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解除飞young宽带设备数量限制

前言 首先感谢cj大佬 开源,吃水不忘挖井人 很多学校都有校园网需要拿账号去登陆或者限制流量或者限制时间才能畅游internet这就很烦,俗话说上有政策下有对策,大家也想了很多办法来解决这些限制。...今天我就要给大家介绍一个针对破解飞young设备限制方法极其简单,这样一个宿舍都可以用了。可以平摊网费剩下一笔巨款。废话不多说我们进入正题。...5.点击第一个抓取到数据包应该是你抓到包最大哪一个,进去之后选择数据量最多那一行 ?...6.找到下图中内容 Password=后面的内容,就是加密之后密码,是整个Password=后面的内容 ?...账号就是你手机号(也可能是2710开头宽带号码)密码需要抓包密码 3.登录完成之后你电脑就可以不受登录设备影响了。 *=

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团队如何限制合适在制品(WIP)数量

其公式为:周期时间=在制品数量/吞吐量 周期时间:完成每个工作项所需时间 在制品数量:并行工作量 吞吐量:完成每个工作项所需平均时间 举个例子,A在排队买快餐,已知A在第20个(队伍最后一位),且收银窗口每分钟能处理一个人点餐需求...没有限制是不对 不设置数量限制,这是不少团队在导入看板方法时最常犯错误。没有在制品限制会让成员丧失积极性和改进动力。久而久之,看板上任务项也会越堆越多,很难再推动工作取得进展。...当我们手上并行事情越多,流程中所有工作项前置时间就越长,此时限制工作数量,就能推动我们尽快完成手头工作,不断改进流程。...[f_a87d57bc9b36ffb4bb57cf32d9b785f2&t=jpg&o=&s=&v=1650954729] 3、限制在制品四种方式 按照人数限制在制品 限制每个人可以同时激活头像数,...按照列限制在制品 按列限制在制品数量,这样能让成员聚焦在工作项流动上。

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如何限制 WordPress 站点文章,分类和素材数量

如果你和我一样,使用 WordPress 多站点来做一个 SaaS 平台,比如我做花生小店,那么就需要对限制每个站点文章类型,分类模式和媒体素材数量进行限制限制文章类型数量 以商品文章类型为例...,讲一下如何限制文章类型数量: function wpjam_limit_post_type_number($current_screen){ global $pagenow; if($pagenow...以商品分类这个分类模式为例,讲一下如何限制分类模式数量: function wpjam_limit_taxonomy_number($term, $taxonomy){ if($taxonomy...,就会出现: 限制媒体素材数量 媒体素材是最占资源,这个运营 SaaS 就不得不限制了: function wpjam_limit_attachement_count($file){ $counts...,就会出现: 当然运营 SaaS 还有其他地方和做一个单独博客是不一样,今天主要就是对资源限制最一些粗浅介绍,你对 SaaS 平台技术和运营有什么看法,可以一起来探讨。

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linux中修改打开文件数量限制

在 Linux中你可以更改打开文件最大数量。你可以使用ulimit命令。它使你能够控制可用于 shell 或由它启动进程资源。...例如在一个 CentOS 我服务器,限制设置为 365004 在 Linux 中检查硬限制 # ulimit -Hn 65535 检查 Linux 中限制 # ulimit -Sn 65535...例如: # su rumenz $ ulimit -Sn 1024 $ ulimit -Hn 1024 如何在 Linux 中检查系统范围文件描述符限制 如果你正在运行服务器,你某些应用程序可能需要更高打开文件描述符限制...一个很好例子是MySQL/MariaDB 服务或 Apache 网络服务器。 你可以通过编辑内核指令来增加 Linux 中打开文件限制 fs.file-max。...如果要立即应用限制,可以使用以下命令: # sysctl -p 在 Linux 中设置用户级别打开文件限制 上面的示例展示了如何设置全局限制,但你可能希望对每个用户应用限制

