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EasyCVR新内核版本运行后调用播放接口仍无法播放视频的问题处理

上一篇我们讲了EasyCVR正在进行新内核下的视频播放测试，FLV无法播放的问题我们排查出来是端口的问题，但是在进行调用播放接口测试时，EasyCVR仍无法播放视频流，且接口一直处于加载的状态。...在浏览器中打开页面发现访问都是正常的，但是无法播放视频。如果是视频的问题大概率是无推拉流的服务，因此我们又打开任务管理器检查，发现EasyCVR推拉流服务这边是没有起来的。...此处我们尝试直接手动启动，但仍无法启动。 本文我们依旧习惯性先从端口开始思考。...因为新版内核占用的端口较多，首先排查本地启用的端口和软件下的tsingsee.json中用到的端口做下对比，然后根据对比的结果修改对应的端口即可。...视频联网云平台EasyCVR是一个集视频联网共享、存储、流媒体转发、视频转码、视频上云、智能分析统一等多种功能为一体的流媒体视频服务融合性平台。

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EasyGBS更换为MySQL数据库后无法启动的原因分析与汇总

image.png 我们在此前的文章中提及过TSINGSEE青犀视频平台的默认数据库是SQLite，用户可以根据自己的需求将数据库更换为MySQL，具体操作可以参考这篇文章：EasyGBS平台切换为MySQL...数据库的操作步骤及注意事项。...有用户在将EasyGBS更换为MySQL数据库后，出现了服务无法启动的情况。...image.png 结果还是报错，但是数据库的报错输出和EasyGBS的报错输出一致，所以判断是用户的easygbs.ini配置文件配置的数据库密码错误。...更多关于切换为MySQL数据库相关的文章，大家可以参考这些： EasyGBS平台更换为MySQL数据库，提升数据库速度的2个技巧 EasyGBS更换MySQL数据库后无法启动如何处理？

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后的参数，修复移动版无法切换到电脑版的BUG

于是，想到一个办法，给移动版的切换链接带上一个参数，再修改 uaredirect.js，当发现链接后面带了指定参数时，就直接 return，而不再进行 UA 判断，避免再次跳转的尴尬。。。...说干就干，在 oschina 找到如下 2 中获取 url 后面参数的方法： //获取请求url中参数的值： /*方法一：参数值中没有等于号（“=”）*/         function getUrlRequest...符后的字串             var theRequest = new Object();             if (url.indexOf("?") !...符后的字串                 var theRequest = new Object();                 if (url.indexOf("?") !...所以改成了登陆到 PC 版后台的链接，若手机主题已存在登陆链接的，删除替换即可。 最终，解决了移动版无法切换到电脑版的 BUG~！

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Python体系练手项目200例（附源代码），练完可显著提升python水平（鲲鹏编程–Python教育新物种）

47.链式比较 48.链式操作 49.split 分割** 50.replace 替换 1.十转二 将十进制转换为二进制： >>> bin(10) '0b1010' 2.十转八 十进制转换为八进制...： >>> oct(9) '0o11' 3 十转十六 十进制转换为十六进制： >>> hex(15) '0xf' 4.字符串转字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple"...返回对象的哈希值。...38.父子关系鉴定 第二个参数可为元组： 39.所有对象之根 object 是所有类的基类 40.一键查看对象所有方法 不带参数时返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时返回参数...： 44.反向 45.打包 聚合各个可迭代对象的迭代器： 46.过滤器 函数通过 lambda 表达式设定过滤条件，保留 lambda 表达式为 True 的元素： 47.链式比较

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【C++】哈希应用：位图 哈希切分 布隆过滤器

在切分文件的这一步中就要用到哈希切分了，我们可以将IP进行字符串哈希算法的转换，将其转换为整型，控制映射的范围为0-99，即用转换为整型后的值去%100，那么相同的IP就一定会映射到同一个文件当中，此时每个子文件就相当于一个冲突哈希桶...如果哈希切分后的单个子文件还是太大该怎么办呢？...对于位图只能解决整型情况下的K模型，而对于字符串这样类型的K模型问题便无法支持的情况，有大佬将哈希和位图结合提出了布隆过滤器。...即 将字符串通过hashfunc转换为整形后通过除留余数法得到哈希地址，但这样的操作势必会出现哈希冲突，因为字符串是无限的，而整数是有限的，在除留余数得到哈希地址的过程中，肯定会有两个字符串同时映射到相同的哈希地址处...当然是可以的，哈希函数的个数，布隆过滤器的长度都是我们自己可以控制的，这是除留余数法给我们带来的最大的好处，因为我们是不清楚字符串转换为整型后是多大的，所以可以通过%N来将他转换后的整型控制在0 - N

