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计算网络传输的真实速度

1.计算光纤传输的真实速度   使用光纤连接网络具有传输速度快。衰减少等特点。因此很多公司的网络出口都使用光纤。一般网络服务商声称光纤的速度为“ 5M”,那么他的下载真实速度是多少那? 那么还要排除网络损耗以及线路衰减等原因因此真正的下载速度可能还不到600KB/S 不过只要是550KB/S以上都算正常 。 2.计算ADSL的真实速度   ADSL是大家经常使用的上网方式。 下行速率一般是你从网络上的主机下载速度! 字节和比特之间的关系为1Byte=8bits;再加上IP包头、HTTP包头等因网络传输协议增加的传输量,显示1KByte/s下载速率时,线路实际传输速率约10kbps。 (3)理论上:2M(即2Mb/s)宽带理论速率是:256KB/s(即2048Kb/s),实际速率大约为103--200kB/s;(其原因是受用户计算机性能、网络设备质量、资源使用情况、网络高峰期、网站服务能力

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JMeter如何模拟不同的网络速度

「如何以不同的网络连接速度测试移动应用程序和网站?」 在大多数情况下,移动设备用户通过其蜂窝运营商网络访问互联网。覆盖范围将根据其位置而有所不同,这意味着连接速度将有所不同。 确保您的网站或应用程序能够完全处理移动设备和平板电脑,即使它们具有不同的互联网连接速度,也至关重要。 在今天的文章中,将展示如何通过在JMeter负载测试中控制模拟虚拟用户的带宽来做到这一点。 最重要的是,移动用户受到网络带宽的限制,这可能会进一步降低他们的速度。 限制输出带宽以模拟不同的网络速度 JMeter确实提供了限制输出带宽以模拟不同网络速度的选项。 这是计算“cps”的公式: 「cps=(目标带宽(以kbps为单位*1024)/8」 例如:为了模拟GPRS蜂窝网络速度(下行速度为171Kbits/秒),相关的CPS值为:21888(171*1024

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    三个开源工具检查网络速度

    Upload: 810.93 Mbit/s 这为您提供了下载和上传 Internet 速度。它速度快且可编写脚本,因此您可以定期运行它并将输出保存到文件或数据库中,以记录一段时间内的网络速度。 通过 npm 可用的命令行界面: npm install --global fast-cli 网站和命令行实用程序都提供相同的基本界面:这是一个尽可能简单的速度测试: $ fast      802  Mbps ↓ 该命令返回您的 Internet 下载速度。 要获得上传速度,请使用-u标志: $ fast -u    ⠧ 800 Mbps ↓ / 802 Mbps ↑ iperf iPerf是测试 LAN 速度(而不是前两个工具所做的 Internet 速度

    21211

    译文:使用Vue 3加快网络应用的速度

    根据测试,它的速度大约快了2倍! 这种改进特别重要的原因是,使用getters/setters,Vue必须递归地查看所有的对象和它们的属性并对它们进行转换。而使用代理的时候,这个过程就简单多了。 这样一来,无论需要进行多少次加载或重新渲染,APP都能保持响应速度。这正是Vue 3中的工作方式。 Evan You就是这样介绍Vue 3中的时间分割功能的。

    25210

    网络IO谁更快?Python与Go请求速度对比

    Go进行网络请求是否比Python更稳定、速度更快?今天我们就来简单地比较一下。 1.同步比较 首先,试试Go语言请求百度,获得这个请求和拿到回应之间的时间差: ? 结果如下: ? 平均消耗在300ms左右,和单次请求差不多,速度还是相当快的。 接下来试试Python的并发请求,值得注意的是,这里没有用requests模板,因为requests模块是同步的,这一点一定要注意。 可以看到,平均耗时在500ms左右,在并发的时候,其速度相比于Go略逊一筹。 3.总结 可以看到,Python在单个请求的时候(使用requests模块)速度比Go稍微快一丢丢,但是这样的区别几乎可以忽略不计。

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    网络规模更小、速度更快,这是谷歌提出的MorphNet

    此次,谷歌研究人员提出一种自动化神经网络架构的新方法 MorphNet,通过迭代缩放神经网络,节省了资源,提升了性能。 ,为新问题生成规模更小、速度更快、性能更好的新神经网络。 例如,考虑一下 MorphNet 如何计算神经网络的计算成本(如 FLOPs)。为简单起见,我们来思考一下被表示为矩阵乘法的神经网络层。 这可以更好地控制由 MorphNet 推导出的网络结构,这些网络结构根据应用领域和约束而出现显著差异。 例如,下图左展示了在 JFT 数据集上训练的 ResNet-101 基线网络。 )来放大网络

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    时空循环卷积神经网络用于交通速度预测

    将整个网络的流量速度转换为一系列静态图像,并将其输入到一个新的深度架构中,即时空循环卷积网络(SRCNs),用于流量预测。 将时空特征输入全连通层,学习大规模交通网络中各环节的交通速度模式,并对模型进行端到端的训练。 本文的贡献总结如下: •开发了一个名为SRCN的混合模型,它结合了DCNNs和LSTMs来预测整个网络的流量速度。 •提出了一种新的交通网络表示方法,它可以在较好的尺度上保持交通网络的结构。 Step1:选择一个交通网络(请参阅图2a), 根据道路情况把它分成n个路段,并根据公式(1)计算这些路段在一个特定的时间段内的平均速度(2分钟),其中m和vj代表第i个路段上的车辆数和车辆的平均速度, Step3:将平均速度映射到网格。空白区域的值设置为0;如果多个路段通过同一个网格,便将它们的平均速度分配给相应的网格(如图3c所示),并将速度归一化到 (0,1)区间内(如图2c所示)。 ?

