马上年底了，各种云评测陆续放了出来，最近看到有一些评测也引起了争议，第三方评测数据可以作为参考，真正要使用云，将业务放到云上，还是要自己来做一些评测，一方面自己跑的数据可信，一方面自己最了解业务需求，知道测试的时候应该重点关注那些指标。
Hyenae NG是一款功能强大的高级跨平台网络数据包生成和分析工具，该工具基于Hyenae开发，具备完整的网络层欺骗功能、基于模式的地址随机化和洪范检测中断机制。
在iperf中,测试需要发送大量的包，计算出来的抖动值就是连续发送时延差值的平均值。
iperf 是一款基于命令行模式的网络性能测试工具，提供横跨 windows,linux,mac 的全平台支持。除了能够测试 TCP 以及 UDP 协议的最大带宽外，还能够报告网络延迟，抖动以及丢包率。相比于老牌测试软件 IxChariot 而言，iperf 使用更方便，更容易上手。除此之外 iperf 全程使用内存作为发送/接收缓冲区，不受磁盘性能的影响，对于机器配置要求很低。不过由于是命令行工具， iperf 不支持输出测试图形。下面我们来看看如何使用 iperf 测试网络性能。
1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常。
iPerf 是一款用于主动测量 IP 网络最大带宽的开源工具。它支持调整与定时、缓冲区和协议（TCP、UDP、SCTP 与 IPv4 和 IPv6）相关的各种参数。每次测试都会报告带宽、损耗和其他参数。
本文的目的是解释Conditional Tabular GANs的工作原理，因为目前我还没有看到类似这样的文章。表格数据生成是一个不断发展的研究领域。CTGANs 论文已成为许多其他机器学习架构的基础，这些架构如今构成了该研究领域的最新技术。
精彩内容 飞思卡尔的工程自动生成器可以快速建立基于SDK的工程，让用户快速建立评估工程，提高开发速度，那么如何使用工程自动生成神器呢，今天就带来精彩内容 简介 工程自动生成器是提供给用户方便快速建立基于SDK的工程，是SDK的一个补充，在使用生成器生成工程时候，要求用户必须首先安装KSDK 1.2.0, 1.3.0 or 2.0.0. 支持多平台， 除支持windows外还支持Linux和Max OSX， 我们以windows平台为例来说明，支持SDK1.2.0,1.3.0和2.0.0，快速生成基于SDK
生成对抗性网络（GAN）是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。它们本质上是由两个神经网络组成的系统：一个是生成神经网络，另一个是鉴别神经网络。
生成对抗网络（GAN）是一类非常强大的神经网络，具有非常广阔的应用前景。GAN 本质上是由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成的系统。
对于以java为主要使用语言的程序员而言，各种不同的代码生成器，可以在平时代码编写工作中，为自己减轻很多负担，也会使整体程序语言更加统一。而arbitraryGen正是一款为各种程序员所熟知的代码生成器。以下是该代码的使用方法，以及生成器本身有什么吸引人的特点。
在编写Python程序时，我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时，灵活地中断循环是一项强大的技能。本篇博客将探讨Python中断单循环和多重循环的几种方法，让你能够更有效地处理循环控制流。无论你是初学者还是有经验的开发者，都有机会从中学到一些新的技术，提高你的编程技能。
生成对抗网络 (GAN) 是一类功能强大的神经网络，具有广泛的应用前景。GAN 本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器 (Generator) 和鉴别器 (Discriminator)——二者相互竞争。
js中生成器函数是一个特殊的函数，具有上一篇中展示出来的“暂停”的执行模式。但它仍然是一个函数，这意味着它仍然有一些基本的特性没有改变。例如它仍然可以接收参数(即输入)，也能够返回值(即输出)。
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合成测试程序根据统计的真实负载发生规律，如请求的读写比例，大小，频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
这张图片通过网站 https://c.yonghuigj.com/cx3/2088/ 生成的，是不很应景，下面整理几个好玩的生成器网站。
在处理大文件传输时。为了提升用户体验感。我们会尽力减少完成传输时间上下文章。一个很简单的道理就是传输时间取决于网路链接速度和文件大小以及并发处理线程数。当然除了这个，其实我们还有断点续传和差异传输更高级的玩法来进一步提升传输体验感。
