所谓拥塞控制，就是防止过多的数据注入到网络中，从而使网络中的路由器或链路不致过载。...慢开始和拥塞避免 发送方维持一个拥塞窗口的状态变量，其大小取决于网络的拥塞程度，动态地变化，而发送窗口一般取拥塞窗口和对方给出的接收窗口的最小值（为了便于描述，后面的分析中假定对方给出的接收窗口足够大...为了防止拥塞窗口增长过大引起网络拥塞，还需要维护一个慢开始门限的状态变量，当拥塞窗口的值小于慢开始门限时，使用慢开始算法，一旦拥塞窗口的值大于慢开始门限的值，就改用拥塞避免算法。...拥塞避免算法的思路是让拥塞窗口缓慢地增大，收到每一轮的确认后，将拥塞窗口的值加1，而不是加倍，这样拥塞窗口的值按照线性规律缓慢增长。...2、由于发送方现在认为网络很很可能没有发生特别严重的阻塞（如果发生了严重阻塞的话，就不会一连有好几个报文段到达接收方，就不会导致接收方连续发送重复确认），因此与慢开始不同之处是现在不执行慢开始算法（即拥塞窗口的值不设为
当写入TensorWatch流时，值将被序列化并发送到TCP / IP套接字以及您指定的文件。...从Jupyter Notebook中，从文件中加载以前记录的值，然后监听该TCP / IP套接字以获取任何未来值。可视化工具监听流并在值到达时呈现值。 好的，这是一个非常简化的描述。...TensorWatch将流与它们的存储方式以及它们如何可视化分离。 可视化 在上面的示例中，折线图用作默认可视化。...Jupyter笔记本内的训练 通常可能更喜欢进行数据分析，ML训练和测试 - 所有这些都来自Jupyter Notebook，而不是来自单独的脚本。...例如以下重点介绍导致Resnet50模型对Imagenet数据集的类240进行预测的区域： https://github.com/microsoft/tensorwatch/blob/master/notebooks
由于这个证书的私钥是公开的，导致任何人都可以利用这个私钥来伪造任意网站的证书，进行 HTTPS 中间人攻击。即使在不开启 GoAgent 时，这种攻击的风险仍然存在。...GoAgent 的这种工作方式导致 HTTPS 不再是浏览器到网站的端到端安全通信，而变成了proxy.py 到 GAE，以及 GAE到网站两段独立的 HTTPS 连接，GAE 能够看到请求和应答的明文...（是否为 “Google ” 开头），而没有对主机名（hostname）进行匹配。...），导致攻击者很容易通过密文的 XOR操作来获得 XOR 过的明文（见流密码的重用问题，Stream Cipher Key Reuse），进而得到明文。...在这里 RC4 只能起到防止其他 GoAgent 用户共享服务端流量的目的，无法提供更多的保护来防止网络攻击。
拥塞窗口，也就是本文要讲的。 概念 一个连接的TCP双端只是网络最边缘的两台主机，他们不知道整个网络是如何工作的，因此他们不知道彼此之间的有效吞吐量。因此，他们必须找到一种方法来确定它。...下面，我们从示例图着手，来分析慢启动的过程。...在协商连接时，两个设备交换它们的接收器窗口(在这种情况下它们都有 32KB) 双端都以 1KB 的拥塞窗口开始，但由于在该示例中客户端将是唯一发送数据的客户端，因此它将是唯一一个显着使用此值的客户端。...2^(3) = 8 拥塞避免 让拥塞窗口cwnd缓慢地增大，即每经过一个往返时间RTT就把发送方的拥塞窗口cwnd加1，而不是加倍。...多次丢包最终会导致ssthresh指数减小。通过画cwnd(t)图可以发现，不仅这段时间吞吐量非常低，而且导致恢复完后拥塞避免的起点非常低，从而导致之后的吞吐量也很低。
的类，用于我们传入媒体流并录制视频，因此如何创建 MediaRecorder 并发起录制，是录屏的核心。...，如果同时录制音频流+视频流，那么**“由于音频流锁屏时的状态始终保持活跃”，而“仅视频流锁屏时会触发状态变为不活跃”**，由于并非全部轨道都变为不活跃，这里“MediaRecorder 并不会触发 ondataavailable...由于 webm 文件的视频时长和拖拽信息是写在文件头部的，因此在 WebM 录制未完成前，头部的"Duration"永远是不断增加的一个未知值。...但由于 MediaRecorder 支持分片定时输出小 Blob 文件，导致第一个 Blob 的头部是不可能包含 Duration 字段的，同样搜索头信息"SeekHead", "Seek", "SeekID...答案是肯定的，被修复前的 webm 和被修复后的 webm 由于差异仅在头部，而整体的大部分区域均采用相同的 Blob slice 出来的子 blob 建立，因此空间依然是复用的。
