弱网络测试包括延时和丢包二种场景下应用的功能是否正常: 网络延时测试使用Fiddler工具控制上下行数据传输延时时间来模拟网络延时场景: 网络丢包测试使用Network Emulator Toolkit工具配置上下行丢包率来模拟丢包场景. Network Emulator Toolkit工具下载传送门:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 延时测试的配置: 参见使用Fiddler模拟低速网络设置教程 丢包测试的配置:

移动app在测试时,有时需要考虑弱网的情形下,app的表现,那么怎么营造这样子的环境呢? 一.首先需要控制网络,有两种方式其一使用网络损伤仪进行,其二采用软件方式.硬件采购费用太贵,因此使用win平台下的ShunraVESMBEditon或者Network Emulator for Windows Toolkit.两者都能达到控制丢包率,延迟等功能.考虑到ShunraVESMBEditon收费,接下来使用Network Emulator for Windows Toolkit软件. 二.手机ap

[原创]Network Emulator for Windows Toolkit使用介绍 1 Network Emulator for Windows Toolkit简介 微软在window系统下,可以进行网络限制操作软件,可以用来模拟网络丢包,网络错误等各种情况. 2 Network Emulator for Windows Toolkit官方网站 https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 3 Network Emul

最近公司有一个直播的测试项目,需要模拟各种网络环境下的直播状态,最后找到一款这样的软件(如果有遇到更好的软件,望和网友多多交流) 介绍一款windows下的网络模拟器,可以模拟各种丢包或延迟的网络(Network Emulator for Windows Toolkit) 下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 这里简单介绍一下使用方法: 软件界面: 首先,我们在正常网络下ping一下我们的路由器: 可以看到

前言和下载地址 用户会在各种网络环境下使用我们的app,pc应用,我们决不能祈求用户的网络环境都是稳定的,因此我们需要模拟出弱网络的情况,用来测试我们的APP在弱网络环境下的表现如何. Network Emulator for Windows Toolkit(NEWT),简称NEWT.模拟移动端应用,在pc端创建wifi热点,使用方式为独占式,手机连接这个热点,既可以开始测试. 下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-tool

用户会在各种网络环境下使用我们的App,PC应用,我们决不能祈求用户的网络环境都是稳定的,因此我们需要模拟出弱网络的情况,用来测试我们的APP在弱网络环境下的表现如何.Network Emulator for Windows Toolkit(NEWT),简称NEWT.模拟移动端应用,在pc端创建wifi热点,使用方式为独占式,手机连接这个热点,既可以开始测试.下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 注意区分3

参考链接 https://www.jianshu.com/p/6a3d38aafac1

下载地址: https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 参考博客: http://blog.csdn.net/lluozh2015/article/details/50545159 安装包在百度云有存 开始以为用NEWT限制电脑网速后,使用wifi发射,手机也会被限速,实践过后是不可行的 但下面方法可行: 使用这个工具限速后,只是电脑限速了 配合fiddler , 手机设置代理,也可以限制手机的网速 貌似360也有个网络限

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

官方文档如下描述:This variable indicates the number of equality ranges in an equality comparison condition when the optimizer should switch from using index dives to index statistics in estimating the number of qualifying rows. It applies to evaluation of ex

官方文档如下描述:This variable indicates the number of equality ranges in an equality comparison condition when the optimizer should switch from using index dives to index statistics in estimating the number of qualifying rows. It applies to evaluation of ex

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