在阿里云容器服务ACK上运行DPDK类型网络应用的方法
DPDK（Data Plane Development Kit）是一种高性能网络数据面开发工具包，常用于需要低延迟、高吞吐量的场景。本文介绍如何在ACK集群中运行DPDK应用。
测试ECS实例的网络性能（PPS、带宽和时延）
网络PPS（每秒传输数据包数）、网络带宽（数据传输速度）和网络时延（数据从发送端发出到接收端接收到所需的时间）是衡量云服务器网络性能的重要指标，测试网络性能可以帮助您评估网络的稳定性、延迟和吞吐量，从而为您提供更好的用户体验和应用程序性能。本文为您介绍如何使用Netperf、sockperf等工具测试ECS实例的网络PPS、网络带宽和网络时延，您可以根据测试结果评估ECS实例的网络性能。
NLB健康检查异常排查方法
NLB健康检查用于探测您的后端服务器是否处于正常工作状态，当健康检查出现异常时，通常说明您的后端服务器出现了异常，但也可能是您的健康检查或后端服务器配置不正确导致，本文主要介绍网络型负载均衡NLB健康检查出现异常的解决方法。
如何排查iOS网络请求没有数据_移动研发平台
概述iOS网络请求没有数据的排查方法详细信息SDK是否最新版本，即1.1.1+以上版本。autoInit方式进行SDK初始化时确认AliyunEmasServices-Info.plist中有appmonitor.rsaSecret的配置，initWithAppKey方式进行SDK初始化时,secr...
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( 1）对所研究的时间序列数据进行平稳性验证,如果不满足要求,则对其进行d阶差分转换成平稳时间序列。(2）....
【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述1.1 ARIMA模型1.2 鲸鱼优化算法 1.3 LSTM 模型2 运行结果3 参考文献4 Python代码实现1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型....
如何用进化方法优化大规模图像分类神经网络？
论文：图像分类器的大规模进化（Large-Scale Evolution of Image Classifiers）https://arxiv.org/pdf/1703.01041.pdf摘要：神经网络已被证明可以有效地解决难题，但它们的架构设计起来颇具挑战性，即便只是图像分类问题也如此。进化算法（evolutionary algorithms）提供了一种能够自动发现这类网络的技术。尽管其计算需....
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