近日,腾讯无线网络与物联网技术负责人李秋香与高校科研教授、产业链、运营商等各行业的嘉宾一起参与了知乎「 科技共振之 5G+ 」活动,除了专业的5G探讨,也聊了不少和开发者们息息相关的问题。基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎超过 10000 条 5G 相关问答中精选内容落地社区专题「 共探 5G 」。
双向延迟(Round Trip Time, RTT),指的是信息从发送方到达接收方,加上接受方发信息给发送方所花费的总时间。双向延迟在工程中更加常见,因为我们可以只在信息发送方或者接收方的其中一方就可以测量到双向延迟(利用ping等工具)。
gr-radar 中的 Static Target Simulator 模块用于在雷达系统中模拟静态目标。这种模拟在雷达信号处理、算法开发和系统验证中非常有用。通过模拟静态目标,可以测试雷达系统的目标检测、定位和追踪能力。这个模块允许用户设置多个目标的属性,如距离、速度、雷达截面等,从而生成对应的回波信号。下面对这个模块进行介绍并详细分析其底层 C++ 代码实现。
在推荐搜索的建模中,我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。但是在电商的问题中,就存在下面这种情况:
用法(场景):更真实的模拟用户场景,需要设置等待时间,或是等待上一个请求的时间,才执行,给sampler之间的思考时间;
命令注入或操作系统命令注入是一类注入漏洞,攻击者能够进一步利用未经处理的用户输入在服务器中运行默认的操作系统命令。
在清洗数据构造正负样本时,由于日志的延迟上报问题,在点击事件的问题中构造样本时,往往会出现将曝光未点击数据误以为是负样本的情况,可真实的负样本真的是这样吗?
对于大多数Visual和lidar融合算法而言,外参标定会极大地影响性能。具体而言,传感器融合算法需要非常精确的传感器之间的外参标定以及时间同步。所以一个能够联合估计visual-lidar外参矫正的几何和时间参数得算法是非常有价值的。另外,考虑到当车辆经历振动或碰撞时,手动校准的外参就会失效。因此自动外参标定功能的具备也是非常重要的。
在最近的渗透测试项目中,为了进一步验证漏洞的可用性和危害性,我们遇到了这样一种情形:构造基于时间差反馈的系统注入命令(OS command injection time based ),从某逻辑隔离的服务器中实现数据获取。 以下是测试过程中的相关思路整理,仅供借鉴参考(渗透测试最终利用工具请移步GitHub-TBDEx)。 漏洞说明 由于该逻辑隔离服务器仅能通过API服务提供的程序接口实现特定服务访问,而在对该API接口的测试过程中,我们发现了一个有趣的GET request请求,其中包含了两个参数,一
该清单中包含一些安全从业人员常用的,针对指定数据库进行sql注入漏洞测试的payload,在安全测试的第一个阶段,我们可以借助外部的一些安全工具,比如nmap进行识别服务器端数据库的指纹信息,更有利于后续的模糊测试。
当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台独立的计算机上。管理网络中跨多台计算机存储的文件系统成为分布式文件系统。该系统架构与网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂。例如,使文件系统能够容忍节点故障且不丢失任何数据,就是一个极大的挑战。 Hadoop有一个成为HDFS的分布式系统,全程为hadoop distrubuted filesystem.在非正式文档中,有时也成为DFS,它们是一会儿事儿。HDFS是Hadoop的旗舰级文件系统,同事也是重点,但事件上hadoop是一个综合性的文件系统抽象。 **HDFS的设计** HDFS以[流式数据访问模式](http://www.zhihu.com/question/30083497)来存储超大文件,运行于商用硬件集群上。