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解决java中html转word文档，转成功后的word文档在断网情况下无法显示图片问题「建议收藏」

（最严重的）图片存在word的是一个链接而已。 当我们在断网的情况下（或者拷贝到两一台电脑上）打开word文档的时候 实际上看到的图片是一个链接，也就是说图片转化的不成功。...原因大致是html转word的时候中间会经过一步处理，先将html的文件转成了xml文件，然后在转成.doc格式，同时将html的图片转成了Base64编码的格式（替换了图片的链接）存在了xml文件里。...好像是涉及到了上面所叙述的html转word的原理部分，但是那是word做的事，鬼知道当我们在选择将word另存为.doc格式的时候word做了什么操作。。。。...方便后面用itext包调用） 2.利用iText的jar包，这个jar包是转化pdf用到的，但是转化成word也能用。保存后在word里面的文件类型是.rtf格式的。能够完美解决问题。...成功后的结果： 文件类型： Demo地址： http://download.csdn.net/download/wht21888/10120532 具体的方式在Demo里有，有什么问题或者你有更好的方式

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概率数据结构：布隆过滤器

现在，假如你有一个庞大的弱密码列表，它存储在一些远程服务器上。由于数据量比较大，无法在RAM中一次加载它们。每次用户输入密码时，都要检查它是否是弱密码。...如果要将数据添加到bloom过滤器，需要将其提供给k个不同的哈希函数，并在位向量中将这些位设置为1。在哈希表中使用单个哈希函数，因此只有一个索引作为输出。...如果我们想要查找“cat”呢，假如返回1、3、7位置为1，虽然刚才我们没有存储该元素，但仍返回位置都为1，这就说明发生了误报。布隆过滤器查找原理图如下： ?...因此布隆过滤器的大小是一个非常重要。 较大的过滤器将具有较少的误报但速度越慢，而较小的过滤器将具有较多的误报。另一个重要参数是我们将使用多少哈希函数。...我们使用的哈希函数越多，布隆过滤器就越慢，填充的速度就越快。但如果哈希函数太少，就可能会有更多误报。其关系图如下： ?

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由散列表到BitMap的概念与应用（一）

二次探测：是针对线性探测的一个改进，线性探测后插入的key值太集中，这样造成key值通过散列函数后还是无法正确的映射到地址上，太集中也会造成查找、删除时的效率低下。...位，下面介绍用位移将十进制数转换为对应的bit位。...接下来的任务就是遍历一次这2.5亿个数字，如果对应的状态位为00，则将其变为01；如果对应的状态位为01，则将其变为11；如果为11，对应的转态位保持不变。...如果说Bitmap对于每一个可能的整型值，通过直接寻址的方式进行映射，相当于使用了一个哈希函数，那布隆过滤器就是引入了k(k>1)k(k>1)个相互独立的哈希函数，保证在给定的空间、误判率下，完成元素判重的过程...下图中是k=3时的布隆过滤器。 布隆过滤器的其中一种应用就是缓存雪崩。 总结 本文首先讲解了散列表的相关概念和应用。

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品味布隆过滤器 Bloom filter的设计之美

误判率 p 的公式是图片 k 次哈希函数某一 bit 位未被置为 1 的概率为图片 插入 n 个元素后某一 bit 位依旧为 0 的概率为图片 那么插入 n 个元素后某一 bit 位置为1的概率为图片...BloomFilter filter = BloomFilter.create( //Funnel 是一个接口，用于将任意类型的对象转换为字节流， //以便用于布隆过滤器的哈希计算...bits) { long bitSize = bits.bitSize(); //使用 MurmurHash3 哈希函数计算对象 object 的哈希值， //并将其转换为一个 byte...图片 虽然计数布隆过滤器可以解决布隆过滤器无法删除元素的问题，但是又引入了另一个问题：“更多的资源占用，而且在很多时候会造成极大的空间浪费”。...布隆过滤器无法删除元素，但我们可以通过计数布隆过滤器和定时重新构建布隆过滤器两种方案实现删除元素的效果。 为什么这么多的开源项目中使用布隆过滤器 ？

