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• 200 0_ |a 基于数据驱动的数据中心网络性能建模与优化 |f 王莫为著

• 210 __ |c 清华大学出版社 |d 2025 |a 北京

• 215 __ |a 17, 145页, [7] 页图版 |a 24cm

• 225 2_ |a 清华大学优秀博士学位论文丛书

• 330 __ |a 本书针对数据驱动方法为数据中心网络性能建模和优化带来的机遇和挑战, 以高效的网络性能建模为目标, 分别从全局网络拓扑、单点网络设备和时序网络流量三个角度对影响网络性能的关键因素开展研究。书中提出了基于深度学习的数据中心网络拓扑建模和优化方案xWeaver, 建立了基于分离卷积神经网络的性能模型和支持领域知识嵌入的拓扑映射, 能够有效提升网络性能。提出了基于深度强化学习的交换机共享缓存管理方案NDT, 建立了基于排等变性的可扩展强化学习模型, 设计了高效的两级控制方案, 有效提升了交换机转发性能。提出了基于

• 333 __ |a 本书可为数据驱动网络、数据中心网络和网络性能建模相关领域的研究者提供参考

• 606 0_ |a 数据处理中心 |x 计算机网络管理 |x 计算机网络管理

• 690 __ |a TP393.07