什么是共享流量包？ 在“共享流量包”页面左上角选择地域，查看共享流量包列表，包括 ID/名称、状态、类型、用量、创建时间、到期时间等信息。 FAQ: 共享流量包仅对一个地域生效吗？ 是的，共享流量包仅对其所属地域内公网网络计费模式为按流量计费的资源生效，如果您有多个地域的需求，请在多个地域分别购买共享流量包。 共享流量包用完后会怎么扣费？ 某个地域的共享流量包用完后，使用共享流量包抵扣的资源将继续按流量计费扣费。 共享流量包的使用是否会影响云资源的带宽峰值？ 共享流量包是一款流量套餐产品，使用时不会影响云资源的带宽峰值。 共享流量包没用完可以退还吗？ 可以，您可以在 共享流量包控制台 退还没有使用完的共享流量包。 退还后，正在抵扣流量的资源将从同地域其他可用共享流量包抵扣，若无可用共享流量包将按流量计费的规则扣费。
我自然会讲一点你能听懂的知识，过冷水从网上下载下来这个程序包，程序包的使用很麻烦，对编程不是很精通的根本无法成功启动该程序包，本着独乐乐不如众乐乐的精神给有缘人分享一下正确使用该程序包的方法。 程序包的原下载地址如上，不过过冷书运行不了这个程序包，对里面的相关代码有做更改，过冷书的程序包分享文末有附。 ? parsec程序包是fortran语言基于Linux写的，Windows系统运行肯定是需要移植的。 可见公众号平常推广的python课程，过冷水分享Matlab知识有多重要。PVOX可视化工具包文末附上。 1.解压PVOX，打开pvox.m文件如图： ? 大家在下载网上共享资源时，很多时候的资源都是有缺陷或者是需要灵活处理的，在灵活处理过程中就是掌握知识的过程中，接下来的很长一段时间，过冷时将会和大家一起学习如何将Error 转变成Success!。
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4.4 共享变量 一般来说，当一个被传递给Spark操作（例如，Map和Reduce）的函数在一个远程集群上运行时，该函数实际上操作的是它用到的所有变量的独立副本。 有时，我们需要变量能够在任务中共享，或者在任务与驱动程序之间共享。 而Spark提供两种模式的共享变量：广播变量和累加器。Spark的第二个抽象便是可以在并行计算中使用的共享变量。 □广播变量：可以在内存的所有节点中被访问，用于缓存变量（只读）； □累加器：只能用来做加法的变量，如计数和求和。 RDD是在集群应用中分享数据的一种高效、通用、容错的抽象，是由Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编程操作集合的方式，进行各种并行操作。 并对广播变量和累加器两种模式的共享变量进行了讲解，但是在此仅仅讲解了RDD的基础相关部分，对RDD在执行过程中的依赖转换，以及RDD的可选特征优先计算位置（preferred locations）和分区策略
这些变量被拷贝到每台机器上，并且在远程机器上对变量的更新不会回传给驱动程序。在任务之间支持通用的，可读写的共享变量是效率是非常低的。 所以，Spark 提供了两种类型的共享变量 : 广播变量（broadcast variables）和 累加器（accumulators）。 1. Spark 会自动广播每个 stage 中任务所需的公共数据。这种情况下广播的数据以序列化的形式进行缓存，并在运行每个任务之前进行反序列化。 广播变量通过在一个变量 v 上调用 SparkContext.broadcast（v） 创建。广播变量是 v 的一个包装，广播变量的值可以通过调用 value 方法来访问。 其他必须被覆盖的方法包含在API文档中。
这些函数在不同的节点上并发执行，内部的变量有不同的作用域，不能相互访问，有些情况下不太方便，所以Spark提供了两类共享变量供编程使用——广播变量和计数器。 1. 广播变量 这是一个只读对象，在所有节点上都有一份缓存，创建方法是SparkContext.broadcast()，比如： scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array ，所以创建之后再更新它的值是没有意义的，一般用val修饰符来定义广播变量。 在Web界面上，也可以看到计数器共享变量。 计数器变量的创建方法是SparkContext.accumulator(v, name)，其中v是初始值，name是名称。 注意，只有Driver程序可以读这个计算器变量，RDD操作中读取计数器变量是无意义的。
take_money(money): for i in range(100): time.sleep(0.1) money.value -= random.randint(1,150) money为共享内存对象
当一切都回归平静，共享单车真正带给我们的或许更多的是风向标意义。 ? 共享单车的风向标：资本、流量和造神 共享单车真正代表的其实是移动互联网时代的意义与内涵：狂热的资本、见顶的流量和盲目的造神。 正是由于市场对于流量的过度迷信，才让他们如此义无反顾地加持共享单车，而已然见顶的流量最终让共享单车变成了一个伪命题，缺少了流量的支持，所有共享单车的盈利换算公式都开始失效。 一线城市的流量见顶，二三线城市的投放面临困难最终让共享单车的盈利开始出现问题。见顶的流量最终让共享单车开始更加依赖流量，为了获得流量，共享单车开始走向海外。 当海外战略在获取流量上开始失效的时候，共享单车便开始承担流量见顶带来的挑战。 一切绝妙的打算都被见顶的流量打破，缺少了流量的支持，共享单车的优势消失殆尽。 于是，共享单车完美为我们诠释了中国互联网行业的流量红利消失的方向，从这个角度来看，共享单车也具备了很强的流量见顶的风向标意义。
当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。 官网给了一个case，当创建两层卷积的过滤器时，每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量，但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量，一共有4个变量：conv1_weights, conv1_biases 通常的做法是将这些变量设置为全局变量。但是存在的问题是打破封装性，这些变量必须文档化被其他代码文件引用，一旦代码变化，调用方也可能需要变化。还有一种保证封装性的方式是将模型封装成类。 不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。 /变量名来标识，后面会看到作用域可以像文件路径一样嵌套。
你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建，初始化，保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时，通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用 一个更高明的做法,不用调用类，而是利用TensorFlow 提供了变量作用域 机制，当构建一个视图时,很容易就可以共享命名过的变量. 就像你看见的一样，tf.get_variable()会检测已经存在的变量是否已经共享.如果你想共享他们，你需要像下面使用的一样，通过reuse_variables()这个方法来指定. 1with tf.variable_scope reuse=True 是希望所有内部变量都被重用.如果允许在方法体内强制执行reuse=False，将会打破内部结构并且用这种方法使得很难再共享参数. 在上面的所有例子中，我们共享参数只因为他们的名字是一致的，那是因为我们开启一个变量作用域重用时刚好用了同一个字符串.在更复杂的情况，他可以通过变量作用域对象来使用，而不是通过依赖于右边的名字来使用.为此
共享视图变量 背景介绍 通常我们使用Laravel开发项目，一般情况下都会把公共区域分离，比如我的博客网站的侧边栏： ? 肯定会把这个作为单独的一个文件，来保存使用。 所以这里我们就共享视图的变量。 方法 在服务提供者的boot方法内，我们把所有需要的数据先获取到，然后利用view()分配。 self::getIndexCommonData(); view()->share('common_data', $common_data); } $common_data就是我要分配给侧边栏的变量， 所以有几个注意点： 1.你可以在默认的app/Providers/AppServiceProvider.php提供者里面分配变量，但是我更推荐创建一个单独的服务提供者来分配。 2.提供的变量名尽量特殊一点，不然有某一天万一你就忘了这个变量名是在侧边栏的"全局"变量里面，被覆盖了怎么办？【PS：此处我是猜的，没测试过。但特殊点总归是好的，也不影响什么。】
那么有个问题，如果我们想在节点之间共享一份变量，比如一份公共的配置项，该怎么办呢？Spark为我们提供了两种特定的共享变量，来完成节点间变量的共享。 那么更新广播变量的基本思路：将老的广播变量删除（unpersist），然后重新广播一遍新的广播变量，为此简单包装了一个用于广播和更新广播变量的wraper类，如下： import java.io.{ Conf.updateFreq) { yourBroadcast.update(newValue, true) } // do something else }) 总结 spark中的共享变量是我们能够在全局做出一些操作 而对于广播变量，我们也可以监控数据库中的变化，做到定时的重新广播新的数据表配置情况，另外我使用上述方式，在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定，所以有相似问题的同学也可以进行尝试，有任何问题，欢迎随时骚扰沟通 ，欢迎大家来踩踩 http://wetest.qq.com/bee/ 参考文献 Spark Programming Guide2.1.0 Spark Programming Guide1.6.3 共享变量
多线程-共享全局变量 #coding=utf-8 from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global 所以对于两个线程，g_num这个全局变量是共享的。 test6.py ('----in work1---', [11, 22, 33, 44]) ('----in work2---', [11, 22, 33, 44]) 总结： 在一个进程内的所有线程共享全局变量 ，很方便在多个线程间共享数据 缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全） 多线程-共享全局变量问题 多线程开发可能遇到的问题 假设两个线程t1和t2 不过，这个数量少，可能看不出问题来。
一 :什么是共享变量(Shared Variables) 通常，当传递给Spark操作（例如map or reduce）的函数在远程集群节点上执行时，它可以在函数中使用的所有变量的单独副本上工作。 这些变量被复制到每个机器，并且远程机器上的变量的更新都不会被传播回到驱动程序。在任务之间支持一般的，读写共享变量将是低效的。 然而，Spark 为两种常用的使用模式提供了两种有限类型的共享变量：广播变量和累加器。 ；如直接在闭包函数中使用外部 变量该变量会缓存在每个任务（jobTask）中如果多个任务同时使用了一个大变量势必会影响到程序性能；广播变量：每个worker节点中缓存一个副本，通过高效广播算法提高传输效率 简单解释就是：上面demo定义了一个sexMapBC的广播变量，这个变量每台work上只存一份，然后该work上的所有task共享这个变量 如图 左变没有采用广播变量，右边采用了广播变量。
1.线程共享变量 多线程和多进程不同之处在于，多线程本身就是可以和父线程共享内存的，这也是为什么其中一个线程挂掉以后，为什么其他线程也会死掉的道理。 安装包： pip install threadpool 调用格式： from threadpool import * pool = TreadPool(poolsize) requests = makeRequests
spark一个非常重要的特性就是共享变量。 默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中。此时每个task只能操作自己的那份变量副本。 如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。 Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。 Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。 广播变量 广播变量允许我们将一个只读的变量缓存在每台机器上，而不用在任务之间传递变量。 广播变量可被用于有效地给每个节点一个大输入数据集的副本。 广播的数据被集群不同节点共享，且默认存储在内存中，读取速度比较快。 Spark还尝试使用高效地广播算法来分发变量，进而减少通信的开销。 这意味着当我们需要在多个阶段的任务之间使用相同的数据，或者以反序列化形式缓存数据是十分重要的时候，显式地创建广播变量才有用。 累加器 累加器是仅仅被相关操作累加的变量，因此可以在并行中被有效地支持。
近日，腾讯反病毒实验室截获到了大量通过传入特殊参数实现刷流量行为的恶意程序，经过回溯发现，这些恶意程序均是由某wifi热点共享软件下载并解密运行进行传播，感染量非常大。 感染表现 木马文件wifiinit.dll是南宁某科技有限责任公司的wifi热点共享软件——WifiBaby，安装后释放的dll文件。 截止到编写该文档，分析到的大部分行为为后台刷流量。 ? 木马功能大致流程 0×02 详细分析 1. 在该线程中，首先按程序自身的协议构造包含有任务派发url：Dispatch.se.17wangwang.com的结构体，而后以udp形式与服务器进行通信，所有流量均经过解密处理。 ? 0×03 危害及查杀 经过以上分析，可以发现该木马的主要功能还是通过后台刷流量来实现获利，由于该木马作为wifi共享软件的组件，并且以服务形式存在，使得用户难以发现异常。
共享流量包是一种流量套餐产品，购买共享流量包后对该地域内公网服务按流量计费的云资源立即生效，自动抵扣产生的流量费用，直到共享流量包用完或到期为止。
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