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两种基于时间窗口的限流器的简单实现

之前开发的一款基于OpenTelemetry的Tracing组件需要使用基于速率限制（Rate Limiting）的跟踪采样策略，本想使用现有的解决方案，比如System.Threading.RateLimiting...我只提供的两种基于时间窗口的实现，如下所示的基于“滑动时间窗口”的实现类型SliddingWindowRateLimiter，我们在构造的时候指定时间窗口和阈值。...为了让Channel中只包含指定时间窗口的时间戳，我们利用一个LongRuning的Task执行Trim方法对过期的时间戳进行“裁剪”。...如果提取出来时间戳在Now-Window与当前时间之间，意味着Channel里面的时间戳均在设定的窗口内，此时同样需要等待，等待时间为Window - (Now - Timestamp)；只有在提取的时间超出窗口范围...二、固定时间窗口 如下这个FixedWindowRateLimiter类型是针对“固定窗口”的实现，字段_windowTicks和_permit同样表示时间窗口的时长（这里我们使用Int64类型的Ticks

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如何通过时间窗口的分析算法提高上网行为管理软件的性能

以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤：数据采集和存储优化：使用时间窗口来限定数据的采集范围，只保留最近的数据，减小数据量。...采用高效的数据库和存储方案，以便快速检索和处理数据。实时监测与响应：利用时间窗口算法实时监控网络流量，及时检测异常行为。基于时间窗口的分析可帮助软件快速识别和应对网络攻击和威胁。...用户行为分析：使用时间窗口分析算法来识别和分析用户的上网行为模式。通过了解用户习惯，软件可以更好地适应用户需求，减少误报率。网络流量控制：利用时间窗口算法来管理网络流量，确保带宽分配合理。...根据时间窗口的历史数据，进行流量优化，以提高性能和响应速度。威胁检测与阻止：基于时间窗口的分析可以帮助软件及时检测到网络威胁，如DDoS攻击或恶意软件。...性能监控和调优：使用时间窗口分析来监控软件性能，包括响应时间、资源利用率等。根据监控结果进行调优，以确保软件持续高效运行。用户界面改进：基于时间窗口的数据分析可以为用户提供更有用的信息和报告。

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    Flink基于事件时间的watermarks使用总结

    例如当使用一小时时间窗口处理数据时，窗口时间结束时需要通知window operator(one hour operator)关闭正在运行的窗口，是否可以关闭运行的窗口，是由watermark和当前event...Watermark(t)表明event time已经到达了该数据流中的t时间点，流中后续不会再出现带有t’的元素。 下图是一个使用逻辑时间轴的steam，图下面是watermark数据。...图中的events是按时间升序的，这样的stream中的watermark只是流中的周期性标记。 下面这个例子中的流是无序的，水印对于这种无序流是非常重要的。下图中的事件没有按事件排序。...wm还是按前面元素的值计算出来的，所以会由于本身乱序（比如递增数列中减小了） * 还使用之前的wm（使用较大的wm）出现一种情况，就是wm>乱序ts的情况，这种情况出现说明乱序已经超过 * 了WM的容忍范围...* 例如上面的1484892893000,2017-01-20T06:14:53+0000时间点的WM>TS，因为乱序的时间戳已经超过了 * 30000，综上可以通过判断ts是否小于wm来判断是否当前数据超出乱序容忍范围

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    2021年大数据Flink（十九）：案例一 基于时间的滚动和滑动窗口

    ---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4  * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口  * 需求2:每5秒钟统计一次...，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口  */ public class WindowDemo01_TimeWindow {     public static void...--基于时间的滚动窗口         //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔)         SingleOutputStreamOperator<CartInfo

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    【MySQL数据库】MySQL聚合函数、时间函数、日期函数、窗口函数等函数的使用

    SELECT语句及其条件表达式都可以使用这些函数，函数可以帮助用户更加方便的处理表中的数据，使MySQL数据库的功能更加强大。本篇文章主要为大家介绍几类常用函数的用法。...说明: 使用distinct可以排除重复值； 如果需要对结果中的值进行排序，可以使用orderby子句； 　　 separator是一个字符串值，默认为逗号。...日期函数         日期和时间函数主要用来处理日期和时间值，一般的日期函数除了使用DATE类型的参数外，也可以使用DATESTAMP类型或者TIMESTAMP类型的参数，但是会忽略这些值的时间部分...选项用于指定 分区内的排序方式，与 ORDER BY 子句的作用类似 以及窗口大小（frame_clause）。...frame_clause选项用于在 当前分区内指定一个计算窗口，也就是一个与当前行相关的数据子集。