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用 subsetting 限制连接池中连接数量

内网使用服务发现后,服务与其它服务实例之间使用一条 TCP 长连接进行通信。这种情况下常见做法是按照 registry 下发 host:port 列表来直接建连。 简单来说就是下图这样: ?...每一个服务实例都需要和它依赖服务每一个实例都把连接给建上。如果各个服务规模不大,这样没什么问题。...因为每个实例拥有从 0 开始连续唯一自增 id,且计算过程能够保证每个 round 内所有实例拿到服务列表排列一致,因此在同一个 round 内 client 会分别 backend 排列不同部分切片作为选中后端服务来建连...上下线情况 client 上下线 client 上下线用滚动更新方式,并不会影响其它 client 连接分布,所以每个 client 下线时,只是对应后端少了一些连接,暂时会导致某些 backend...这个算法问题 这个算法看上去比较完美,但是问题在于它需要一些前提。 每个服务都能被分配从 0 到 N 连续唯一 id,这一点在没有外部依赖情况下比较难做到。

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Word VBA技术:统计文档中每个字母字符数量

标签:Word VBA 在某些情况下,可能想知道在文档中每个字母有多少个,即字母a-Z中每个有多少,或者可能想找出特定文本中最常用字母。...本文包括两个VBA宏,计算Word文档中每个字母或其他字符数量。 程序1:在对话框中显示结果,其中按指定顺序显示每个字符计数。...strMsg = strMsg & strInfo Next lngCount '在对话框显示信息 strMsg = strMsg & vbCr & vbCr & _ "主文档中字母数量...(.Range, Len(strCharacters), 2) End With '添加strCharacters中每个字符信息 For lngCount = 1 To Len(strCharacters...你可以以这些代码为基础,统计其他字符数量。例如,如果还想统计每个数字数量,可以添加数字0-9。

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如何调优Spark Steraming

调优 2.1 并行化 2.1.1 执行器Executor num-executors 执行器是一个在每个Worker上执行JVM进程。那么如何选择执行器数量呢?...但是我们在选择executor数量时候,有几条经验可供参考: 为每个节点上操作系统和其他服务留出一些资源 如果在YARN上运行,也占用应用程序Master executor-memory 该参数用于设置每个...executor-cores 该参数置每个Executor进程CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程能力。...根据自己资源队列最大CPU core限制是多少,再依据设置Executor数量,来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。...任务以线程而不是执行器 进程执行。每个DStream由RDD组成,而RDD又由分区组成。每个分区是一块独立数据,由一个任务操作。因为一个RDD中分区数与任务数之间存在几乎一对一映射。

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Crossplane支持自定义资源数量突破了Kubernetes限制

作者 | Nic Cope 译者 | 平川 在过去几个月里,Crossplane 支持自定义资源数量突破了 Kubernetes 限制。...在过去几个月里,Crossplane 支持自定义资源数量突破了 Kubernetes 限制。在这篇文章中,我们将探讨下由 Upbound 工程师发现限制,以及我们如何帮助克服它们。...有了 AP&F: 每个 API 服务优先级数量都可配置。 类似 RBAC 规则根据资源类型、用户、命名空间等对请求进行优先级分类。...当 API 服务器过载时,请求会收到一个低开销 HTTP 429 “请求太多”响应。 减少执行发现所需 HTTP 请求数量工作也在进行当中,为是可以去掉速率限制。...近期,我们已经开始大幅减少 API 服务器使用 etcd 客户端数量,从每个 CR 版本一个减少到每个传输一个(即每个 etcd 集群)。

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Android:支持单选,多选,还可以限制选择数量流式布局

前言 由于开发需要,需要做一个效果,一个流式布局标签,可多选,并且要限制选择数量,在查找了许多大神写代码后,决定用鸿洋大神写一个框架...." android:padding="20dp"> 支持属性: max_select:-1为不限制选择数量...,>=1数字为控制选择tag数量 auto_select_effect 是否开启默认选中效果,即为selector中设置效果,默认为true;如果设置为false,则无选中效果,需要自己在回调中处理...,因为我项目中在展示完数据后还可以手动添加新标签,此项目没有设置添加新数据方法.虽然有刷新数据方法,但是这样之前选中标签也会一块刷新,也就是等于重置.于是我就结合刷新数据方法和设置默认选中方法...,解决了我问题.下面放代码 前面的设置都是一样,重复步骤就不写了.