该输入值决定了输出波形的频率，值越小，DDS 通过正弦查找表的步进越慢，输出波形的频率越低。相反，输入值越高，DDS 步进查找表的速度越快，输出波形的频率也越高。...当 M 加倍时，生成的复杂波形的频率也加倍，因为它绕单位圆的步进速度是原来的两倍。与该单位圆的相位值相关的数据点存储在 DDS 的查找表中。...我创建了 E 列和 F 列以表明相位增量的差异确实导致了与 1MHz 相同的十六进制值。...4 - 检查来自目标 IP 从接口的 Tready 信号，验证它已准备好接收下一个数据值。 生成新的比特流后，打开 FPGA 开发板的电源并连接到其 JTAG 端口。...第三张图是输入到 DDS 的相位增量值。 底部的十六进制值只是状态机状态，用于演示每个状态如何与 DDS 控制关联。
阶段 0 ：拟出一个计划 决定在后面的过程中采取哪些步骤，思考整个开发任务如何实现，分步骤建立“路标”，这样可以帮助自己开发时一步一个脚印的逐步完成，有效的防止自己在开发过程中迷失方向。...之后制定日程安排，感觉一下大概需要花多长的时间，然后将这个时间加倍，再加上10％。你的感觉可能是正确的；“也许”能在那个时间里完成。...但“加倍”使那个时间更加充裕，“ 10％”的时间则用于进行最后的推敲和深化。无论对方有什么抱怨和修改，只要 明确地告诉他们：这样的一个日程安排，只是我的一个估计！ 阶段 2 ：如何构建？...阶段 3 ：开始创建 按照计划一步一步的构建好系统，并令其运行起来后，必须进行实际检验，以前做的那些需求分析和系统规格便可派上用场了。保证全面测试通过。...除此之外还会有“递增开发”，也就是在原有的基础上增加新的功能，如果我们本来的系统没有考虑过结构化，就会导致增加功能成本增加，而一个好的结构可以在原有的模式上修改就可以实现开发新功能，大大降低维护成本。
图 1 H.265/HEVC 系统中视频帧处理的主要步骤 在下一步，得到的频谱傅里叶系数按级别进行量化。在四个步骤中执行的所有操作的数据被发送到熵编码器的输入端；这些数据稍后可以用来恢复编码后的图像。...表 1 当前区间的递归分割导致了表格中加粗的区间，我们将在这里以未四舍五入的形式展示：[0.142948471255693, 0.142980027967343)。...（输出到结果比特流的 1 值比特数量等于标准中名为 bitsOutstanding 的计数器的值。在输出 1 值比特后，计数器重置为 0）。当前区间的端点值加倍。...put_bits()过程的流程图如图4所示。该过程以比特值（0或1）作为参数，并将其输出到表示算术编码结果的结果比特流中。在流程图中，将比特输出到流的过程被标记为write_bit()。...在完成输出后，检查bitsOutstanding的值。一系列!b值（在此，流程图使用C语言的布尔非运算的语法）等长于bitsOutstanding的值被输出到比特流中。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过？抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知如何下手？...低代码：实现1行代码快速部署，支持图片、视频、单路/多路rtsp视频流输入，修改配置文件即可快速实现策略修改以及pipeline的组合。 接下来让我们具体看一下PP-Vehicle的工作。...整体方案 ▲ PP-Vehicle技术架构 PP-Vehicle整体分为输入、核心算法、输出三部分： 输入 支持离线图片、视频以及rtsp视频流等形式，可根据输入类型快速配置，如下图为输入配置为rtsp...拉流的示例。...▲ PP-Vehicle rtsp拉流预测示例 核心算法 主要由预训练模型以及逻辑策略组成。预训练模型主要有4个：车辆检测模型、车辆跟踪模型、车牌识别模型、车辆属性分析模型。各个模型性能见下表。