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    【MySQL数据库】MySQL聚合函数、时间函数、日期函数、窗口函数等函数的使用

    说明: 使用distinct可以排除重复值； 如果需要对结果中的值进行排序，可以使用orderby子句； 　　 separator是一个字符串值，默认为逗号。...图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 图片 编辑 日期函数 日期和时间函数主要用来**处理日期和时间值**，一般的日期函数除了使用**DATE类型**的参数外，也可以使用**DATESTAMP...类型**或者**TIMESTAMP类型**的参数，但是会忽略这些值的时间部分。...选项用于指定分区内的排序方式，与 ORDER BY 子句的作用类似 以及窗口大小（frame_clause）。...frame_clause选项用于在当前分区内指定一个计算窗口，也就是一个与当前行相关的数据子集。

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    使用 SIMATIC S7-1500 和 TM Timer 的基于时间的 IO

    对于分布式 IO 系统 ET 200MP 和 ET 200SP，工艺模块 TM Timer DIDQ 16x24V 和 TM Timer DIDQ 10x24V 可用于在数字输入端读取具有高时间分辨率的信号...我们会在此使用时间戳。 基于时间的 IO 表示输入和输出信号的基于时间的处理。为此，所有事件都与通用时间基准相关，即所谓的 TIO_Time。...在 SIMATIC CPU 的整个运行期间，TIO_Time 会传送多个唯一时间值，以便为每个事件的每个输入和输出信号分配一个唯一的时间值，即所谓的时间戳。...图 01 本应用示例将借助具体应用向您介绍基于时间的 IO 的所有功能和应用方法。在配有推进器的传送带的简单示例中，说明了通过基于时间的 IO 高精度采集信号和高精度输出信号的过程。...图 02 该示例可为您提供所需的全部基础知识和组态信息。另外，在程序块中还向您说明了通过时间戳读取、处理和输出信号的过程。根据该应用示例，可实现高精度信号采集和信号输出的独立应用。

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    使用 Python 通过基于颜色的图像分割进行物体检测

    我们将从一个简单的例子开始，向你展示基于颜色的分割是如何工作的。 忍受我一下，直到我们得到好的东西。 ?...一个Ombre圈 - 使用photoshop制作的图像 如果你想和我一起尝试，你可以从原文免费获得这个图像。 在下面的代码中，我将把这个图像分成17个灰度级。然后使用轮廓测量每个级别的区域。...我是一名计算机工程专业的学生，我正在开展一个名为机器学习的项目，用于智能肿瘤检测和识别。 在该项目中使用基于颜色的图像分割来帮助计算机学习如何检测肿瘤。...当处理MRI扫描时，程序必须检测所述MRI扫描的癌症水平。它通过将扫描分割成不同的灰度级别来实现这一点，其中最暗的是充满癌细胞，而最接近白色的是更健康的部分。然后它计算肿瘤对每个灰度级的隶属程度。...表示，你可以通过将其RGB转换为HSV来了解它，如下所示。

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    零零信安王宇：通过基于VPT的风险管理 用20%的时间去解决80%的风险

    Gartner“基于风险的弱点管理”的五大关键点 Gartner在2018年提出了”符合Carta方法论的弱点管理“项目，在经过三年的沉淀和完善后，最终使用了一个更适合的名称——”基于风险的弱点管理“...王宇谈道，按照当前的CVE和CVSS判定规则看，会更多地将可被用于发起远程攻击的漏洞定位为高风险，但在实际中，很多漏洞并不是非法黑客所喜欢使用的，反而是一些信息收集类或是一些中风险的漏洞会被更多的利用。...VPT的关键能力——不在没有风险的漏洞上浪费时间 那么如何将基于风险的弱点管理通过工具、技术和服务手段来进行落地呢？...用20%的时间去解决80%的弱点与风险问题 在参考了Gartner和Tenable的方法论之后，王宇也分享了自己对于如何做好基于风险的弱点管理的思路，归纳起来其实也是三个部分： 1、做好全面准确的全网资产测绘...这三个部分整合在一起，也就形成了零零信安的基于弱点的风险管理解决方案，将弱点管理起来，将优先级提出来是这个解决方案的核心关键词，只有这样才能够令企业用户用20%的时间去解决80%的问题，这也是零零信安从创立之日起一直坚持的整体思路

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    使用Keras实现 基于注意力机制（Attention）的 LSTM 时间序列预测

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。...如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行 登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测 本次我们要进行的是 使用 注意力机制 +...LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow...11个timestep，说明注意力机制很成功 对于维的注意力机制 上述的例子 是将注意力机制使用在了 timestep 上，决定哪个时间步对于结果的影响较大。...而如果我们想将 注意力机制使用在维上呢？ 比如使用多维去预测一维的数据，我们想使用注意力机制 决定哪些维对于预测维起关键作用。

