網絡流量測量是認識網絡規律、瞭解網絡行為的前提工作。
網絡流量預測在網絡規劃、流量管理等方面起着重要的作用。
減少網絡流量和資源消耗。
如果您願意，可以添加網絡流量圖。
統計顯示這些網絡流量能夠派上用場
定量刻畫網絡流量的長相關特*是網絡特*研究的重要基礎。
如果網絡速度慢、網絡流量大或者Web頁面較大，這就顯得更加重要了。
一個是全球互聯網流量的快速增長，網絡公司思科認為到2013年網絡流量將達到目前的四倍。
網絡流量的測量是流量矩陣估算數據來源的基礎
該矩陣還可以模擬業務流量，運行實際演習的真實網絡流量記錄，並測試蜂窩網絡。
本地副本用户網絡流量大約是基於服務器的郵件用户的網絡流量的 50%。
在這裏，我們使用的是金錢而不是網絡流量。
以線柱的形式即時顯示當前的網絡流量。
提出了一種網絡流量的一維元胞自動機模型。
它能實時圖形化和數字化網絡流量細節。
有限的網絡流量可見*如何影響您的項目？
它記錄所有網絡流量並帶有額外日誌功能和流量事件
本算法有效的減少了網絡流量，具有很高的實用質量。
網絡流量激增、户越來越多、用程序的數量不斷加倍。
本文在兼顧網絡流量層的收益管理應用的同時，把重點放在業務策略層和網絡鏈路層的研究上。
例如，您可以通過本地IP、HTTP（包括通過代理）、DNS和ICMP 來路由支持虛擬網絡的網絡流量。
然而，在真實的環境中，許多網絡流量都被路由到中間服務器。
哪裏的春天網絡流量/JSP處理形式的文章的時候，動作不規定？
提出新的行之有效的基於多agent的多路徑網絡流量管理方法。
測試本機的網絡流量，在內存中繪圖，然後以圖形顯示。
直到有謹慎的用户建議匿名共享文件網絡流量才開始恢復。
因此*的網絡流量看似很大，其實大部分都是垃圾流量，沒有商用價值。
然而，根據非官方初步估計，目前約有70％的國防部網絡流量為非官方，這些流量將被禁止。
後者是一種跨平台的網絡流量壓縮技術，可以有效將網絡的數據流量降低至原有的80%，同時還提高了客户端的瀏覽速度。
實驗表明，該方案不僅可以有效提高下栽速度，而且可以有效控制骨幹網的網絡流量。
2008年舉行總統大選時，網絡流量創歷史新高，相當於互聯網的一次大聚會。
他們可能還想限制進出其系統的網絡流量，以便只有來自可信源的流量才可以進入其系統，以及只有授權的流量才可以出去。
瑞典四月實施的反盜版法要求網絡營運商披露用户共享文件的詳細情況，導致網絡流量急劇下降。
這將改善網絡*能，通過限制網絡流量提高應用程序的響應*，從而在整體上增強客户端用户體驗。
本文首先針對MAC層CSMA接入方式提出一種能自適應網絡流量且有效避免二次衝突的AASC退避算法。
在網絡流量較大的情況下，傳統的處理方式存在接收中斷活鎖以及*能等問題。
這正是HTML5WebSockets大展身手的地方——它能夠提供1000：1的降低不必要的網絡流量和延遲。
帶寬的這種“擱淺”使SONET的TDM結構不適合處理今天以數據為中心的網絡流量。
如果您的應用程序使用這些服務，隨着實例之間共享信息的增加，大型數據流或大量通信流將會使網絡流量增加。
酒店網站正努力滿足這種隨機訪問的網絡流量；搜索引擎可以帶來最多的用户(56%)，因此將網站內容和最高頻率搜索關鍵詞聯繫起來是至關重要的。
這些規則告訴防火牆某個流量是否合法以及對於來自某個源、至某個目的地或具有某種協議類型的網絡流量要做些什麼。
引入了半馬爾柯夫模型描述網絡流量特*，並在該模型的基礎上分析推導了相應的流量預測方法。
測試表明，與基於單採集器的被動網絡流量測量系統相比，該系統明顯減少了採集器端的丟包率，提高了系統測量的準確*。
目前大多數互聯網公司通常只是將產品銷售、引導和網絡流量，與 用户點擊或廣告的展現次數簡單地聯繫起來衡量網絡廣告效果，而微軟的新方法首次考慮了在消費者最終實施購買行為前，在互聯網上涉及到的所有交互*行為。
但要比比誰是網絡流量最大的驅動力，沒有任何一家新興的社交媒體可以比得過德拉吉報道（DrudgeReport）網站。
這份最新的國民數字時代習慣調查的審計結果出爐之時，網絡流量觀測機構ExperianHitwise也將在今天發表關於社交網站的最新研究報告。
存儲轉發交換機將幀存儲在內部存儲器中，檢查錯誤然後將其轉發至目的地。 存儲轉發*作確保了網絡流量的高正確率，因為錯誤的數據幀被丟棄，而不會在網絡中轉發，如圖6-9所示。
今天，約10億千米的光纖環繞着地球，承載着通話與網絡流量，從郵件與圖片到流式視頻都可以傳送。
網絡流量由IP信息包（或，簡稱信息包）—以流的形式從源系統傳輸到目的地系統的一些小塊數據 — 組成。
以這種方式，您可以從LAN解除集羣的探測和複製網絡流量，從而為客户機與集羣服務器的交流提供更多帶寬。
這就意味着手機需要定期切換到“活躍”狀態，接收需要的數據，然後進入“空閒”狀態，隨着時間的推移，這些細微的*作總共將消耗大量的電池和網絡流量。
為了避免由洪泛搜索方法引起的大量網絡流量問題，基於連通支配集的廣播算法BCDS通過減少轉發節點來減少查詢消息數。
這些圖形讓我們深入瞭解正在運行的應用程序：我們正在使用大量CPU和內存並且在接近作業結束時造成更多網絡流量。
網絡流量監測點問題可以抽象為圖的最小弱頂點覆蓋問題，而求解最小弱頂點覆蓋問題是一個NP難題。
通過實驗表明，本文采取的分段降方差零均值化平滑分解方法和遊程檢驗搜索分解階數的自適應方法可以比較準確地預測短區間內的網絡流量。
下面兩個圖展示了為一個特定的遠程數據源啟用F2PC 之後，對於涉及該數據源的*入/更新/刪除和只讀事務在網絡流量和磁盤寫方面的影響。
每個遠程方法調用都包括將數據從客户機ejb存根傳送到服務器，然後再傳送回產生網絡流量的客户機ejb存根。
本文用模糊自迴歸模型替代AR模型，使得改進的時序分解模型能夠對任何時間粒度的網絡流量進行建摸和預測。
