eRPC：面向数据中心网络的高性能远程过程调用-ITADN社区

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eRPC是一款专为数据中心设计的高效能远程过程调用框架，旨在提供低延迟、高吞吐量的服务间通信能力，优化大规模分布式系统的性能。 eRPC 是一个专为数据中心网络设计的快速通用 RPC 库，在 NSDI 2019 上对其进行了详细描述。该系统可在线获取。以下是其主要特点： - 支持多种网络类型：包括以太网、InfiniBand 和 RoCE。 - 极低延迟：在以太网上使用 UDP 的往返 RPC 延迟仅为 2.3 微秒。 - 小型 32 字节 RPC 性能卓越，单个 CPU 内核可达到每秒约 1000 万个 RPC 请求；而单个 NIC 可达每秒大约60至80M RPC请求。 - 大型 RPC 的带宽性能：在服务器和客户端各使用一个 CPU 核心的情况下，每个连接的带宽可达7 Gbps（传输大小为8MB）。 - 高可扩展性：单台服务器支持多达 20,000 个RPC会话；端到端拥塞控制功能强大，能够处理100层嵌套 RPC 和长时间运行的后台任务。此外，在使用传统的 UDP over Ethernet 方式时，我们的三向复制延迟为5.3微秒。为了构建 eRPC 库，需要一个 C++ 11 编译器和CMake 2.8以上版本工具链。关于软件包的具体要求，请参见项目中的相关脚本段落件。

数据中心无线设施的网络调度

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简介：本文探讨了在数据中心环境中优化无线设施网络调度的方法和策略，旨在提高数据传输效率及系统稳定性。数据中心网络的无线设施调度旨在通过优化控制流量与数据流量管理来提升整体性能，并解决热点区域（hotspots）带来的负载问题。传统树形结构的数据中心网络中，聚合链路常常成为瓶颈，而云计算等技术对带宽的需求增加使得这种架构难以满足需求。因此出现了诸如FatTree、DCell、BCube、Jellyfish、PortLand、VL2和FastPass等多种新型数据中心网络设计。这些新结构通过为任意两个节点提供多条路径来解决传统树形结构中的瓶颈问题，从而提升服务质量（QoS）。然而，这些方案往往需要对现有架构进行重大调整，如Jellyfish的随机布线或BCube的多端口节点设置，在实际应用中实施难度较大。文章介绍了一种调度方法，包括路由计算和流量调度两个步骤。在前期阶段预先确定每一对节点间的路径集合，并利用这些信息来指导后续的数据与控制流传输策略。作者使用NS3软件进行了一系列实验以验证该方案的有效性，结果表明这种调度方式能在典型数据中心网络设置中显著提升性能。随着数据处理需求的不断增长，有效管理控制流量和大量数据流量变得至关重要。通过优化无线设施的调度可以提高吞吐量并减少延迟，从而确保整个数据中心高效稳定运行。此外，在高负载情况下使用该方法能减轻关键节点的压力，并避免形成网络热点区域，有助于改善整体性能。未来随着无线技术的进步及数据中心规模扩大，此类调度技术的重要性将进一步增加。它能够与云计算、边缘计算等新兴领域相结合，提高网络的弹性和可靠性；同时通过更高效的流量管理应对动态变化的需求并降低维护成本。

C# 中的远程过程调用（RPC）实现：Remoting技术

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本文章讲解了如何在C#中使用Remoting技术来实现远程过程调用(RPC)，详细介绍其原理和实践应用。 C#自带的远程处理功能可以用于入门级示例演示。我个人认为，在分布式系统中使用RPC不如采用异步消息队列。

