解早高峰的拥堵；在物流网运输中，在满足供需关系的同时，怎样使渠道成本最低。 这些问题都有现成的网络流算法，别再以为网络流仅仅是网络中的比特流。 对于网络和网络流的实践，我们将使用R。 myflows <- flows(mat = nav, i = "i", j = "j", diag(myflows) <- 0 选择流量至少要占每个市区流出流量总和的20％。 要进一步了解主流流量，请阅读 Nystuen＆Dacey（1961） ? ? ---- ?
单独的视频单帧作为表述空间信息的载体，其中包含环境、视频中的物体等空间信息，称为空间信息网络；另外，光流信息作为时序信息的载体输入到另外一个卷积神经网络中，用来理解动作的动态特征，称为时间信息网络，为了获得比较好的异常行为分类效果 ，我们选用卷积神经网络对获得的数据样本进行特征提取和分类，我们将得到的单帧彩色图像与单帧光流图像以及叠加后的光流图像作为网络输入，分别对图像进行分类后，再对不同模型得到的结果进行融合。 双流卷积神经网络结构如下图所示： ? 网络的具体结构 深度学习的效果好坏，很大程度上取决于网络的结构，目前深度学习的浪潮也催生了很多应用于不同任务的优秀网络结构，随着研究的深入和网络结构的加深，不同结构得出的效果也证实，随着网络层次结构的合理加深 原始双流CNN的时空信息结构使用的是中等规模的卷积神经网络CNN_M网络结构。其网络结构如下图所示： ?
解：建立 源点->食物->牛->牛->水的网络流求最大流。牛和牛建边是因为只能选择一种方案，起限流作用。
0x3f3f3f3f using namespace std; int n,m; const int maxn=1005; int g[maxn][maxn];//容量 int f[maxn][maxn];//流量
基本方法 要实现套接字的网络通信，需要分四个步骤完成： （1）创建套接字Socket，连接成功后形成网络连接通道； （2）由套接字对象Socket调用getInputStream()或getOutputStream ()方法，分别返回具有套接字通信的基础输入流InputStream和输出流OutputStream对象作为参数，完成绑定套接字通信的输入流和输出流对象的创建。 （3）用输入和输出流对象调用其对应方法的操作方式实现网络通信； （4）网络通信结束，需要关闭输入流和输出流对象，尤其要关闭套接字对象。 pw的创建 如果以字符为单位的读取器和写入器来实现网络通信，必须将套接字的字节流用转换器转换为字符流输入，或将字符流装换为套接字的字节流输出。 ()); //字符输出流转换为字节输出流 以下将绑定有套接字的转换器对象作为缓冲字符读取器br和字符写入器bw的构造函数参数，建立br和bw对象，由此可达到字符操作的高效率。
网络流看了两天，终于有了一点眉目，也拿模版A了道题目，通过对于模版代码的调试也真正了解了ek算法的用途了。 想好好写下总结都不让人顺心，写到一半网站死了，又得重新写。。 不说废话了，直接正题 首先要先清楚最大流的含义，就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径，若有，找出增广路径上每一段[容量-流量 在寻找增广路径时，可以用BFS来找，并且更新残留网络的值(涉及到反向边)。 而找到delta后，则使最大流值加上delta，更新为当前的最大流值。 ? 5 #define arraysize 201 6 int maxData = 0x7fffffff; 7 int capacity[arraysize][arraysize]; //记录残留网络的容量 而最终2-3这条路正向流量1，反向流量1，等于没有流量。 这就是这个算法的精华部分，利用反向边，使程序有了一个后悔和改正的机会。而这个算法和我刚才给出的代码相比只多了一句话而已。
A power network consists of nodes (power stations, consumers and dispatchers) co...
Every time it rains on Farmer John's fields, a pond forms over Bessie's favorite...
Network flow is a well-known difficult problem for ACMers. Given a graph, your t...
网络流：网络流即网上的流，是定义在网络边集E上的一个非负函数flow={flow（u，v）}, flow（u,v）是边上的流量。 可行流：满足以下两个性质的网络流flow称为可行流。 源点的净输出值=流出量之和-流入量之和。 汇点t：汇点主要是流入，但也有可能流出。 汇点的净输入值=流入量之和-流出量之和。 对于一个网络可行流flow，净输出等于净输入，这仍然是流量守恒。 网络最大流：在满足容量约束和流量守恒的前提下，在流网络中找到一个净输出最大的网络流。 残余网络：计算出图中的每条边上容量与流量之差（称为残余容量），即可得到残余网络。注意由于反向边的存在，残余网络中的边数可能到达原图中边数的两倍。 观察图下图，这种状态下它的残余网络。 ? 当前的实流网络就是最大流网络，返回最大流值maxflow。 队头元素new 出队，在残余网络中检查new 的所有邻接结点i。
iftop介绍 iftop可以用来监控网卡的实时流量（可以指定网段）、反向解析IP、显示端口信息、TCP/IP连接等 官网：http://www.ex-parrot.com/~pdw/iftop/ 安装 分别表示过去 2s 10s 40s 的平均流量 iftop常用的参数 -i：设定监测的网卡，如：# iftop -i eth1 -B：以bytes为单位显示流量(默认是bits)，如：# iftop - B -n：使host信息默认直接都显示IP，如：# iftop -n -N：使端口信息默认直接都显示端口号，如: # iftop -N -F：显示特定网段的进出流量，如# iftop -F 10.10.1.0 IP排序 o：切换是否固定只显示当前的连接; q：退出监控。 参考：Linux查看实时带宽流量情况 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《linux 网络数据收发网络流量监控》 本文链接：https://wnag.com.cn/1084.html
前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的 最大流 在研究这个问题之前，让我们先来学习一下前置知识 可行流 设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限 设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流 很显然的一种思路就是找到整个网络中的容量上限最小的边 增广(就是加流量)这条路径，不断的重复 暂且不说这么做时间复杂度如何 我们先考虑一下它的正确性。 这么做貌似很有道理， 但是！ 以上图为例，如只是无脑增广的话，很可能对SABT这条边进行增广，而增广完这条边后，就再也没有可以增广的路径了，求出的最大流为$3$，下图为增广后的网络流图 ? 这样我们便又有了一条新的增广路SBAT，对这条路径进行增广后我们便可以得到网络最大流为5 考虑一下，为什么这样是对的？
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