时间调整（Timing Adjustment）在以下情况产生：当一个市场变量 Y 在时点 T 观察到并用 Y(T) 计算支付函数，但支付发生在观察时点 T 后的时点 M (M > T)。 接下来，我们通过非利率产品、和 LIBOR 挂钩的利率产品，和 CMS 挂钩的利率产品来讲解时间调整。 风险因子 S(T) 在 M 和 T 远期测度下的期望的关系如下，两者的差异就是时间调整。 ? 用 S(t) 代表 Sn,m(t)，A(t) 代表 An,m(t)，求 S(T) 在 Tp 时点的期望有两个调整项： 凸性调整：从年金测度 QA 到 T 远期测度 时点调整：从 T 远期测度到 Tp 远期测度 4 总结 到目前三种类型的估值调整已经全部讲完，我们总结一下： 凸性调整：在风险中性测度和远期测度下变量的差异 Quanto 调整：在货币一测度和货币二测度下变量的差异 时间调整：在 T1 远期测度和
在使用Linux系统部署项目，有时会出现时间跟当前时间不一致的情况，这个时候需要做些调整： 1.首先删除之前设置的时区 rm -rf /etc/localtime 2.创建上海时区 ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 3.查看当前时间 date 4.利用 ntpdate 同步北京时间 （如未安装ntpdate 需要先安装 yum install -y ntp） ntpdate 120.24.81.91 5.再次查看，可以发现时间已经同步 date 6.查看硬件时间 ，还是没有同步 hwclock 7.将当前时间同步到硬件时间 hwclock -w 8.此时查看硬件时间，发现已同步 hwclock 9.查看当前时间，也没问题， 此时系统时间已同步完成 date
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初次使用sFlow监控流量，做了一个DDOS防御及队列调整实验。 ? 二、sFlow监控之队列调整实验 2.1 实验介绍 基于sFlow的DDOS防御实验的成功，坚定了继续基于sFlow做流量监控的想法。 本次实验主要目的是基于sFlow监控的基础上，通过Floodlight实现进行队列调整。 从流表可以看到，控制器已经下发了队列调整流表项。 端口1的速率变化： ? 端口2的速率变化： ? 从图中我们可以看到，最初阶段，端口1和端口2的速率均在2M左右；从时间17:13:18开始，也就是实施队列调整应用后，端口1的速率上升到了大于2M阶段，而端口2的速率下降到了500k以下。
DDoS deflate是一款免费的用来防御和减轻DDoS***的脚本。 /usr/local/ddos/LICENSE /usr/local/ddos/ddos.conf /usr/local/ddos/ddos.sh /usr/local/ddos/ignore.ip.list /usr/local/sbin/ddos 2、配置DDoS deflate 下面是DDoS deflate的默认配置位于/usr/local/ddos/ddos.conf ，内容如下： ##### run the script with --cron ##### option so that the new frequency takes effect FREQ=1 //检查时间间隔 BAN_PERIOD=600 //禁用IP时间，默认600秒，可根据情况调整 用户可根据给默认配置文件加上的注释提示内容，修改配置文件。
腾讯云DDOS又名BGP 高防 IP 是腾讯云面向所有用户推出的抗 DDoS 攻击的付费产品，支持任意源站位置，最高可达 900 Gbps 的 BGP 线路防护，能轻松有效应对 DDoS 、CC 攻击 无论网站是否在腾讯云都可以使用 针对游戏、互联网及金融等业务遭受大流量 DDoS 攻击导致用户服务不可用的情况而推出的付费防护服务。 腾讯云DDOS详情 https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect? 当云内 CVM 的外网 IP 受到攻击且超过 DDoS 基础防护值时，会触发 IP 封堵，封堵时长普通情况下为 2 小时，大流量攻击情况下封堵时长为 24 ~ 72 小时 除了 DDoS 基础防护外，根据使用场景的不同 清洗模式自定义 开放多套防护等级，提供自定义清洗阈值，用户可根据攻击情况灵活调整，对不同类型的 DDoS 攻击快速响应，充分匹配不同用户不同业务类型。