关于超大文件: 一个形象的认识: 荷兰银行的20个数据中心有大约7PB磁盘和超过20PB的磁带存储,而且每年50%~70%存储量的增长,当前1T容量硬盘重约500克,计算一下27PB大约为 27648个1T容量硬盘的大小,即2万7千斤,约270个人重,上电梯要分18次运输(每次15人)。 1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes 1 MB = 1,024 KB 1 GB = 1,024 MB 1 TB = 1,024 GB **1 PB = 1,024 TB** **1 EB = 1,024 PB** **1 ZB = 1,024 EB** **1 YB = 1,024 ZB** = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
实用SQL注入备忘录。这个SQL注入备忘录包含常用的语法示例,你可以使用以下内容来执行各种SQL注入攻击。
系统时钟是由定时/计数器产生的输出脉冲触发中断而产生的,一般定义为整数或长整数。输出脉冲的周期叫做一个“时钟滴答”。系统时钟也称为时标或者Tick。一个Tick的时长可以静态配置。
用户实际操作时,并非是连续点击,而是存在很多停顿的情况,例如:用户需要时间阅读文字内容、填表、或者查找正确的链接等。为了模拟用户实际情况,在性能测试中我们需要考虑思考时间。若不认真考虑思考时间很可能会导致测试结果的失真。例如,估计的可支撑用户数偏小。在性能测试中,访问请求之间的停顿时间被称之为思考时间,那么如何模拟这种停顿呢?我们可以借助JMeter的定时器实现。
论坛原始地址(持续更新):http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第15章 ThreadX系统时钟节拍和时间管理(绝
最近遇到一个数字模拟老虎机滚动的问题,以前有做过几次。但是都没有对它进行沉淀,这次觉得应该把这个东西沉淀一下,方便日后使用。本组件主要针对移动端面。如果是PC端可能在低版本浏览器下会出问题。
你是否曾经想过用花哨的、闪闪发光的粒子动画分吸引你网站用户的注意力,而同时又在后台加载一些数据呢?幸运的是,没有必要用诸如 Three.js 之类的 3D 库进行非常深入的图形编程。相反,你需要的是 CSS 和 JavaScript 的一些基本知识以及轻便的动画库(例如 anime.js)。最后我们应该得到以下结果:
帕金森病(PD)是一种以大规模脑功能网络拓扑异常为特征的神经退行性疾病,通常通过脑区域间激活信号的无向相关性来分析。这种方法假设大脑区域同时激活,尽管先前的证据表明,大脑激活伴随着因果关系,信号通常在一个区域产生,然后传播到其他区域。为了解决这一局限性,我们开发了一种新的方法来评估帕金森病参与者和健康对照组的全脑有向功能连接,使用反对称延迟相关性,更好地捕捉这种潜在的因果关系。我们的结果表明,通过功能性磁共振成像数据计算的全脑有向连接,与无有向方法相比,识别了PD参与者与对照组在功能网络方面的广泛差异。这些差异的特征是全局效率的提高、聚类和可传递性与较低的模块化相结合。此外,楔前叶、丘脑和小脑的有向连接模式与PD患者的运动、执行和记忆缺陷有关。总之,这些发现表明,与标准方法相比,有向脑连接对PD中发生的功能网络差异更敏感,为脑连接分析和开发跟踪PD进展的新标志物提供了新的机会。
对上述的任务,我们给一个专业的名字来形容,那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题,这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢?一共有如下几点区别
作用:通过ThreadDelay设定每个线程请求之前的等待时间(单位为毫秒)。
生产者消费者模型 的建立需要借助第三方进行传递信息。那么使用什么充当这个第三方进行传递信息能够使得生产者消费者模型能够效率更高,实现更为简单呢?
