在TCP/IP中,快速重传和恢复(fast retransmit and recovery,FRR)是一种拥塞控制算法,它能快速恢复丢失的数据包.没有FRR,如果数据包丢失了,TCP将会使用定时器来要求传输暂停.在暂停的这段时间内,没有新的或复制的数据包被发送.有了FRR,如果接收机接收到一个不按顺序的数据段,它会立即给发送机发送一个重复确认.如果发送机接收到三个重复确认,它会假定确认件指出的数据段丢失了,并立即重传这些丢失的数据段.有了FRR,就不会因为重传时要求的暂停被耽误. 当有单独的数据

TCP提供了最可靠的数据传输,它给发送的每个数据包做顺序化(这看起来非常烦琐),然而,如果TCP没有这样烦琐的操作,那么,可能会造成更多的麻烦.如造成数据包的重传.顺序的颠倒甚至造成数据包的丢失. 那么,TCP具体是通过怎样的方式来保证数据的顺序化传输呢? 主机每次发送数据时,TCP就给每个数据包分配一个序列号并且在一个特定的时间内等待接收主机对分配的这个序列号进行确认,如果发送主机在一个特定时间内没有收到接收主机的确认,则发送主机会重传此数据包.接收主机利用序列号对接收的数据进行确认,以便检测

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当tcp传送一个分组时会设置一个定时器,如果在规定的实际间隔内没有收到ACK分组,那么则重新传输该分组,但是 如果tcp收到三个连续的ACK分组,此时不管是否过超时间隔则重传该分组,具体步骤如下: 1.将慢启动阈值ssthresh设为拥塞窗口(cwnd--可理解为发送数据包大小)的一半 2.对于连续三个重复的ACK报文,cwnd依次加1,重发分组 3.当新的ACK分组再次到来的时候,把拥塞窗口的大小设为慢启动阈值的大小 4.进入拥塞避免算法. 1,2,3个步骤为快速重传机制,为什么快,因为不需要

转载自:TCP慢启动.拥塞避免.快速重传.快速回复 转自:http://blog.csdn.net/itmacar/article/details/12278769 感谢博主的辛勤成果! 为了防止网络的拥塞现象,TCP提出了一系列的拥塞控制机制.最初由V. Jacobson在1988年的论文中提出的TCP的拥塞控制由"慢启动(Slow start)"和"拥塞避免(Congestion avoidance)"组成,后来TCP Reno版本中又针对性的加入了"

一.概述 这篇文章介绍一下TCP从Recovery状态恢复到Open状态的时候cwnd的更新.我们在tcp重传部分的文章中曾经介绍过虚假重传的概念,Linux在探测到虚假重传的时候就会执行拥塞撤销操作.所谓的拥塞撤销是指撤销虚假的快速重传或者RTO超时重传对拥塞窗口的影响.有多种方法可能会触发拥塞撤销如前面介绍的DSACK和FRTO以及后面要介绍的Eifel算法以及本文介绍的SACK关闭场景下的拥塞撤销,本文先介绍一种SACK关闭场景下的拥塞撤销.首先在介绍几个新的linux状态变量 undo_

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/gistao/ Background 写网络程序的都知道,tcp的窗口控制分为慢启动阶段和拥塞避免阶段,重传机制有快速重传/恢复和超时重传.网上关于快速重传的文章很多,但质量参差不齐,这里对它的设计背景和原理总结下. Concept rtt,即网络往返时间. 慢启动过程,指的是请求窗口的变化过程,是指数级的,这变化可不慢吧,这里说它慢是说窗口每次都要从1开始,需要经过好几个rtt才能达到理想的窗口数. Network traf

一.快速重传介绍 按照TCP协议,RTO超时重传是一个非常重要的事件,当RTO超时的时候,TCP会同时通过两种方式非常谨慎的降低发送数据包的速率,一种是基于拥塞控制削减发送窗口的大小,另外一个是通过指数回退增加每次RTO超时的时间(即karn算法的第二部分).所以RTO超时后有可能会导致网络容量的利用不足. 最开始我们介绍tcp重传的时候就介绍过TCP还有另外一种重传方式--快速重传.快速重传是RFC5681定一个的一个过程.快速重传不依赖定时器的超时,而是依靠ACK确认包来进行重传.使用快速重