腾讯云十一月秒杀活动 DDoS攻击是什么？ DDoS 是Distributed Denial of Service的缩写，中文意思为分布式拒绝服务，是指攻击者控制僵尸网络中的大量僵尸主机（肉鸡）向攻击目标发送大流量数据，耗尽攻击目标的系统资源，导致其无法响应正常的服务请求 腾讯云ddos防御能力 普通用户可享受 2 Gbps 防护，VIP 用户可享受 10 Gbps 防护。 当云内 CVM 的外网 IP 受到攻击且超过 DDoS 基础防护值时，会触发 IP 封堵，封堵时长普通情况下为 2 小时，大流量攻击情况下封堵时长为 24 ~ 72 小时 除了 DDoS 基础防护外，根据使用场景的不同 ，腾讯云还推出了 BGP 高防包、BGP 高防 IP 和棋牌盾三个防护产品，可满足用户抵御大流量 DDoS 的需求 更多云安全
/goldeneye.sh 授权脚本： chmod +x goldeneye.py 既然ddos脚本好了，接下来干啥不用我说了吧 执行命令： . 时间单位是s。 原创文章，作者：曦 月，如若转载，请注明出处：https://www.axiomxs.com/axiom/23.html
CentOS7.X时间调整为系统时间之后，重新开机就无效了 0. 原因分析 1. 时间修改 2. 参考 ---- ---- 0. 原因分析 系统时区非上海 没有同步网络时间 1. 时间修改 查看虚拟机系统时间 [root@node01 ~]$ timedatectl Local time: 日 2022-09-18 10:22:31 GMT Universal time a ❝此处为Atlantic/Reykjavik不是上海时区，需要更改 ❞ [root@node01 ~]$ timedatectl set-timezone Asia/Shanghai 再次查询时间 ❝需要提前安装ntp时间服务器 ❞ # 安装ntpdate [root@node01 ~]$ yum install -y ntpdate # 同步时间 [root@node01 ~]$ ntpdate ntp服务 [root@node01 ~]$ service ntpd restart #查看时间 [root@node01 ~]$ timedatectl 2.
在我们的EasyNVR的最新版本中添加了WebRTC格式的播放格式，也是大家比较期待的更新点之一，因此在使用的过程中会优先关注，据现场反馈我们的新功能播放很流畅，不过在切换的时候加载的时间稍长了。 收到反馈我们非常的重视，第一时间着手测试，发现问题确实存在，在切换到WebRTC格式的视频流时加载时长需要大概八秒左右，这肯定是不合理的。播放过程中我们发现加载会挂起一段时间。 这段时间是等待过程，虽然最后是可以成功播放，但最终的效果没有达到我们的预期，加载完成最终用时7.82S。 我们着手处理这个问题，发现是在配置上出了一些差错导致的。
在我们的EasyNVR的最新版本中添加了WebRTC格式的播放格式，也是大家比较期待的更新点之一，因此在使用的过程中会优先关注，据现场反馈我们的新功能播放很流畅，不过在切换的时候加载的时间稍长了。 收到反馈我们非常的重视，第一时间着手测试，发现问题确实存在，在切换到WebRTC格式的视频流时加载时长需要大概八秒左右，这肯定是不合理的。播放过程中我们发现加载会挂起一段时间。 image.png 这段时间是等待过程，虽然最后是可以成功播放，但最终的效果没有达到我们的预期，加载完成最终用时7.82S。
Quanto 是 quantity-adjusting 的缩写，字面上是变量调整的意思。由于 Quanto 没有好的中文翻译，我们就直接用 Quanto。 因此在估值 Quanto 合约时，我们只需调整 LDOM(0, U, T) 值，然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 ? 因此在估值 Quanto 合约时，我们只需调整商品价格 C(T) 的远期值 F(0, T)，然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 ? 因此在估值 Quanto合约时，我们只需调整即期汇率 XFORDOM(T) 的远期值 FFORDOM(0, T)，然后直接带入非 Quanto 合约的公式中就行了。 ? 4 总结 一表胜千言。 ? Quanto 产品定价公式 下帖讲时间调整（Time Adjustment）。
- 凸性调整 价值调整 - 时间调整 价值调整 - Quanto 调整 价值调整 - CVA 价值调整 - DVA 价值调整 - FVA 价值调整 - MVA 价值调整 - KVA 金融产品的估值调整分两类 ： 和远期变量有关：凸性调整、时间调整和 Quanto 调整 XVA 系列：CVA、DVA、FVA、MVA 和 KVA 本帖讲凸性调整，先介绍什么是凸性，再定性分析得到远期和期货之间的差异，最后定量分析计算各类期货的凸性调整项 弄清了凸性偏差产生的原因后，接着就要调整凸性，即做凸性调整（convexity adjustment），有定性（qualitive）和定量（quantitative）两种方法。 3 定量方法 3.1 理论推导 定性方法可以大概分析出不同资产类别下面的凸性调整项（CA 项）的符号，要精确计算其值还需要定量方法。以利率类举例，计算在 Q-测度下的远期利率： ? 上面结果是 Piterbarg 和 Andersen在【1】推导出来的，注意模型参数是和时间相关的。
