天堂2 Helios太阳神版本 的客户端和服务端封包 *********************** Client ***********************00 SendLogOut01 RequestAttack03 RequestStartPledgeWar04 RequestReplyStartPledgeWar05 RequestStopPledgeWar06 RequestReplyStopPledgeWar07 RequestSurrenderPledgeWar08 Reque…

helios的客户端架构和服务器端类似,只有部分类有所区别(黄色的),下图是客户端的架构 可以看出实际上只有IConnection的俩个实例(TcpConnection.UdpConnection)是和服务器端略有不同.由于客户端也不涉及到回传问题,所以也没有Channel相关内容. 客户端的Cluster 首先还是上图,展示客户端的Cluster 上图中根据绿线进行分割,可以分为三部分: 左侧工厂 上侧Cluster 下侧建立connection的方法 helios客户端会维护服务器端的列表(…

看了“菜鸟耕地”的”.NET开源高性能Socket通信中间件Helios介绍及演示“,觉得这个东西不错.但是由于没有网络编程知识,所以高性能部分我就讲不出来了,主要是想根据开源代码跟大家分享下Helios的架构. 源代码下载地址:https://github.com/helios-io/helios 首先我们献上服务器端结构图: 这样的一个大图片,估计很多地方都挺迷糊的,我们就详细的讲解下期中的逻辑. ServerBootstrap类 该类是服务器端的核心类,服务器端提供服务的就是ServerB…

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

一:Helios是什么 Helios是一套高性能的Socket通信中间件,使用C#编写.Helios的开发受到Netty的启发,使用非阻塞的事件驱动模型架构来实现高并发高吞吐量.Helios为我们大大的简化了Socket编程,它已经为我们处理好了高并发情况下的解包,粘包,buffer管理等等. GitHub:https://github.com/helios-io/helios/ 为避免误会特别提示:helios不是本人作品,小弟还在努力的路上. 二:Helios的特点 1.Powerful A…

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…