在时间序列问题的一般场景中,都是通过在时间域或者时域与频域的变换中进行研究的,而有一类时间序列本身是在确定系统中出现的无规则的运动极具混沌特性的时间序列(混沌的含义是混乱而没有秩序的状态),这个混沌现象是广泛存在的,因为很多后续变化都是对初值敏感,而且虽然整个过程中表面无规则但是实际上是可以通过一些动力学模型预测的。对于这一类混沌时间序列的问题(包括模型建立和预测)在现存的理论中是在相空间进行研究的,所以自然而然相空间重构是处理混沌时间序列中非常重要的过程
在 JavaScript 中,计时器是一个非常值得注意的功能。与普通的手表计时器一样,我们可以一次启动计时器,并在特定时间后执行 JavaScript 中的函数或代码。
请注意,上述挑战和问题是基于ClickHouse的常见情况和一般性原则,具体情况可能因环境配置、硬件性能和数据规模等因素而有所不同。因此,在实际操作中,需要综合考虑系统的整体架构和要求,以确定适合的添加或删除副本的策略和步骤。
主机是具有对应于信息系统的资源的IP地址的任何实体。例如:服务器、路由器、交换机、防火墙、温度传感器、IP摄像机等。
在Unity中,一般的方法都是顺序执行的,一般的方法也都是在一帧中执行完毕的,当我们所写的方法需要耗费一定时间时,便会出现帧率下降,画面卡顿的现象。当我们调用一个方法想要让一个物体缓慢消失时,除了在Update中执行相关操作外,Unity还提供了更加便利的方法,这便是协程。 在通常情况下,如果我们想要让一个物体逐渐消失,我们希望方法可以一次调用便可在程序后续执行中实现我们想要的效果。 我们希望代码可以写成如下所示:
让我分享一个场景:当你想要观看一部电影或视频,而又需要字幕时,在你下载字幕后,却发现字幕没有正确同步,也没有其他更好的字幕可用。现在该怎么做?
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能,能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
声源定位 一.简介 声音定位是人们感知周围事物的一个重要部分。即使看不到那里有什么,我们也可以根据声音大致判断出我们周围有什么。尝试在电子设备中复制相同的系统可以证明是一种有价值的方式来感知机器人、安全和一系列其他应用的环境。我们构造了一个三角形排列的麦克风来定位任意声音的方向。通过记录来自三个麦克风的输入,我们可以将记录相互关联,以识别音频记录之间的时间延迟。因为三个麦克风的物理位置是已知的,所以可以使用麦克风之间的时间延迟来估计声音的方向。估计方向后,我们在液晶显示器上用箭头显示方向。 二.整体设计思路
我们在主从复制中最常遇到我的问题就是复制延迟的问题,那究竟复制延迟是怎么计算的呢?
最近有看到一道题目,使用 JavaScript,隔一秒打印一个数字,比如第 0 秒打印 0,第 1 秒打印 1 等等,如何去实现?
主从复制要求所有写请求都主节点处理,从节点只能处理。读多写少场景,这是不错的选择:创建多个从节点,将读请求分散到所有的从节点,从而减轻主节点的负载,并允许向最近的副本发送读请求。
网络时间协议(NTP )是一种通过因特网服务于计算机时钟的同步时间协议。它提供了一种同步时间机制,能在庞大而复杂多样的因特网中用光速调整时间分配。它使用的是可返回时间设计方案,其特点是:时间服务器是一种分布式子网,能自我组织操作、分层管理配置,经过有线或无线方式同步逻辑时钟达到国家标准时间。此外,通过本地路由选择运算法则及时间后台程序,服务器可以重新分配标准时间。
前段时间在面试的过程中发现,String,StringBuffer,StringBuilder的区别这个问题几乎是面试必问的题,而且在以后的开发中使用的频率极高,懂得底层原理对以后的开发效率会有大大的提高,所以在此进行总结。
近日,金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例,目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品,单实例负载能力是传统CPU的30倍以上,具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点,性价比更高,为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑,满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出,将加速人工智能技术应用的普及,通过优质的产品和体验,让人工智能的潜