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    尝鲜使用微众银行WeCross实现基于哈希时间锁定的跨链转账

    尝鲜使用微众银行WeCross实现基于哈希时间锁定的跨链转账 jasonruan 2020.05.13 0 前言 微众银行在最近（2020年5月12日）发布了WeCross v1.0.0-rc2，WeCross...是微众区块链跨链协作平台，新版本对Stub（跨链路由）进行了插件化封装，开发者只需根据插件规范进行开发，即可让WeCross接入不同类型的链，此外，还基于HTLC（哈希时间锁定）事务机制，实现了跨链转账...本文就将带你尝鲜使用WeCross实现基于哈希时间锁定的跨链转账，文章最后再介绍下HTLC（哈希时间锁定）的原理。我们开始吧。...如下图所示，我们用一个例子来阐述如何使用哈希时间锁定进行跨链的原子资产交换，假设 Alice 和 Bob 有资产交换的需求，Alice想用1个BTC和Bob换20个ETH。...，通过跨链路由调用对应的合约来自动完成。

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    使用c#的 asyncawait编写 长时间运行的基于代码的工作流的 持久任务框架

    持久任务框架 （DTF） 是基于async/await 工作流执行框架。...最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时，深入了解了一下，这个DTFx在Azure 基础设施有大量的应用，现在Dapr团队正在把这个实践抽象成工作流构建块，具体参看https://github.com...推荐大家从这两个仓库可用来学习和生产使用。...这个项目通过更多功能扩展持久任务框架，并使其更易于使用，目前还在开发过程中，尚未达到投入生产的程度。包含了下列这些功能，让你在任何地方都可以运行。...更多定义存储功能的接口 依赖注入集成 EF Core MySql/PostgreSQL/SqlServer storages 分布式工作线程：允许在多个工作线程中拆分业务流程/活动实现 通过 GRPC

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    【SLAM】开源 | 一个基于学习的CNN+LSTM视觉位置架构，通过时间反向传播训练，位置识别性能SOTA！

    Learning: Heuristic-Free High-Performance Long-Term Place Recognition 原文作者：Marvin Chancan 内容提要 近十年来，使用手工启发式的顺序匹配已经成为基于路径的位置识别的标准实践...然而，在短时间窗口搜索时，这些算法的查全率性能显著下降，同时对自主导航研究的大数据集要求较高的计算和存储成本。...在这里，受即使没有视觉也能稳健导航时空尺度的生物系统的影响，我们开发了一种联合视觉和位置表示学习技术，通过顺序过程，并设计了一个基于学习的CNN+LSTM架构，可通过时间反向传播进行训练，对于视点和外观不变的位置识别...与经典的两阶段(如先匹配后临时滤波)不同，我们的网络直接消除了假阳性率，同时联合学习从单个单目图像序列的序列匹配，即使使用短的TWs。...此外，在包含35768帧连续帧的729公里路线上，SPL的部署速度比经典方法快70倍。大量的实验通过定量和定性的结果证明了这个框架的潜力。

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    SpikMamba 当基于事件的动作识别中的 SNN 与 Mamba相遇 ！

    此外，为了提高建模的局部性，作者使用了基于脉冲窗口的线性注意机制。...设计上，SNNs（图1（b））通过事件驱动的计算在时间动态上整合事件特征，有效地处理了事件相机数据的时空稀疏性，形成对场景的连贯理解。...作者探索了Mamba和基于窗口的线性注意脉冲基机制，用于模拟事件数据中的全局和局部时间依赖性。 作者使用常见的基于事件的HAR数据进行实验，以展示作者相对于现有最先进算法具有优越性能。 2....它封装基于窗口的线性注意力和Mamba到SNN，以模拟事件数据的局部和全局时间依赖性，从而实现HAR。最后，SpikMamba块生成的嵌入经过池化后，通过一个最终的线性层进行分类。...通过利用尖峰神经网络（SNN）的能量效率和Mamba的长时间序列建模能力，SpikMamba有效地捕捉了稀疏和高时间分辨率事件流的全局依赖性。

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    【点云论文速读】基于优化的视觉惯导里程计与GPS的紧耦合的融合方案