拒绝服务(DOS) 对智能合约进行DOS攻击的方法有很多种，其根本的目的是使合约在一段时间内或者永久无法正常运行，通过拒绝服务攻击，也可以使合约中的ether永远无法提取出来，下面将会列出几种常见的攻击场景 防御措施 如果需要对外部函数调用的结果进行处理才能进入新的状态，请考虑外部调用可能一直失败的情况，也可以添加基于时间的操作，防止外部函数调用一直无法满足require判断。
在以前的文章中我们介绍过一些基于遗传算法的知识，本篇文章将使用遗传算法处理机器学习模型和时间序列数据。 超参数调整（TPOT ） 自动机器学习（Auto ML）通过自动化整个机器学习过程，帮我们找到最适合预测的模型，对于机器学习模型来说Auto ML可能更多的意味着超参数的调整和优化。 periodic_checkpoint_folder=None, early_stop=None verbosity=0 disable_update_check=False 我们看看有哪些超参数可以进行调整 因为对于AutoML来说，最大的问题就是训练的时间，所以为了节省时间，population_size、max_time_mins 等值都使用了最小的设置。 简而言之遗传算法由 3 种常见行为组成：选择、交叉、突变 下面我们看看它对处理时间序列的模型有什么帮助 时间序列数据建模（AutoTS） 在Python中有一个名叫 AutoTS 的包可以处理时间序列数据
一、DDoS概述 DDoS攻击是由DoS攻击发展而来的，根据攻击原理和方式的区别，可以把DDoS攻击分为两个阶段，即从传统的基于网络层的DDoS攻击和现阶段较为常见的基于应用层的DDoS攻击，这两类攻击方式各有特点 四、应用层DDoS攻击原理及方式 传统上的攻击DDoS是指发生在网络层的DDoS攻击，如本章上文所指的DDoS攻击一般就是指代的网络层DDoS攻击。 另一方面CC攻击还利用了代理服务器的缓存特性，即当客户端断开连接得时候，代理服务器还能保持和服务器的一段时间的连接，这个特性可以保障CC攻击的发起者无需关心由服务器发回的响应，而继续保持对服务器的持续交互 1.两者实现的层次不同 网络层DDoS攻击发生在低层，而应用层DDoS攻击利用了高层协议实现。 从这点上来看，应用层的DDoS攻击远比网络层DDoS攻击来的复杂，它可以实现更多的功能。因此，应用层DDoS攻击可以产生更大的破坏力。
，一直到宕机奔溃，攻击流程具体如下图所示： 4.4.2、防护原理 基于 IP 限制的防护：通过防护墙或者 nginx server 调整成单个 IP 的限制连接数，以及每分钟最大请求次数，设置一定的阈值 ，动态调整，当某 IP 超过指定阈值后，进行拦截或黑名单处理，让目标 IP 无法到达应用层，影响正常用户使用，在网络层就进行屏蔽处理。 DDoS 原生高级防护黑洞解封默认时间为 24 小时。 对于同一防护 IP，如果上次解封时间和本次解封时间间隔小于 30 分钟，则本次解封时间的间隔 = 2n*30 分钟（n 代表解封次数）。 例如，该 IP 已解封过一次，上次解封时间为 10:20，本次发生封堵时间为 10:40，两者时间间隔小于 30 分钟，则本次需要封堵开始后 120 分钟才能解封，即 12:40 可以解封（本次发生封堵时间
说明：很多人搭建博客或者网站都会被DDOS攻击，基本都会出现网站打不开，服务器瘫痪，对于我们这些小博客来说，都不会花更多资金买抗DDOS服务器来防御DDOS，只能采取些其他办法，DDOS deflate 是一款免费的用来防御和减轻DDOS攻击的脚本。 1、安装DDOS deflate http://www.moerats.com/usr/down/DDOS/deflate.sh chmod +x deflate.sh . /deflate.sh 2、配置DDOS deflate 配置/usr/local/ddos/ddos.conf文件。 Paths of the script and other files PROGDIR="/usr/local/ddos" PROG="/usr/local/ddos/ddos.sh" IGNORE_IP_LIST
DDoS高防 IP是为互联网业务(包括非腾讯云业务)提供的付费 DDoS 防护服务。用户通过配置转发规则，将攻击流量引至腾讯高防 IP 并清洗，保障业务稳定可用。
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