由於網遊經常採用寫時把資料實時更新到本地服， 讀時直接讀本地服的資料， 所以產生乙個疑問。這種方案是否真能優化， 達到什麼樣的條件會優化？ 為此，特做以下**（寫方案沒有所謂的優化，不做**）。
原始版讀方案的流程： getapi = getapi_net
優化版讀方案的流程： getapi' = setapi_net + getapi_local
設getapi_net為走網路層讀操作， setapi_net為走網路層寫操作，getapi_local為本地讀操作， 遊戲時間為t, 玩家讀操作頻率為getp, 玩家寫操作頻率為setp, w為原始版流程遊戲作用輸出， w'為優化版流程遊戲作用輸出。
則有 w = w'
即 getapi_net * getp * t = (setapi_net * setp * t + getapi_local * getp * t)
=> setapi_net = (getp / setp) * getapi_net - getapi_local * getp / setp
當網路穩定時， getapi_net, getapi_local都為常數.設其值分別為c1, c2, getp / setp為x
則有setapi_net = x* c1- x*c2
讀操作時， 原始版伺服器開銷
severcost = getapi_net = c1
讀操作時， 優化版伺服器開銷
severcost' = setapi_net= x* c1- x*c2
今severcost > severcost', 則有
c1 - x*c1 + x*c2 > 0
=> x > c1/(c1-c2)
即getp / setp > getapi_net/（getapi_net-getapi_local）
當getp / setp 比例超過某個常數時 , 優化方案確實讓伺服器存在優化效果。
讀《網路是怎樣連線的》第三章
依舊看看這部分主線是什麼 資料從網絡卡中出來,跑到了網線上 到了集線器 到了交換機 到了路由器,然後繼續到網線,如此反覆的 最終找到目的地.雖然現在我們的路由器功能很強大,繼承了交換機等功能,但是我們學習的話,還是把每一步拆開來看 比較好.這部分講了什麼內容呢?說了資料傳輸過程會受到干擾和失真,從而...
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讀CCF神經網路壓縮及加速的相關思考
指標數量級上的認識，cpu 10 100gflop s的峰值效能，gpu為10tflop s，功耗下限 嵌入式gpu 10w，而物聯網極低功耗要求為1mw 1w。基於fpga和asic的加速器設計可以分為兩類，一類是將神經網路按層 模組對應硬化，主要在fpga上實現，借助hls等輔助程式設計 另一類...