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    直角网络上Euler方程的真多维全速度格式

    除了在必要时才修改方案的概念上令人愉快的性质外,多维全速度扩展也不包括任何自由参数或任意函数,这些参数通常很难选择,或可能与问题相关。用拉格朗日投影法和松弛解算法对该策略进行了验证。

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    Python使用多进程提高网络爬虫的爬取速度

    多线程技术并不能充分利用硬件资源和大幅度提高系统吞吐量,类似需求应使用多进程编程技术满足。

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    OpenPose 升级,CMU提出首个单网络全人体姿态估计网络速度大幅提高

    昨天,曾经开源OpenPose的卡内基梅隆大学(CMU)公布了ICCV 2019 论文 Single-Network Whole-Body Pose Estimation,提出一种在单一网络实现全人体姿态估计的算法 ,相对OpenPose大幅提高了速度。 但这种方法需要多个姿态估计网络速度并不快。 作者希望在OpenPose算法框架下,使用单一网络实现全人体的姿态估计。 下图为该文提出算法流程图: ? 算法运行速度的比较: ? 可见该文提出的算法随着图像中人数的增加,运行时间不变,而OpenPose则随着人数线性增长,该文提出的算法在多人全人体姿态估计任务上是OpenPose速度的N倍,N为图像中人数。

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    BBR vs BBRplus vs BBR2 劣质网络速度对比

    测试平台和测试方法均与上一篇中完全相同,略有不同的是网络环境相比之前更加劣化,用以模拟中美之间非优化线路在晚高峰期间的表现情况。 测试方法 通过 tc 命令将 A 机网卡设置为延迟 190ms ± 20ms(随机波动),丢包15%用于模拟劣质网络环境。 安装不同 BBR 分支加速后,在 B 机通过 wget 下载 50MB 的测试文件若干次(≥5次),并取最快3次的平均速度。 测试结果 单位:KB/s 我们还是简单直接的上结果。 和一般化网络环境测试结果类似,在劣质网络环境下,5.x 内核的 BBR 处于第一梯队,BBRplus 处于第二梯队,4.x 内核的 BBR 及 BBR2 被远远甩在后面。 需要额外指出的是,在针对数十次测试中,其中有一次 BBRplus129 达到了 1250 KB/s 的平均速度。但多数时候全程平均速度都只能维持在 700-800 KB/s。

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    提高游戏帧数的同时,还可以提高网络运行速度

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    我的模型能跑多快——神经网络模型速度调研(一)

    但是如果谈到速度的话,深度学习神经网络相比于传统的算法来说,速度恐怕没有那么快了。 那么我们什么时候需要提升速度呢? [qvvkwsqfgf.webp] 所谓提升速度,不谈论硬件级别的优化,对于神经网络来说无非也就两点: 网络的设计 输入数据的大小 输入数据大小我们姑且不谈,而神经网络的设计这一点就显得比较重要了,网络的设计可以细分为 :网络模型权重的大小、网络运行过程中产生的中间变量的大小、网络设计中各种计算的执行速度等等这些都会对速度产生影响,一般来说,模型参数和模型速度是成正比的。 关于速度和精度来说,这往往是一个衡量,精度和速度一般无法兼顾,正如在工业界使用很火的YOLO和在学术界名声远扬的Mask-Rcnn,一个追求速度一个追求精度(当然速度的前提是精度在可接受范围之内)。 神经网络则类似,如何判断一个网络速度快不快,最直观最直接地就是看其包含多少个浮点运算(当然与内存带宽也有关系)。

    3.7K64

    下载速度

    } freeifaddrs(ifa_list); NSLog(@”\n[getInterfaceBytes-Total]%d,%d”,iBytes,oByte...

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    如何测试网站打开速度(网站访问速度)

    检测网站打开速度的5个方法 网页载入速度对于一个网站来讲很关键,Google已经将一个网站的载入速度列入了网站关键字排名的考虑因素当中,也就是说如果你的网站有足够的内容,而且载入速度比别人的网站更快一步的话 1:用Ping命令简单测网站速度的方法 Ping可以用来检查网络是否通畅或者网络连接速度,点击开始→运行 在运行中输入“cmd”回车或点击确定,输入ping www.你的网址.com 就可以了。 YSlow的网页速度测试功能,并且提供可行的建议帮你改善网站速度。 所以使用WhichLoadsFaster是反应当前你的网络下来对比两个站的速度的。 此类网站速度测试工具基本都是国外的,国内的测速服务还比较少。卡卡网主要有网站速度测试、ping检测、路由追踪等功能。

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    神经网络突变自动选择AI优化算法,速度提升50000倍!

    IBM的研究人员提出“神经突变”进化算法,可以为机器学习任务自动选择最合适的算法,选择速度提升了50000倍,错误率仅上升0.6%. 机器学习系统并非是“生而平等”的。 他声称,该系统将自动选择优化AI算法的速度提升了5万倍,错误率仅上升了0.6%。 面向机器学习的神经网络突变算法 该方法将卷积神经网络架构视为神经细胞序列,然后应用一系列突变,以找到一种结构,可以提升给定数据集和机器学习任务的神经网络的性能。 这种方法大大缩短了网络训练时间。 这些突变会改变网络结构,但不会改变网络的预测,网络的结构变化可能包括添加新的层、添加新连接或扩展内核或现有层。 ? 保留原函数的神经网络突变示例。 右侧的体系结构是突变后的网络,但与左侧的体系结构具有相同的预测结果(由相同颜色表示) 实验评估:速度提升5万倍,错误率仅上升0.6% 实验中,研究人员将新神经进化方法与CIFAR-10和CIFAR-100

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