    与之前的工作不同，这些工作是松耦合的，使用紧密耦合的方法可以利用所有测量值之间的相关性。通过最小化包含视觉重投影误差、相对惯导误差和全局位置残差的代价函数来估计最新系统状态的滑动窗口。...使用IMU预积分来计算惯性残差，并利用此算法的结果来有效地计算全局位置残差。实验结果表明，该方法在不增加优化计算量的前提下，实现了精确的全局一致估计。我们的方法始终优于松耦合融合方法。...在图的底部，IMU测量值在时间线上用十字表示，而关键帧和全局位置测量值分别用黑色和绿色箭头表示。 ? 在这项工作中，我们提出了一种基于优化的紧密耦合方法来融合视觉、惯性和全局位置测量。...全局位置测量用于定义优化图中的新因子，如图1所示。我们定义了一种基于关键帧的滑动窗口优化方法，区别在于全局位置因子的加入，因为优化中的状态数不会改变。这些新的误差项可以使用IMU预积分算法有效地计算。...●总结 本文将融合问题描述为一个基于关键帧的滑动窗口优化问题，其中使用GPS信息计算出新的全局因子。利用IMU预积分项的计算将GPS全局因子包含在优化中，与视觉+惯导的方法相比，计算成本几乎没有增加。

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    把LLM视作操作系统，它就拥有了无限「虚拟」上下文，伯克利新作已揽1.7k star

    尽管有了长足的进步，但 LLM 使用的固定长度的上下文窗口极大地限制了对长对话或长文档推理的适用性。即使是使用最广泛的开源 LLM，它们的最大输入长度只允许支持几十条消息回复或短文档推理。...MemGPT 则负责管理内存、LLM 处理模块和用户之间的控制流。这种设计允许在单个任务期间反复进行上下文修改，从而允许智能体更有效地利用其有限的上下文窗口。...为了提供更长的上下文长度，该研究允许 LLM 通过「LLM OS」——MemGPT，来管理放置在其上下文窗口中的内容。...MemGPT 通过函数调用协调主上下文（上下文窗口中的内容）和外部上下文之间的数据移动，MemGPT 根据当前上下文自主更新和检索。...结果显示，MemGPT 能够通过查询档案存储有效地对检索器进行多次调用，从而可以扩展到更大的有效上下文长度。

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    TANDEM 基于深度多视图立体视觉的实时跟踪和稠密建图

    摘要 本文提出了一个实时单目跟踪和稠密建图框架， 对于姿态估计，TANDEM基于关键帧的滑动窗口进行BA(bundle adjustment)， 为了增强鲁棒性，提出了一种新的跟踪前端，该前端使用由稠密深度预测增量构建的全局模型渲染的深度图...SLAM框架，无缝结合了经典的直接法VO和基于学习的MVS三维重构； （2）据我们所知，第一个利用全局TSDF模型渲染的深度的单目稠密跟踪前端； （3）一种新颖的MVS网络，CVA-MVSnet，它能够通过利用视图聚合和多级深度预测来利用整个关键帧窗口...图2：（a）使用视觉里程计优化的稀疏点和3D模型渲染的稠密深度图跟踪每帧，关键帧的姿态通过滑动窗口光度束调整进行估计，并输入CVA MVSNet进行稠密的深度预测，深度贴图融合为全局一致的TSDF体积，...表2:在VO窗口中使用所有关键帧不会改善基线，然而，将Win与视图聚合（VA）相结合会以增加推理运行时间和内存为代价产生更准确的结果 三维重建的实验对比 总结 我们介绍了TANDEM，一种实时稠密的单目...SLAM系统，该系统采用了一种新颖的设计，将直接光度视觉里程计与深度多视角立体视觉相结合，特别是提出了CVA MVSNet，它有效地利用了整个关键帧窗口并预测高质量的深度贴图，此外，提出的密集跟踪方案通过跟踪

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    安徽大学范存航、吕钊团队提出使用动态图自蒸馏方法实现基于EEG的高性能听觉注意检测

    鸡尾酒会场景示意图(图片来自知乎) 图2 听觉注意检测任务的双说话人范式 近年来，由于神经科学研究表明大脑通过非线性映射处理听觉刺激，传统的线性方法难以处理大脑中的非线性映射，并且随着时间窗口的缩短，...在KUL数据集上，不同模型在不同时间窗口下的检测精度。 为了评估动态图自蒸馏模型在高检测性能方面的有效性，研究团队进行了广泛的实验比较。...在DTU数据集上，不同模型在不同时间窗口下的检测精度。...DGSD模型和两个先进基线模型的可训练参数比较。 综上，本文提出了一种使用动态图自蒸馏进行基于EEG的听觉注意检测方法。...通过利用动态图卷积网络有效地对具有非欧几里得性质的EEG数据进行表示，进而从EEG数据中提取与听觉空间注意相关的关键特征信息。此外，通过与自蒸馏策略相结合，从而提升检测性能。

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