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Laravel 实现Eloquent模型分组查询并返回每个分组数量 groupBy()

Laravel 5.5 Linux mint 18 PHPStorm 最近刚玩Laravel,手册源码还没来得及看完就跃跃欲试做了个小项目,其中有个需求是分组查询数据库中一个字段并返回每个分组中数量...having 方法用法和 where 方法类似: $users = DB::table('users') - groupBy('account_id') - having('account_id...这时可使用 select 方法自定义一个 select 子句来查询指定字段: $users = DB::table('users')- select('name', 'email as user_email...参考: Laravel Eloquent groupBy() AND also return count of each group 以上这篇Laravel 实现Eloquent模型分组查询并返回每个分组数量...groupBy()就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

Spark应用通过一个“集群管理器(Cluster Manager)”外部服务在集群中机器上启动,其中它自带集群管理器叫“独立集群管理器”。...一台运行了多个执行器进程机器可以动态共享CPU资源 粗粒度模式:Spark每个执行器分配固定数量CPU数目,并且在应用结束前不会释放该资源,即使执行器进程当前没有运行任务(多浪费啊 = =)。...有以下四个方面: 并行度 影响性能两个方面 a.并行度过低时,会出现资源限制情况。此时可以提高并行度来充分利用更多计算core。 b.并行度过高时,每个分区产生间接开销累计起来会更大。...Spark会根据spark.storage.memoryFraction限制用来缓存内存占整个JVM堆空间比例大小。超出限制的话,旧分区会被移出内存。...硬件供给 影响集群规模主要这几个方面:分配给每个执行器节点内存大小、每个执行器节点占用核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据本地磁盘数量(在数据混洗使用Memory_AND_DISK存储等级时

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

Spark应用通过一个“集群管理器(Cluster Manager)”外部服务在集群中机器上启动,其中它自带集群管理器叫“独立集群管理器”。...2.配置资源用量: --num -executors :设置执行器节点,默认值为2 --executor -memory: 设置每个执行器内存用量 --executor -cores: 设置每个执行器进程从...一台运行了多个执行器进程机器可以动态共享CPU资源 粗粒度模式:Spark每个执行器分配固定数量CPU数目,并且在应用结束前不会释放该资源,即使执行器进程当前没有运行任务(多浪费啊  = =)。...Spark会根据spark.storage.memoryFraction限制用来缓存内存占整个JVM堆空间比例大小。超出限制的话,旧分区会被移出内存。...硬件供给 影响集群规模主要这几个方面:分配给每个执行器节点内存大小、每个执行器节点占用核心数、执行器节点总数、以及用来存储临时数据本地磁盘数量(在数据混洗使用Memory_AND_DISK存储等级时

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利用 Spark 和 scikit-learn 将你模型训练加快 100 倍

这与 sk-dist 操作非常相似,但是它有一个主要限制:性能受限于任何机器资源。...此外,例如,当训练一个随机森林时,Spark ML 按顺序训练每个决策树。此项工作时间将与决策树数量成线性比例,和分配给该任务资源无关。...对于网格搜索,Spark ML 实现了一个并行参数,该参数将并行地训练各个模型。然而,每个单独模型仍在对分布在执行器之间数据进行训练。...对于随机森林例子,我们希望将训练数据完整地广播给每个执行器,在每个执行者身上拟合一个独立决策树,并将这些拟合决策树带回给驱动器,以集合成一个随机森林。...记住,分布式训练维度是沿着模型轴,而不是数据。数据不仅需要放在每个执行器内存中,而且要小到可以传播。根据 Spark 配置,最大传播大小可能会受到限制

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开源sk-dist,超参数调优仅需3.4秒,sk-learn训练速度提升100倍

这是因为 Spark 具有执行器精细内存规范,优秀容错能力,以及成本控制选项,例如为工作节点使用专门实例。 另一个现存解决方案是 Spark ML。...此外,当训练随机森林模型时,Spark ML 会按顺序训练每个决策树。无论分配给任务资源有多大,该任务挂起时间都将与决策树数量成线性比例。...对于网格搜索,Spark ML 采用了并行参数,该参数将并行训练单个模型。但是,每个单独模型仍在跨执行器分布数据上进行训练。...在随机森林例子中,我们希望将训练数据完整地派送给每个执行器,在每个执行器上拟合一个独立决策树,并将那些拟合好决策树收回,从而集成随机森林。...值得注意是,训练分布维度是沿着模型轴,而不是数据。数据不仅需要适合每个执行器内存,还要小到可以广播。根据 Spark 配置,最大广播量可能会受到限制

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