同样地，ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。...然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补短，最终实现 “效率翻倍，快乐加倍” 的梦想。...此外，我们还会有一些流式数据，例如日志采集流、用户点击流等，它们以流的形式源源不断输入，且有很强的时效性，且顺序在传输过程中很容易错乱，导致分析起来异常困难。...例如实时流处理遇到了故障导致输出的结果不够精确时，离线批处理系统可以把数据重跑一次，用更精确的数据来覆盖它。...此外，由于各层之间没有可落盘的文件存储，难以直接分析中间层的数据，通常需要启动一个单独的作业来导出数据才能分析，灵活度欠佳。
同样地，ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。...然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补短，最终实现“效率翻倍，快乐加倍”的梦想。...此外，我们还会有一些流式数据，例如日志采集流、用户点击流等，它们以流的形式源源不断输入，且有很强的时效性，且顺序在传输过程中很容易错乱，导致分析起来异常困难。...例如实时流处理遇到了故障导致输出的结果不够精确时，离线批处理系统可以把数据重跑一次，用更精确的数据来覆盖它。...此外，由于各层之间没有可落盘的文件存储，难以直接分析中间层的数据，通常需要启动一个单独的作业来导出数据才能分析，灵活度欠佳。
在前端拿到数据后，需要将数据在客户端浏览器端进行绘制，最常见的数据呈现方式： 表格类数据呈现：通过为用户提供查询面板，用户输入相关搜索条件后，以二维表的形式呈现数据。...因此对于最终用户看到数据后，往往需要二次分析和存档，所以98%的项目都需要用到纯前端的导出，而导出Excel 和PDF 又是最为普遍的两种格式，这篇文章我们先来分享导出Excel 常见的痛点问题： 无法在前端将多页的表格数据导出到...如果数据量过大，在前端纯导出Excel会容易导致客户端浏览器崩溃，内存溢出等性能问题，导致用户体验非常不好。...； 实现思路如下： 后端实现一个接口，接收Blob类型Excel流，然后将Excel多Sheet页合并成一个Sheet页，然后通过文件流返回给前端 前端利用ACTIVEREPORTSJS自带的导出...Excel，导出Blob类型，然后通过POST请求调用后端接口将Blob流传给后端，下载后端返回的流 具体实现步骤： 前端两种方式： 第一种： 利用ActiveReportsJS的Viewer.Export
|、>、和 < 是通过 shell 执行的，而不是被各个程序单独执行。 echo 等程序并不知道 | 的存在，它们只知道从自己的输入输出流中进行读写。...，确实感觉有点烦 Command-line Environment 学习如何同时执行多个不同的进程并追踪它们的状态、如何停止或暂停某个进程以及如何使进程在后台运行，学习一些能够改善您的 shell 及其他工具的工作流的方法...首先进入ipdb调试 pdb shell中调用step 也就是输入s，然后不停回车就可以逐步调试 发现数组越界后，打印j的值看一看 发现j的值是5，那么j+1的值是6，然后由于j的范围是range...追踪分析器 会记录程序的每一次函数调用，而采样分析器则只会周期性的监测（通常为每毫秒）您的程序并记录程序堆栈。...大多数的编程语言都有一些基于命令行的分析器，我们可以使用它们来分析代码，它们通常可以集成在 IDE 中。 内存 像 C 或者 C++ 这样的语言，内存泄漏会导致您的程序在使用完内存后不去释放它。