通信与网络中适用于高数据率调制/解调器的宽带、高线性度解调器ADL5387

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ADL5387是一款专为通信和网络应用设计的高性能解调器，具备宽带特性和出色的线性度，能有效支持高数据率调制/解调器的需求。 ADL5387是一款高性能且具有宽输入范围的解调器，适用于微波无线传输及下一代宽带接入系统（例如802.16 WiMAX 和WiBro应用）中的大规模数字调制/解调任务。相较于竞争对手和早期型号的产品，ADL5387在多频带操作以及宽带工作方面表现出色，在从50MHz到2GHz的输入频率范围内提供了卓越的性能与灵活性。为了满足高阶调制方法（如OFDM 和128QAM）的需求，并跨越更宽广信号带宽的要求，ADL5387集成了具有出色幅值和相位平衡性的高精度1/2正交分频器以及高性能Gilbert单元混频器。这些特性确保了其在处理复杂调制方案时的线性度与精确度。核心电路中的混合器部分则提供了无与伦比的表现，进一步增强了ADL5387的功能和实用性。

STM32通过网络实现远程程序下载

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本文介绍了如何使用STM32微控制器通过网络技术进行远程程序下载的方法和技术细节，适用于希望提升产品远程管理能力的工程师和开发者。在STM32ZET6平台上开发，使用W5500网络芯片可以实现通过HTTP协议上传程序并将其写入单片机的FLASH中。

使用NS3的数据中心网络仿真

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本项目利用NS-3仿真平台，专注于数据中心网络的研究与模拟。通过构建复杂网络模型和优化算法测试，旨在提高数据中心通信效率及资源利用率。中科大高级计算机网络课程的project_1要求使用ns3模拟数据中心网络（datacenter-network-simulation-using-ns3）。

超参数调优在神经网络中的应用：提高模型性能的方法.md

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本文探讨了超参数调优对神经网络性能的影响，并介绍了几种有效提升模型精度和效率的优化策略。 2. 超参数调优概述 1. 什么是超参数？ 2. 超参数与模型参数的区别 3. 超参数调优的重要性 3. 常见的超参数类型 1. 学习率（Learning Rate） 2. 批量大小（Batch Size） 3. 权重初始化（Weight Initialization） 4. 激活函数（Activation Function） 5. 优化器（Optimizer） 6. 正则化参数（Regularization Parameters） 7. 网络架构（Network Architecture） 1. 层数与节点数 2. Dropout与Batch Normalization 8. 训练轮数（Epochs） 4. 超参数调优的方法 1. 手动搜索（Manual Search） 2. 网格搜索（Grid Search） 3. 随机搜索（Random Search） 4. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization） 5. 超参数优化的自动化工具

使用Python绘制热图及计算网络节点的度、K-shell、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性、PageRank指标

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本项目利用Python语言探索数据可视化与网络分析，通过绘制热图并计算网络节点的关键属性如度、K-壳层、介数中心性等，深入理解复杂网络结构。使用Python可以绘制热图，并且能够计算网络节点的度（degree）、K壳层（kshell）、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性以及PageRank等指标。

2018全国高校云计算大赛：赛题一：面向大数据的高性能...

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2018全国高校云计算大赛的赛题之一聚焦于开发面向大数据处理的高效能云解决方案。参赛者需设计并实现创新性技术，以优化数据存储、分析及应用性能，推动云计算领域发展。 2018年全国高校云计算应用创新大赛的最终排名如下：技能赛题目一：购物篮数据集记录数、项目数、最短长度、最长长度及平均长度分别为1,692,082，5,267,656，17和130；用户数据集中用户数、项目数、最短长度、最长长度以及平均长度为330,244，1,080,203，4和130。采用的频繁项集挖掘算法是PFP-Growth。比赛相关信息如下：该项目使用Scala语言编写，并通过Maven进行组织管理。代码结构包括以下部分： - 项目src/main/AR目录下存放源代码文件； - main文件夹中包含两个模块：频繁项集挖掘与关联规则生成、以及推荐分值计算的代码； - util包内有FPTree和AssociationRules用于频繁项集挖掘的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的一个优化版本。 - conf文件夹里有一个Conf类用于配置相关参数。

MVB总线网络过程数据仿真

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MVB总线网络过程数据仿真是针对列车通信系统进行的一项关键技术研究，通过模拟实际运行环境下的数据交互，评估并优化系统的性能和可靠性。 MVB总线网络过程数据仿真分析涉及对MVB网络过程数据的实时性和可靠性的测试与评估。

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eRPC：面向数据中心网络的高性能远程过程调用

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