请关注Internet Congestion Control Research Group(ICCRG)
自从1988年开始，甚至说1986年开始，互联网上的拥塞控制就一直备受关注，由于TCP协议占据了大半个互联网，所谓的拥塞控制一般意义上就是指TCP拥塞控制。
非常不幸，TCP不是一个好的协议，它并不适合被融入拥塞控制机制，但恰恰是这种可以说是缺点的特性，促使了拥塞控制领域社区的繁荣，正所谓不破便不能立。
Internet Congestion Control Research Group，简称IC...
Linux TCP在3.18内核引入的一个慢启动相关的问题或者说Bug
其实我每
我们先来看一个标准TCP最简单的AIMD CC过程，这里以Reno为例，简单直接：
但是，在Linux3.18rc5之后，如果在关闭SACK(后面会讲为什么要关闭SACK)的前提下重新模拟上述的AIMD过程，将会是下面的样子：
事实上，不管你用的是不是Reno算法，即便是Cubic，BIC这种，也依然是上面的结果，即在3.18rc5内核以后，ssthresh的值总是保持着初始值。
出...
提高带宽利用率！为什么要Pacing？
1986年的TCP拥塞崩溃事件让AIMD模型在1988年后出来应对时局，从此以后互联网协议的设计者和实现者聚焦于如何让网络不拥塞。
毫无疑问，这里最重要的是公平性，而非效率。不管是慢启动，加性增窗，乘性减窗，还是后来的Vegas算法的主动退让，其目标都在于保证多条流经过共享链路时能公平共享带宽。这种机制的目标不是让单条流跑得更快。
换句话说，1988年的模型是不患寡而患不均的模型。其中的 “不患寡...
几种简单的主题模型(生成模型)
了解主题模型，一般都会提到几种最基础的生成模型：Unigram model、Mixture of unigram，pLSA，接下来简单介绍一下他们之间的区别： 1.Unigram model 左图可知，一篇文档由词生成，每个词有其出现的概率，所有词概率的乘积即得到生成文档的概率。 2.Mixture of unigram 相比unigram多了一层主题的条件概率，在各主题下出现的所有词的概率乘积之和即为生成文档的概率。 3.pLSA plsa与mix unigram的区别是给定了多个可能的主题
hdu 5584 LCM Walk
没用运用好式子。。。想想其实很简单，首先应该分析，由于每次加一个LCM是大于等于其中任何一个数的，那么我LCM加在哪个数上面，那个数就是会变成大的，这样想，我们就知道，每个（x,y）对应就一种情况。 第二个突破口是，那个式子，我们可以想一想，是不是可以把数进行拆分，我们发现 a=x*k,b=y*k;其中k=gcd(a,b) 并且 x和y互质,这样带入式子，这样我们就把(x*k,y*k)推到了(x*k,x*y+x*y*k)，化简即k *（x,(x+1)*y），gcd仍然是k,反过来，我们只需要保
Gym - 101915D Largest Group 最大团
给你一个二分图 问你最大团为多大 解一:状压DP 解二:二分图最大匹配 二分图的最大团=补图的最大独立集 二分图最大独立集=二分图定点个数-最大匹配 //Hungary
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 50
int useif[N]; //记录y中节点是否使用 0表示没有访问过，1为访问过
int link[N]; //记录当前与y节点相连的x的节点
int mat[N][N]; //记录连接x和y的边，如果
2018-2019 ICPC, NEERC, Southern Subregional Contest (Online Mirror) 体验记
原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/CF1070.html 比赛网址：http://codeforces.com/contest/1070 感受 本来只打算玩玩的。 结果玩的海星。 我做 A 题的时候可能比较浮躁吧，各种傻错误，爆了 7 个罚时。 我 A 还没过，cly 神仙已经把 CDK 切光了。 4点半过一会儿，各自回家。cly 要剃头，就咕咕咕了。我本来也要剃的，后来临时决定先打题。 然后过了 A ，顺手切掉了 H
逆向-002-iOS重签名
在Windows环境下会有，静默安装。通过iOS应用重签名(安装app到手机上)，苹果签名机制，防止未授权的应用进行安装 ①获取应用ipa ②Codesign重签名 ③Xcode自动签名 ④Shell脚本自动重签 代码重签第三方应用：加密之后不能进行 一些逆向的分析。越狱应用->一些砸过壳的。(注意这里ipa是已经砸壳后的ipa) 签名工具：codesign 1.查看app的详细信息(bundleID, 编码格式, 权限:是否iPhone证书签名过等), 以查看App是否签名 $codesig
Android开发利器之Data Binding Compiler V2 —— 搭建Android MVVM完全体的基础