2.2K41

如何使用mapXplore将SQLMap数据转储到关系型数据库中

mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具，该工具基于模块化的理念开发，可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来，并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能： 1、数据提取和转储：将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询； 2、数据清洗：在导入数据的过程中，该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...； 3、数据查询：支持在所有的数据表中查询信息，例如密码、用户和其他信息； 4、自动将转储信息以Base64格式存储，例如：Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...图片和PDF等； 5、过滤表和列； 6、根据不同类型的哈希函数过滤数据； 7、将相关信息导出为Excel或HTML； 工具要求 cmd2==2.4.3 colored==2.2.4 Jinja2==3.1.2..."csvdelimiter":",", "database":"" } } 工具运行演示 工具运行： 显示配置： 设置配置： 搜索表： 搜索列： 搜索关键词： 搜索参数

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WWW2020 | 基于GNN和哈希学习的高效推荐系统

尽管如此，但在连续空间中筛选出这样一部分候选物品的计算成本太高，线性搜索的计算复杂度为，其中为物品总数，为特征维数。当较大（百万级）时，这样的复杂度仍使得模型效率低下。...最近基于手工特征的哈希模型和深度哈希模型被相继提出，但前者需要首先学习实值表示，然后在后续步骤中利用符号阈值函数将其二进制化为哈希码，这样一种机制可能无法学得紧凑的二进制码，导致次优解；后者主要用于生成高质量二进制代码...2.2 Hash Code Embedding 在获得了节点的中间表示后，将节点的中间表示输入到一个全连的哈希层，将中间表示按如下所示转换为维的嵌入向量： 其中为参数矩阵，为偏置向量，为函数。...为了生成最终的哈希码，利用符号函数将连续的维实值向量转换为二进制码， 为了能够更好地在海明空间中保存图的拓扑信息，我们利用交叉熵损失来重构观测到的连接： 2.3 Ranking Preserving Hash...4.3 Q3 在这一节中作者对比了改进后的STE算法相较于原始的STE算法有何优势。 ? ? 观察发现，不论是训练损失还是AUC，改进后的STE总是优于原始STE。

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C++：位图和布隆过滤器

首先可以确定的是，由于字符串的排列组合种类非常多，所以我们无论如何都无法做到通过直接定址法让每个字符串正好都对应一个位置……也就是说，我们利用字符串哈希函数在位图中存储大量字符串信息是必然会造成哈希冲突的...经过计算后如果我们的哈希函数是3个的话，大概需要多开4.3倍的空间比较合理。...但是这样会存在三种缺陷： 1、无法确认元素是否真正在布隆过滤器中 因为无论是位图还是布隆过滤器并不是传统意义上的真的存了相对应的元素在里面，而只能反 应具体在不在。...3、无法去重 使用引用计数后，如果一个字符串不小心同时插入了两次，那么对应位置的计数都会增加，这个时候当我们下次要删除的时候，也必须要删除两次，如果只删除一次，那么还是可以找得到。...一般情况下不能从布隆过滤器中删除元素 4. 如果采用计数方式删除，可能会存在计数回绕、删除不在的元素、无法去重等问题。

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位图：爬虫URL去重最佳方案

若用基于链表解冲突，散列表存储URL，则查询时，通过哈希函数定位到某链表后，还需依次比对每个链表中的URL。...较耗时： 链表中的结点在内存非连续存储，无法一次性加载到CPU缓存，无法很好利用CPU高速缓存，数据访问性能方面遭到打击 链表中的每个数据都是URL，而URL不是简单的数字，是平均长度为64字节的字符串...仍使用一个1亿个二进制大小的位图，然后通过哈希函数，对数字进行处理，让它落在这1到1亿范围内。...这样我就无法区分，位图存储的是1还是一亿零一。 为降低这种冲突概率，当然可设计一个复杂点、随机点哈希函数。...所以，对于无法事先知道要判重的数据个数的情况，我们需要支持自动扩容的功能。 当布隆过滤器中，数据个数与位图大小的比例超过某个阈值的时候，我们就重新申请一个新的位图。