通过使用隔离区域，语言可以证明在将非 Sendable 值传递过隔离边界后，该值（以及可能引用它的任何其他值）在调用者中不会被使用，从而防止竞争的发生。...核心需求是为某些枚举案例的所有实例导出一个稳定的 hashValue，无论它们的关联值如何，旨在将具有相同案例名称但不同关联值的实例视为相同的存储目的。...讨论~Copyable 类型中不可用的 deinit[8] 内容概括 讨论围绕着 ~Copyable 类型中不存在不可用的 deinit 以及它对程序员构建代码以与本地数据流分析保持一致的依赖展开。...不可破坏类型的概念旨在增强本地数据流分析并提供编译时保证。它类似于函数的想法，从技术上讲，函数承诺返回一些东西，但实际上却没有，而编译器静态地证明了理论上的不可能。...但是，后一种方法可能会暂时使不变量无效，但可能适用于可接受同步验证的场景，例如避免由于暂时不正确的值导致的 UI 闪烁。
blob有以下三个特征[4]: l两块数据，一个是原始data，一个是求导值diff l两种内存分配方式，一种是分配在cpu上，一种是分配在gpu上，通过前缀cpu、gpu来区分 l两种访问方式，一种是不能改变数据...虽然就代码本身而言，前向数据是因为输入数据不同而改变，后向求导是因为求导不同而改变，根据SRP原则，在一个类里面因为两个原因而改变了数据这种是不合适的设计。...tensor是个比较中规中矩的类型。唯一特别的地方在于在TensorFlow构成的网络中，tensor是唯一能够传递的类型，而类似于array、list这种不能当成输入。...，输出的类型应该是tensor，但是由于输入和权重改变了，输出应该也在随着改变，既然如此，为何不只设计一个tensor，让tensor也能动态改变。...加倍。
在逻辑上，每个 aggregator 接受一个输入行流（Join 会有多个），产出一个输出行流（output stream of rows）。...一行（row）是由多个列值（column values）构成的元组。输入输出流中会包含每个列值的类型信息，即模式（Schema）。...则所有的行只能在单节点执行，而不能并发。 每一行各属一个组。则可以随意切分行的集合，进行并发。...final 没有输出流，提供最终结果给 query\statement。 final 和 limit 对输入流有顺序要求（ordering requirement）。...TiDB 中是存储计算分离，将能下推的计算以 DAG 的形式尽可能的下推，而需要多个节点合并计算只能在计算层做，因此多台存储节点间不需要通信以传输数据。
，然后得到当前的库存值；然后，对此库存值进行校验，如果库存还有，则返回库存值，如果库存没有了，则回滚库存，以便于防止负库存量的存在。...此做法，相比做法一，要稍微可靠一些，由于redis的decr操作直接返回真实的库存值，所以每个请求进来，只要执行了decr操作，拿到的肯定是当前最准确的库存值。...此种做法，最大的一个问题就是，如果大批量的并发请求过来，redis承受的写操作的量，相对于方法一来说，是加倍的，因为回滚库存的存在导致的。...由于setnx的特殊性，当客户端挂掉的时候，是不会释放这个锁的，所以当请求进来的时候，首先通过pexpire命令，为锁设置过期时间，防止死锁不释放。...看了上面四种做法，都不是很完美，其中最大的问题在于，高并发情况下，多条redis命令分开操作库存，极容易发生库存限不住的问题；同时，由于加了rollback库存操作，极容易由于redis写命令的操作数加倍导致压垮
变异测试（Mutation Testing）通过模拟典型应用错误，或者是强制产生有效地测试来定位测试用例设计中的弱点。本文将详细介绍看点信息流Go后台如何提升单测有效性的过程和结果。...优化变异路径 由于存在很多不需要变异的文件，导致出现很多无效的变异体。这部分是需要排除出去，以提高有效性。 ? 关闭无效变异算子 变异算子的类型与项目关系十分密切。...内部变量可以根据mock的入参进行校验（防止无效参数） ? 无效变异体 1....解决方法：在Mock函数中使用stmock.Eq()进行输入参数验证。 ? ? 6. 逻辑判断 逻辑判断时存在多种组合，当前测试用例并没有全面覆盖，导致变异体存活。...总结 本文对腾讯看点信息流后台自动化测试实践进行了阶段性的总结。对变异测试工具、本地运行、平台和流水线搭建、变异体分析、单测用例优化进行了详细的描述。
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