原创声明： 该文章为原创文章，未经博主同意严禁转载。 前言： Android常用的架构有：MVC、MVP、MVVM，而MVVM是唯一一个官方提供支持组件的架构，我们可以通过Android lifecycle系列组件、DataBinding或者通过组合两者的形式来打造一个强大的MVVM架构。而DataBinding Compiler V2就是为了解决目前的MVVM架构中的缺点而诞生的。 Data Binding和LiveData的兼容问题 在DataBinding Compiler V1的环境下
kafka 服务端消费者和生产者的配置
在kafka的安装目录下，config目录下有个名字叫做producer.properties的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092
#生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.Default
python列表及其操作
# -*-coding:utf-8-*- # !/usr/bin/env python # Author:@vilicute # 列表初始化 myList = [x for x in range(10) if not x % 2] # myList = [0, 2, 4, 6, 8] myList1 = ["aaa", "bbb", "ccc", "ddd", "eee", "fff"] myList2 = ["ggg", "hhh", "iii", "jjj"] # 列表操作 print(
机器学习之路--seaborn
seaborn是基于plt的封装好的库。有很强的作图功能。 1、布局风格设置（图形的style）and 细节设置 用matplotlib作图： import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i))
plt.s
[LeetCode] 540. Single Element in a Sorted Array
Given a sorted array consisting of only integers where every element appears twice except for one element which appears once. Find this single element that appears only once. Example 1: Input: [1,1,2,3,3,4,4,8,8]
Output: 2
Example 2: Input: [3,3,
2018-10-20 星期六
English: listening、speaking、reading、writing、translation 1. I often have a feeling that if something happens and you don’t solve it bravely, then it is going to happen again. 2. Life is really like this, it will make you confront many obstacles again
nodejs常用命令行
REPL 命令 ctrl + c - 退出当前终端。 ctrl + c 按下两次 - 退出 Node REPL。 ctrl + d - 退出 Node REPL. 向上/向下 键 - 查看输入的历史命令 tab 键 - 列出当前命令 .help - 列出使用命令 .break - 退出多行表达式 .clear - 退出多行表达式 .save filename - 保存当前的 Node REPL 会话到指定文件 .load filename - 载入当前 Node REPL 会话的文件内容。
【9】python关于os模块与os.path的相关操作
---恢复内容开始--- #__author:"吉*佳"
#date: 2018/10/20 0020
#function:
# os模块知识点
import os
# 获取平台名称： 打印：nt代表windows posix 代表linux，unix MAC os
print(os.name)
# 这个Mac系统能执行,打印操作系统详细信息
os.uname()
# 获取系统的环境变量
print(os.environ)
# 获取指定的环境变量
print(os.enviro
再谈韦伯/费希纳定律以及我对数学公式的理解
浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖！
今年年初的时候，我写过一篇关于费希纳定律的文章，当时也算是即兴写作，记得本来是看了个电影，电影到高潮的时候喝了一瓶真露看到结束，然后有点微晕，就写了那篇文章：
韦伯-费希纳定律与对数关系的深意 ：https://blog.csdn.net/dog250/article/details/79111759
酒后之作难免不严谨，太多些随意的东西，前几日有人问到这篇文章中...
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