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vivo HTTPDNS 端到端体验优化实践

作者:来自 vivo 互联网运维团队- Zhang Qianqian 在信息时代,用户的手机应用访问量日益增多,DNS 解析作为连接互联网的关键环节,也被提出了更高要求。这一背景下,HTTPDNS 域名解析服务凭借防劫持、精准调度、实时解析生效等特性,逐渐成为行业主流解决方案。我们构建了 vivo HTTPDNS 端到端的一体化解决方案,通过对 HTTPDNS SDK、HTTPDNS 服务端、统一调度网关和全链路监控4大模块的能力及架构优化,显著提升了端侧业务的访问体验,支撑业务高效、稳定开展。 一、vivo HTTPDNS 技术背景 1.1 为什么要建设 vivo HTTPDNS 端到端一体化解决方案 伴随业务的高速发展,应用的访问量也越来越大;用户对手机终端应用的访问体验的要求也越来越高。但是我们在访问互联网业务的过程中可能会出现访问被劫持到非法的资源;访问的资源无法正常展示;资源打开比较慢,用户等待的时间比较长;运营商的 DNS 解析不精准,影响用户访问的体验;想要解决以上的问题,行业比较通用的方案是使用 HTTPDNS。 在这样的背景下,vivo 在2017年开始 HTTPDN...

行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法

离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享给大家。 离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。相比于单智能体情况,多智能体环境涉及到大规模的联合状态------动作空间和多智能体间的耦合行为,这给离线策略优化带来了额外的复杂性。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但是离线MARL较单智能体情况下更加复杂,其涉及庞大的联合状态-动作空间和多智能体间的复杂互动行为,这使得离线策略优化成为一项艰巨的任务。 离线MARL面临的主要挑战包括:一是如何有效应对分布偏移问题,即在策略评估过程中,分布外(OOD)样...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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