大脑在自发言语回忆前的活动为记忆提取的认知过程提供了一个窗口。但是这些记录中包含了与记忆提取无关的神经信号,例如与反应相关的运动活动。本研究中,我们探究了极端记忆要求条件(被试在几秒钟或几天后进行内容回忆)下记忆提取的EEG频谱生物标志物。这种操纵方式有助于分离出与长时记忆提取相关的脑电成分。在回忆提取之前,我们观察到theta (4-8Hz)频段功率增加(+ T),alpha (8-20Hz)频段功率(-A)降低和gamma (40-128Hz)频段功率增加(+ G),这种频谱模式(+ T-A + G)区分了长延迟回忆和立即回忆的情况,我们认为频谱模式(+ T-A +G)可以作为情景记忆提取的生物标志物。
HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统。 一、HDFS的主要设计理念 1、存储超大文件 这里的“超大文件”是指几百MB、GB甚至TB级别的文件。 2、最高效的访问模式是 一次写入、多次读取(流式数据访问) HDFS存储的数据集作为hadoop的分析对象。在数据集生成后,长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析都将设计该数据集的大部分数据甚至全部数据,因此读取整个数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。 3、运行在
青,取之于蓝,而青于蓝;冰,水为之,而寒于水。木直中绳,輮以为轮,其曲中规。虽有槁暴,不复挺者,輮使之然也。故木受绳则直,金就砺则利,君子博学而日参省乎己,则知明而行无过矣。
所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 测试数据库 我们本文就以如下数据库作为测试数据库,完成我们的注入分析
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、李亚洲 结合语音合成模型、视频生成模型等,本论文研究了如何使用原始文本生成人读随机文本的虚拟视频,且口型完全对照,更加自然逼真。 目前存在大量关于使用机器学习方法生成图像的研究(Isola et al.,2016)。同样,语音合成方面也有显著进展(Sotelo et al.,2017)。不过,将两种模式同时建模的研究并不多。本论文展示了结合多个近期开发的模型生成人读随机文本的虚拟视频。我们的模型可在人说话的任意近景(close shot)视频集合(带对应的转录文本
生产者是指生产数据的任务,消费者是指消费数据的任务。当生产者的生产能力远大于消费者的消费能力,生产者就需要等消费者消费完才能继续生产新的数据,同理,如果消费者的消费能力远大于生产者的生产能力,消费者就需要等生产者生产完数据才能继续消费,这种等待会造成效率的低下,为了解决这种问题就引入了生产者消费者模型。
为了进一步提升用户观看直播时的体验,直播软件在开发中通常都会对常见的问题做出预备方案,常见的延迟、卡顿等情况都尽量通过技术做好处理,一旦出现问题就会直接影响到用户的使用体验,下面给大家讲解一下如何做好直播的体验优化。
软件项目延期可能困扰任何行业,任何团队和任何单个项目,一旦延期就可能导致高昂的损失。项目延期对于任何公司而言都可能是代价高昂的事件。
这篇文章最开始再我的群里面有讨论过,当时想写的这篇文章的,但是因为一些时间的关系所以便没有写。最近阅读微信文章的时候发现了一篇零度写的一篇文章《分享一道阿里Java并发面试题》,对于有关Java并发性技术的文章我一般还是挺感兴趣的,于是阅读了一下,整体来说还是挺不错的,但是其中犯了一个验证可见性的问题。由于微信文章回复不方便讨论,于是我便把之前一些和群友的讨论在这里写出来。
注意到 LFM 信号模糊函数沿多普勒频率轴的切面是与单脉冲类似的,因为脉冲形状没有发生改变(只是增加了频率调制)。然而,沿时间延迟轴的切面变化显著,与没有调制脉冲的切面图相比窄了很多,第一个零点位于:
作者(三位Google大佬)一开始提出DNN的缺点,DNN不能用于将序列映射到序列。此论文以机器翻译为例,核心模型是长短期记忆神经网络(LSTM),首先通过一个多层的LSTM将输入的语言序列(下文简称源序列)转化为特定维度的向量,然后另一个深层LSTM将此向量解码成相应的另一语言序列(下文简称目标序列)。我个人理解是,假设要将中文翻译成法语,那么首先将中文作为输入,编码成英语,然后再将英语解码成法语。这种模型与基于短语的统计机器翻译(Static Machine Translation, SMT)相比,在BLUE(Bilingual Evaluation Understudy)算法的评估下有着更好的性能表现。同时,作者发现,逆转输入序列能显著提升LSTM的性能表现,因为这样做能在源序列和目标序列之间引入许多短期依赖,使得优化更加容易
在我们舆情分析系统里,有一个功能是文章搜索,返回相似性去重后的文章,这里比较耗时的是一个相似性去重的功能,就是在返回的数据集里将相似的文章去掉。
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