NS2仿真实验报告3 实验名称:公交车移动周期模型及性能分析 实验日期:2015年3月16日~2015年3月21日 实验报告日期:2015年3月22日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面工具nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 建立简单回路城市公交模型,假定给回路中的每个公交车都配置一个数据…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

NS2仿真实验报告2 实验名称:两个移动节点网络连接及协议性能分析 实验日期:2015年3月9日~2015年3月14日 实验报告日期:2015年3月15日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 使用NS仿真软件模拟简单移动节点的网络传输模型,掌握无线网络传输…

NS2仿真实验报告1 实验名称:使用NS仿真软件模拟简单网络模型 实验日期:2015年3月2日~2015年3月7日 实验报告日期:2015年3月8日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 掌握NS2仿真工具的使用方法,能够模拟真实场景中的网络传输模型,熟悉几…

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“…

准备工作: 1. 安装virtual box 虚拟机,并安装虚拟机增强功能,并配制共享文件夹. 共享文件夹自动挂载后的路径为/media/sf_xxx文件夹,xxx为所起的文件名. 解决virtualbox没有权限访问共享文件夹: sudo adduser username vboxsf 2. 安装lubuntu,并配制终端显示字体为DejaVu Sans Mono lubuntu中的终端会有英文字母挤在一起的情况.配制终端显示字体后好看多了. 3. 安装ns2,并配制环境变量 参考:http:…

摘要: 读大学时,我们曾经学习过不少软件生命周期模型,当时还不是很懂软件开发,你可能会觉得这些东西很新奇.在实际工作中,你会发现这些模型其实很难应用,与此同时你会接触到RUP.MSF等权威软件公司的生命周期模型.本文将向你介绍各种常见的软件生命周期模型及它们的优缺点,文章最后还会介绍吸取了各种模型优点的实用生命周期模型. 大纲: 1.瀑布型 2.增量型 3.进化型 4.原型 5.螺旋型 6.RUP的软件生命周期模型 7.MSF的软件生命周期模型 8.实用软件生命周期模型 本系列文章将为分四次为你…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa…