什么是CC攻击？CC攻击的前身名为Fatboy攻击，是利用不断对网站发送连接请求致使形成拒绝服务的目的。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。
一对一直播软件开发发展到现在，虽不能说没有技术难度，但其中的搭建环节已相对成熟，即便是在开发中遇到了难点，也有了最基本的解决思路，今天小编就和大家捋一捋，一对一直播软件开发的难点都有哪些？
3、比较耗内存，需要64KB内存用于压缩，对于H7这种大内存的，非常合适。或者有外置SRAM/SDRAM的也比较合适，相比内部RAM就是速度稍慢些。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
个人认为，计算属性是由其他状态（其_依赖项_）组成的状态。但在某些情况下，计算属性也许达不到我们想要的效果，可能很多人都不知道这一点，所以本文将试图解释一下。
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，只需用np.percentile即可，十分方便
请一位大牛？也可以。可是圈子里真正有实战经验的高手不多。要么身居高位，要么要价昂贵，要么心高气傲，通过猎头或挖人要找到一位合适的主，不易啊。
第一一四期瞎想我们曾讲了同步电机的功率圆图，既然同步电机有个“圆图”，那么异步电机有没有呢？有！本期我们就说说异步电机的电流圆图。对于异步电机，特别是大中型异步电机，往往在做试验时很难测到电机的最大转矩以及各种负载状态下的运行参数，于是国家标准GB/T1032《三相异步电动机试验方法》里也规定了一种“圆图法”求解各项运行参数的试验方法。但该国家标准中并未说明所谓的“圆图”是个什么“圆”的“图”，也没有在标准中看到一个“圆图”，更没有说明这个“圆图”的画法和利用“圆图”求解各种运行参数的原理，搞得大家云里雾里，即使用圆图法解出了一些运行参数也是知其然不知其所以然。本期老师就给BOSS们解一下此惑，从异步电机哪来的“圆图”开始，详细说说这个“圆图”的画法、“圆图”上能够反映哪些运行参数信息、如何在这个“圆图”上求解各种运行参数等等，相信BOSS们看完本文，会茅塞顿开、豁然开朗，以后只要把一台异步电机的“圆图”一画，就会轻松看出这台电机在各种负载工况下的各种性能参数，一目了然！ 1 “圆图”从何而来 说到“圆图”，必然要有个“圆”，这个“圆”是什么“圆”呢？我们先从一个最简单的交流电路说起，如图1(a)所示，为一个简单的R、L串联电路，其中电源电压U为恒定值，感抗X固定不变，而电阻R则在零到无穷大的范围内变化。由欧姆定律可知，电路中的电流： I=U/Z=(U/X)•(X/Z)
1、预处理 几种情感分析方法比较 基于词典 准确率：准确率较高（80%以上），随着人工工作量的增加，准确率增加 优点：易于理解 缺点：人工工作量大 基于k_NN 准确率：很低（60% - 70%） 优
1、WAL预写日志系统。数据库中的高效日志算法，对于非内存数据库来说，磁盘I/O操作是数据库效率的一个重要瓶颈。
命令：ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
github地址：https://github.com/qindongliang/hive-solr 欢迎大家fork和使用 关于这个项目的介绍，请参考散仙前面的文章： http://qindongliang.iteye.com/blog/2283862 最新更新： （1）添加了对solrcloud集群的支持 （2）修复了在反序列时对于hive中null列和空值的处理bug （3）优化了在构建索引时对于null值和空值的忽略 一些测试： 数据量：约一千二百万，8个字段，其中一个是大
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接下来几篇文章会介绍linux内核是如何调度进程的，在学习内核进程调度之前有必要搞懂这些准备知识！
0、背景 集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： 1
1、例如：抱着一堆书走出图书馆的时候，检测器突然响了（其中一本书没有消磁），现在要检查哪一本书没有消磁。
readlines() #将文件中各行读出来，放到一个列表中返回。列表中每个元素都是文件的一行，并且都是字符串
国家发改委等四部门印发《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求 推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》中提出，到2025年，全国新建大型、超大型数据中心平均电能利用效率降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下，绿色低碳等级达到4A级以上。当下，通过数字化技术提升能源使用效率，对于大多数企业来说仍是实现可持续发展的最佳途径，随之而来的是庞大的计算量、数据量以及成倍的能耗增长。据统计，我国数据中心整体用电量约占全社会用电量的2.71%；在其供电结构中，火电占比超过70%，双碳改革空间巨大。
这两个转换都有shuffle过程发生，且都类似map reduce，但是reduceByKey会在map阶段会对相同的key进行聚合，极大的减少了map产生的数据量，进而减少了shuffle的数据量，提高了程序的执行效率
老大总结的代码级提高代码执行效率需要注意的点，很值得和大家分享一下，在这儿也由衷地感谢下老大的总结和工作中的指导。大多数的点都在项目中验证过，比如对配置文件的遍历操作可以通过偏移量查找的方式优化，也有一些是常识，但可能并未引起大家注意，比如函数返回值不能是对象，必须是引用等。
我们都知道Excel可以分为早期的Excel2003版本（使用POI的HSSF对象操作）和Excel2007版本（使用POI的XSSF操作），两者对百万数据的支持如下：
通常，我们的应用系统，如果要做一次全量数据的读取，大多数时候，采用的方式会是使用分页读取的方式，然而 分页读取的方式，在大数据量的情况下，在solr里面表现并不是特别好，因为它随时可能会发生OOM的异常，在solr里面 通过rows和start参数，非常方便分页读取，但是如果你的start=1000000 rows=10，那么solr里面会将前面100万元数据的索引信息读取在内存里面，这样以来，非常耗内存，所以在solr里面，分页并不适合深度分页。 深度分页在solr里面，更推荐使用游标的方式，游标