(转自:http://www.jb51.net/article/54947.htm) 本文实例汇总了C语言实现的快速幂取模算法,是比较常见的算法.分享给大家供大家参考之用.具体如下: 首先,所谓的快速幂,实际上是快速幂取模的缩写,简单的说,就是快速的求一个幂式的模(余).在程序设计过程中,经常要去求一些大数对于某个数的余数,为了得到更快.计算范围更大的算法,产生了快速幂取模算法.我们先从简单的例子入手:求abmodc 算法1.直接设计这个算法: ; ;i<=b;i++) { ans = ans

基于运动特征的 HEVC 快速帧间预测算法/Fast Inter-Frame Prediction Algorithm for HEVC Based on Motion Features <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 上海大学学报(自然科学版)第19卷第3期. 利用当前深度CU与时域对应位置已编码CU的亮度像素值的差值平方和均值来判断当前CU的运动特征.属于A类算

缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua

Description People are different. Some secretly read magazines full of interesting girls' pictures, others create an A-bomb in their cellar, others like using Windows, and some like difficult mathematical games. Latest marketing research shows, that

  这是一个外国人的算法,本人是搬运工.参考:http://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.html   1:高斯模糊算法(参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html) 所谓的模糊算法就是当前像素点和周围像素点进行加权均值之后的结果替换当前像素值.因此均值模糊是最简单的,只要将周围的像素点相加取平均值即可.     而高斯模糊则是将周围的像素点的权值按照高斯分布进行取值,即根据

已知多项式f(x)=a0+a1x+a2x2+...+am-1xm-1, g(x)=b0+b1x+b2x2+...+bn-1xn-1.利用卷积的蛮力算法,得到h(x)=f(x)g(x),这一过程的时间复杂度为O(n2).但是,利用分治策略和插值法来求解h(x),可以将时间复杂度降低至O(nlogn),从而大幅提升算法的效率.此求值算法将被应用于FFT算法中. 一.多项式求值 首先,由lagrange插值法可以知道,对于一个n-1次多项式,只要给定n个不同的点(xi, yi),我们就可以计算出多项式

講講 John Carmack 的快速反平方根演算法  原地址http://213style.blogspot.com/2014/07/john-carmack.html 本篇的主題很簡單,講講怎麼快速計算 反平方根   圖1. 反平方根函數,但是要如何快速計算此式呢?   反平方根運算在 3D 圖形領域占有重要地位,主要用於計算 光源 與 反射,運算過程中 需要計算 Normalized Vector,這時就需要進行反平方根運算,因為在 1990 年以前可沒有 特殊的硬體可以直接處理 T&L,

目前最快速Kmeans算法,并由java实现!面对很大的K值表现依然很好. 代码地址: https://github.com/Jethu1/fastKmeans #1.这是一个由java实现的的,多线程Kmeans聚类算法: #2.在聚类的选种阶段分别实现了Kmeans++算法和NIPS 2016的文章“Fast and Probably Good Seedings for k-Means”中提出了AFK-MC²算法,该算法改进了k-Means算法中初始种子点的生成方式,使其聚类速度相较于目前最

以前我在判断素数上一直只会 sqrt(n) 复杂度的方法和所谓的试除法(预处理出sqrt(n)以内的素数,再用它们来除). (当然筛选法对于判断一个数是否是素数复杂度太高) 现在我发现其实还有一种方法叫做费马小定理. 有关请见 http://baike.baidu.com/link?url=1BurQrmJP3j9QiD4OnA2X3TAbSSCPvTgbaqbo6qSQPVSuXLjVe-lL2SNi6N5wblwJFrIJs41pmDbCZ6z9je4h_ 代码如下: llg ch(llg

给你三个数,a,b,m 求a^b%m的值. 如果b过大,用普通的快速幂会超时. 所以将b=2^0*b0+2^1*b+b1...... 然后,你们利用初中的知识就知道怎么做了. 继续,上代码. #include <iostream> #include <fstream> /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop

Problem Description A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%. Input 数据的第一行是一个T,表示有T组数据. 每组数据的第一行有n( <= n <= )和k( <= k < ^)两个数据.接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[,],表示方阵A的内容. Output 对应每组数据,输出Tr(A^k)%.   Sample Input   Sample Output   Author xhd   Sourc

1.快速排序 //快速排序 void quick_sort(int s[], int l, int r) { if (l < r) { //Swap(s[l], s[(l + r) / 2]); //将中间的这个数和第一个数交换 参见注1 int i = l, j = r, x = s[l]; while (i < j) { while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数 j--; if(i < j) s[i++] = s