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python-for-data-python基础

常用的名字是哈希表或者关联数组 由键值对组成，键是不可变的（哈希的），值是可变的 创建 通过dict函数 直接通过{}中括号创建，中间用逗号隔开 操作 删除 del：del dict[k1]，内存中也没有了...clear：D.clear()变成了空字典，但内存中仍存在 pop：D.pop(k[,d])，以字典的键为参数，删除键值对 更新 update：更新字典，没有返回值 获取键、值 关于键值对、键、值的获取主要用到的是...('number', '1234')) # 返回值是1234，并且原来的字典添加了键值对'number':'1234' # 执行setdefault()后的结果 {'language': 'python...利用zip实现矩阵转置 list2 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] list(zip(*list2)) [(1,3,5), (2,4,6)] map 方法中有两个参数，一个是函数...起到了过滤的作用，将满足条件的对象进行输出: 两个参数：函数+可迭代对象 满足条件的对象进行输出 numbers = range(-5, 5) list(filter(lambda x: x < 0,

1.2K20

高性能短链设计

，下次浏览器再去请求短链的话，不会向短网址服务器请求了，而是直接从浏览器的缓存里拿，这样在 server 层面就无法获取到短网址的点击数了，如果这个链接刚好是某个活动的链接，也就无法分析此活动的效果。...有人说人这个域名还是有点长，还有一招，3002604296 得到的这个哈希值是十进制的，那我们把它转为 62 进制可缩短它的长度，10 进制转 62 进制如下： ?...用所有生成的短网址构建布隆过滤器，当一个新的长链生成短链后，先将此短链在布隆过滤器中进行查找，如果不存在，说明 db 里不存在此短网址，可以插入！...画外音：布隆过滤器是一种非常省内存的数据结构，长度为 10 亿的布隆过滤器，只需要 125 M 的内存空间。 综上，如果用哈希函数来设计，总体的设计思路如下 ?...用哈希算法生成的短链其实已经能满足我们的业务需求，接下来我们再来看看如何用自增序列的方式来生成短链 2、自增序列算法 我们可以维护一个 ID 自增生成器，比如 1，2，3 这样的整数递增 ID，当收到一个长链转短链的请求时

2.9K51

如何把多维数据转换成一维数据？

1参数 Table 需要操作的表 第2参数 Text 列名，文本形式 第3参数 Group 分组的数量，数字格式 第4参数 Hash 应用以获取哈希值的函数 解释： 此作用主要是把表根据哈希值及制定分组数进行分割成单个...这样我们得到3个独立的表。因为返回的结果是list格式，所以我们还需要转成Table格式。 3. 把这3个table里面的行列进行转置。...Table.AddColumn(转换为表, "自定义", each Table.Transpose(...最后展开后筛选，调整，重命名标题即可。 (二) 使用自定义函数 之前我们有做过一个关于多列数据组合的自定义函数。 Power Query中如何把多列数据合并？...使用自定义函数进行多列合并 批量多列合并(转置表,Table.ColumnCount(转置表)/7,7,0) 解释： 第1参数代表需要处理的表，转置表代表上个过程的表 第2参数代表是循环次数，这里实际转换是

2.7K10

python 利用zip()函数进行矩阵转置

python的内置函数zip()，计算矩阵的转置 1、zip()函数介绍：      zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...>>a = [1,2,3] >>>b = [4,5,6] >>>c = zip(a,b) >>>print(list(c)) out:[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 说明，zip转换后类型为元组...，因此打印时需要适用list()函数转换为列表形式，注意转换后内部仍为元组，如需要得到二维列表，需要进一步转换。...[1,2,5]]>>>c = zip(*A)>>>c = list(c)>>>for i in range(len(c)):    c[i]=list(c[i]) #将元组转换为列表 >>>print(...list(c)) out:[[1, 2, 1], [2, 3, 2], [3, 3, 5]] 说明，zip转换后类型为元组，因此打印时需要适用list()函数转换为列表形式 3、适用python编写矩阵转置的函数如下

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