通常，我们的应用系统，如果要做一次全量数据的读取，大多数时候，采用的方式会是使用分页读取的方式，然而 分页读取的方式，在大数据量的情况下，在solr里面表现并不是特别好，因为它随时可能会发生OOM的异常，在solr里面 通过rows和start参数，非常方便分页读取，但是如果你的start=1000000 rows=10，那么solr里面会将前面100万元数据的索引信息读取在内存里面，这样以来，非常耗内存，所以在solr里面，分页并不适合深度分页。 深度分页在solr里面，更推荐使用游标的方式，游
2014年，ES0.9版本。 选型对比：MongoDB——数据量级大了以后，出现性能瓶颈。 调研后，选型：ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）。 实现效果：实时看效果、查询、聚合。
第二步： 打开活动监视器，（启动台–其他–活动监测器），可以看到耗CPU，内存的具体应用都有哪些。 如果能查到就往这方面去停止运行。 一般都是图形的操作特别耗内存，可以关闭adboe的一些配置。我出现问题是安装了PS，他的adobe监听实时更新耗了系统70%内存。
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
描述下情况: 新加入一台机器到k8s中，由于这台机器运行内存有16g，所以我们要给它打个label，让内存耗的高的调度到这台，使用如下List-1命令:
去年换工作时系统复习了一下.NET Core多线程相关专题，学习了一线码农老哥的《.NET 5多线程编程实战》课程，我将复习的知识进行了总结形成本专题。
简介：标记清除算法讲解 最基础的收集算法是“标记-清除”（Mark-Sweep）算法，如同它的名字⼀样，算法分为“标记”和“清 除”两个阶段 ⾸先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统⼀回收所有被标记的对象，它的标记过程其实在前- -节讲述对象标记判定时已经介绍过了 它的主要不⾜有两个： ⼀个是效率问题，标记和清除两个过程的效率都不⾼； 另⼀个是空间问题，标记清除之后会产⽣⼤量不连续的内存碎⽚，空间碎⽚太多可能会导致以后在程序运⾏过程中需要分配较⼤对象时，⽆法找到⾜够的连续内存⽽不得不提前触发另⼀
如果评估一台server的单机接入和处理能力？ 每秒钟能支持多少并发请求？ 当你的leader问你这个问题的时候，你知道怎么应对吗？
0、背景 上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。 看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。
Tips:如果执行的Java方法，计数器记录的是虚拟机字节码指令的地址，如果是native方法，计数器的值为空(Undefined)
如果想自定义内存中数据的数量，可以使用new SXSSFWorkbook ( 数量 )
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一个工程对应一个归档包(war)，这个war包 包含了该工程的所有功能。我们成为这种应用为单体应用，也就是我们常说的单体架构。具体描述: 就是在我们的一个war包种，聚集了各种功能以及资源，比如JSP,JS,CSS等。
Magic SysRq 组合键是一串能直接与 Linux 内核沟通的组合键，允许使用者就算在系统进入死循环濒临崩溃时，直接呼叫系统底层将数据写入档案系统或重新开机，避免尚未写入档案系统与硬盘的数据在开机后消失。在 Linux 系统中，推荐尽量使用 Magic SysRq 组合键而不是直接硬关机。
关于SDXL的生态目前还未完全稳定，但是不得不提到的就是SDXL的在VAE,CLIP,UNET三大组件的巨大提升，其101亿的参数量是原本SD的N倍，那么对于SDXL的生态介绍我们再次重复一遍。4G的显存都能跑SDXL意味着将来大模型Lora将降低其大小，炼丹炉压力更小~
背景 参考了狂神老师的 Docker 教程，非常棒！ https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4?p=16 es 前言 es 暴露的端口很多 es 十分耗内
其实我以前也有这样的困惑，感觉完了不知道怎么用。而且我也不是学计算机的，也没有从事相关工作，所以大概有十年的时间都没写什么程序。最近因为想做点东西，所以又重新开始写。
为保证移动机器人动态环境下的运行安全性，须结合轨迹重规划实现实时绕障；针对路径重规划会带来额外的计算负担、难以保证控制系统实时性的问题，为实现高效高精移动机器人运动控制，提出考虑绕障时耗的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制器。
内容摘要 前端是快速呈现与验证产品，并且尝试把这些优秀的交互体验做出来并去实现。在前端级产品的研发过程中，工程师如何去解决他们所遇到的痛点问题，又引发了哪些思考呢？作为早期腾讯白名单成员之一，夏力维今
前段时间@寒江不钓同学针对国内Top500和Google Play Top200 Android应用做了全面的分析（具体分析报告见文末的参考资料），其中有涉及到对主流应用使用json框架Gson、FastJson、Jackson的统计，具体情况如下：
FreeRTOS内核应用开发学习手记移植任务状态迁移任务创建与删除任务挂起与恢复任务延时消息队列信号量事件软件定时器任务通知内存管理
—— sentiment analysis based on sentiment dict
现在分时操作系统是通过循轮方式分配时间片进行进程调度的，如果进程在等待或阻塞，不会造成 CPU 资源使用。线程称为轻进程，共享进程资源，关于线程的调度，CPU 对于线程也是分时调度。而在 Java 中，线程的调用由 JVM 负责，线程的调度一般有两种模式，分时调度和抢占式调度。
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