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微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms

针对这些问题,微信团队对数据层查询接口进行了针对性的优化来满足上述场景,将平均查询速度从1000ms+优化到了100ms级别。本文为各位分享优化过程,希望对你有用!...02、优化分析 2.1 用户查询行为分析 要优化,首先需要了解用户的查询习惯,这里的用户包含了页面用户和异常检测服务。...但是针对每个维度组合值,无论是页面还是异常检测都会在查询维度对应的多条时间序列曲线中,从而出现「时间序列查询」比例远远高于「维度枚举查询」。..."}     ],     "start_time": "2020-04-15 13:23", // 查询起始时间     "end_time": "2020-04-17 12:00" // 查询结束时间...4.2 查询耗时优化至 100ms 在整体优化过后,查询性能指标有了很大的提升: 平均耗时 1000+ms -> 140ms;P95:5000+ms -> 220ms

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9ms 静默活体检测,小视开源工业级品质算法

小视科技团队开源的基于 RGB 图像的活体检测模型,是专门面向工业落地场景,兼容各种复杂场景下的模型。该自研的剪枝轻量级模型,运算量为 0.081G,在麒麟 990 5G 芯片上仅需 9ms。...图片来源:Forbes 为了抵御这种假脸攻击,小视科技团队开源了一个静默活体检测算法和可适用于安卓平台的部署源码,可兼容各种工业级复杂场景的活体检测。...小视科技团队开源的基于 RGB 图像的活体检测模型,是专门面向工业落地场景,兼容各种复杂场景下的模型。该自研的剪枝轻量级模型,运算量为 0.081G,在麒麟 990 5G 芯片上仅需 9ms。...活体检测的主要流程如图 2 所示。...表 2 模型观测指标 速度指标 开源融合模型在不同芯片上速度指标如表 3 所示,在麒麟 990 5G 上仅需要 19ms

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如何检测TLS beaconing

ee-outliers 是用于检测存储在 Elasticsearch 中的事件的异常值的工具,这篇文章中将展示如何使用 ee-outliers 检测存储在 Elasticsearch 中的安全事件中的...接下来增加一部分新配置,用于定义统计 TLS beaconing 的检测模型,此用例已在示例配置文件中定义过了,如下所示: ############################### BEACONING...此外,beaconing 模型的内置要求是至少需要 10 个 buckets,否则不会检测到 beaconing。...结论 在这篇文章中,展示了 ee-outliers 检测存储在 Elasticsearch 中的任意字段组合的 beaconing 行为的能力。...配置触发灵敏度可以决定模型以多严格的标准检测异常值,也为分析师提供根据需要调整和定制的能力。最后,通过使用新字段丰富每个异常事件,在任何喜欢的可视化工具中制作显示异常值的仪表板。

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安装打包程序检测运行进程并提示结束解决方案(Inno Setup) )

而在执行安装前我们可以通过使用 Inno Setup 检测当前系统中运行的进程,如果有用户在执行了某些进程,那么通过该检测就可以有效的提示用户先关闭进程后再执行安装。...而在执行安装前我们可以通过使用 Inno Setup 检测当前系统中运行的进程,如果有用户在执行了某些进程,那么通过该检测就可以有效的提示用户先关闭进程后再执行安装。...以下是大眼仔旭收集的详细的 Inno Setup 检测运行进程并提示结束解决方案代码,您可以根据自己的需要复制到 Inno Setup 脚本中合理使用即可。...') '' then if RunTasks(CustomMessage('Tasks'), False, False) then begin if MsgBox('检测到...if PDir ('ISTask.dll') '' then if RunTask('QQ.exe', False) then begin if MsgBox('检测

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