前言 在测试Web页面加载时间时,可能会是这样的: 打开chrome浏览器. 按F12打开开发者工具. 在浏览器上打开要测试的页面 查看开发者工具中Network面板的页面性能数据并记录 或者在开发者工具中Console面板运行performance.timing和performance.getEntries()收集数据 performance相关信息看这里PerformanceTiming 几十上百个页面,每个版本都这样来,估计疯了,所以就想怎么把它做成自动化呢? chrome devtool

前面讨论了 OVS local network,今天开始学习 flat network. flat network 是不带 tag 的网络,宿主机的物理网卡通过网桥与 flat network 连接,每个 flat network 都会占用一个物理网卡. 在 ML2 配置中 enable flat network 在控制节点 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 中设置 flat network 相关参数: tenant_network_types = fl

flat network 是不带 tag 的网络,要求宿主机的物理网卡直接与 linux bridge 连接,这意味着: 每个 flat network 都会独占一个物理网卡. 上图中 eth1 桥接到 brqXXX,为 instance 提供 flat 网络. 如果需要创建多个 flat network,就得准备多个物理网卡,如下图所示. 接下来讨论如何配置 flat 网络. 在 ML2 配置中 enable flat network 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w

前面我们已经学习了 OVS 的 local 网络 和 falt 网络,今天开始讨论 vlan 网络. vlan network 是带 tag 的网络. 在 Open vSwitch 实现方式下,不同 vlan instance 的虚拟网卡都接到 br-int 上. 这一点与 linux bridge 非常不同,linux bridge 是不同 vlan 接到不同的网桥上. 在我们的实验环境中,收发 vlan 数据的物理网卡为 eth1,上面可以走多个 vlan,所以物理交换机上与 eth1 相连

OpenStack 还支持 vxlan 和 gre 这两种 overlay network.   overlay network 是指建立在其他网络上的网络. 该网络中的节点可以看作通过虚拟(或逻辑)链路连接起来的. overlay network 在底层可能由若干物理链路组成,但对于节点,不需要关心这些底层实现.   目前 linux bridge 只支持 vxlan,不支持 gre:open vswitch 两者都支持.   VXLAN 全称 Virtual eXtensible Local

vlan network 是带 tag 的网络,是实际应用最广泛的网络类型.    下图是 vlan100 网络的示例.   1. 三个 instance 通过 TAP 设备连接到名为 brqXXXX 的linux bridge.  2. 在物理网卡 eth1 上创建了 eth1.100 的 vlan interface,eth1.100 连接到 brqXXXX. 3. instance 通过 eth1.100 发送到 eth1 的数据包就会打上 vlan100 的 tag. 如果再创建一个 n

flat network 是不带 tag 的网络,要求宿主机的物理网卡直接与 linux bridge 连接,这意味着: 每个 flat network 都会独占一个物理网卡.   在 ML2 配置中 enable flat network 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 flat network 相关参数. tenant_network_types = flat 指定普通用户创建的网络类型为 flat. 需要注意的是:因为 flat 网络与

这节课主要讲述了RBF这类的神经网络+Kmeans聚类算法,以及二者的结合使用. 首先回归的了Gaussian SVM这个模型: 其中的Gaussian kernel又叫做Radial Basis Function kernel 1)radial:表示输入点与center点的距离 2)basis function:表示‘combined’ 从这个角度来看,Gaussian Kernel SVM可以看成许多小的radial hypotheses的线性组合(前面的系数就是SV的alphan和yn)

一.介绍 CTR预估全称是Click Through Rate,就是展示给用户的广告或者商品,估计用户点击的概率.公司规模较大的时候,CTR直接影响的价值在数十亿美元的级别.广告支付一个非常流行的模型就是CPC(cost-per-click),就是按照用户的点击来付钱.那么准确的进行CTR预估,展现给用户他们最可能点击的广告就非常重要了. 传统的CTR预估模型需要大量的特征工程,耗时耗力:引入DNN之后,依靠神经网络强大的学习能力,可以一定程度上实现自动学习特征组合.但是DNN的缺点在于隐式的学

论文题目:<Structural Deep Network Embedding>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go1.Go2 ABSTRACT Motivation 由于底层网络结构复杂,Shallow model 无法捕捉高度非线性的网络结构,导致网络表示次优. 因此,如何找到一种能够有效捕捉高度非线性网络结构并保留全局和局部结构的方法是

上一节我们介绍了 VXLAN 的基本概念,今天介绍如何在 ML2 中启用 VXLAN. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 vxlan network 相关参数. tenant_network_types = vxlan 指定普通用户创建的网络类型为 vxlan. 这里还使用了一个名为 "l2population" mechanism driver,我们放到后面单独介绍. 然后指定 vxlan 的范围. 上面的配置定义了 vxlan v

上一节我们学习了 Neutron Vlan Network 的原理,今天讨论如何在 ML2 配置中 enable 它. 首先在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 中设置 vlan network 相关参数. tenant_network_types = vlan 指定普通用户创建的网络类型为 vlan. 然后指定 vlan 的范围: 上面配置定义了 label 为 “default” 的 vlan network,vlan id 的范围是 3001 -

@后面的为linux系统的主机名 临时修改方法:执行 hostname 主机名再执行 bash 永久修改方法:修改配置文件/etc/sysconfig/network修改参数HOSTNAME=主机名永久修改后,重启生效. ====================================== /etc/bashrc 这个文件下面这行 [ "$PS1" = "\\s-\\v\\\$ " ] && PS1="[\u@\h \W]\\$ &

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201309044.asp 本文主要讲述 HDFS原理-架构.副本机制.HDFS负载均衡.机架感知.健壮性.文件删除恢复机制 1:当前HDFS架构详尽分析 HDFS架构 1.NameNode 2.DataNode 3.Sencondary NameNode 数据存储细节 NameNode 目录结构 Namenode 的目录结构: ${ dfs.name.dir}/current /VERSION /edits /fsimage /f

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值.实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common的,是否对性能有害,以及是否能从主体上进行组织.本文就回答了上述的问题,特别的,本文指出最近的 DQN 算法,的确存在在玩 Atari 2600 时会 suffer from substantial overestimation

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了

在shell编程时.可以使用参数.Shell有位置参数和内部参数 1. 位置参数 由系统提供的参数称为位置参数.位置参数的值可以用$N得到,N是一个数字,如果为1,即$1.类似C语言中的数组,Linux会把输入的命令字符串分段并给每段进行标号,标号从0开始.第0号为程序名字,从1开始就表示传递给程序的参数.如$0表示程序的名字,$1表示传递给程序的第一个参数,以此类推.   2. 内部参数 上述过程中的$0是一个内部变量,它是必须的,而$1则可有可无.和$0一样的内部变量还有以下几个. $# -

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

-----------------------------最优化问题------------------------------------- ----------------------常规动态规划  SOJ1162 I-Keyboard  SOJ1685 Chopsticks SOJ1679 Gangsters SOJ2096 Maximum Submatrix  SOJ2111 littleken bg SOJ2142 Cow Exhibition  SOJ2505 The County