今天讲述的内容是GAN中的模式崩溃问题，之前的文章有提到这个问题，在接下来的两三期内，将和大家一起讨论有关模式崩溃的解决方法。
提起iPerf，想必大家都知道它是用来测试网络性能的命令。iPerf是美国伊利诺斯大学（University of Illinois）开发的一种开源的网络性能测试工具。可以用来测试网络节点间（也包括回环）TCP或UDP连接的性能，包括带宽、抖动以及丢包率，其中抖动和丢包率适应于UDP测试，而带宽测试适应于TCP和UDP。
计算机并不随机。相反，硬件设计师非常努力地确保计算机每次都以相同的方式运行每个程序。因此，当一个程序确实需要随机数时，那就需要付出额外的努力。传统上，计算机科学家和编程语言区分了两种不同的随机数：统计随机性和加密随机性。在Go中，它们分别由math/rand和crypto/rand提供。这篇文章是关于Go 1.22如何通过在math/rand（以及我们之前文章中提到的math/rand/v2）中使用加密随机数源，使这两者更加靠近。结果是更好的随机性和在开发人员意外地使用math/rand代替crypto/rand时所带来的损失大大减少。
迭代对于数据处理是基础的：程序将计算应用于数据系列，从像素到核苷酸。如果数据不适合内存，我们需要惰性地获取项目——一次一个，并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的，因此您永远不需要手动编写它。
卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共享和局部连接）和池化（平移等变）方面的强大能力，让其已经成为了现今计算机视觉领域的主导技术。但最近，Transformer 架构已经开始在图像和视频识别任务上与 CNN 比肩。其中尤其值得一提的是视觉 Transformer（ViT）。这种技术会将图像作为 token 序列（类似于自然语言中的词）来解读。Dosovitskiy et al. 的研究表明，ViT 在 ImageNet 基准上能以更低的计算成本取得相当的分类准确度。不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。
iperf命令是一个网络性能测试工具，可以测试TCP和UDP带宽质量。同时也可以通过UDP测试报告网丢包率或者发包性能，是一个非常实用的工具
1.上行吞吐量测试方法 手机作为client端，PC为server端 2.下行吞吐量测试方法 手机作为server端，PC作为client端
云服务器除了硬件配置外，带宽也十分重要，它宽决定了服务器承载流量的能力。以腾讯云Lighthouse应用服务器的1核1G套餐为例为例，在购买时会显示带宽为 3 Mbps，这里的带宽是指出网带宽上限，也叫下行带宽上限，即从云服务器流出的带宽。用户购买的带宽小于10Mbps时，腾讯云会分配10Mbps外网入方向带宽（即入网上行带宽）。对于公网带宽上限的解释可参考：公网带宽上限
（1）-s,–server：iperf服务器模式，默认启动的监听端口为5201，eg：iperf -s
Python是一种面向对象的语言，它与英语非常相似，因此对于初学者来说是一种非常好的语言。它的高级特性和受支持的库包甚至可以用几行代码来编写复杂的任务。在本文中，我们将介绍python的一些高级特性，掌握这些特性可以让你的编程更加顺畅。
yield 英 [jiːld] 美 [jiːld] v.出产(作物);产生(收益、效益等);提供;屈服;让步;放弃;缴出 n.产量;产出;利润 上面路牌是「让」的意思
在这篇文章中，我们将探索如何使用.NET 5中的新source generator特性，使用MediatR库和CQRS模式自动为系统生成API。
原文来自于测试之道杂志，小编对原文进行了较多改动。一是因为原文有一些无关紧要的内容，二是当时的编辑似乎直接把谷歌翻译的内容发了出来，语句不通顺，语法错误连篇，看了很长时间仍然云里雾里。
Python 提供了一个生成器来创建自己的迭代器函数。 生成器是一种特殊类型的函数，它不返回单个值，而是返回一个包含一系列值的迭代器对象。 在生成器函数中，使用yield语句，而不是返回语句。 下面是一个简单的生成器函数。
iperf3是一个网络带宽测试工具，iperf3可以测试TCP和UDP带宽质量。iperf3可以测量最大TCP带宽，具有多种参数和UDP特性，iperf3可以报告带宽、延迟抖动和数据包丢失。利用iperf3这一特性，可以用来测试一些网络设备如路由器，防火墙，交换机等的性能。 使用iperf3，你可以调整与时序、缓冲区和协议（如TCP、UDP、SCTP）相关的几个参数。它对网络性能调优操作很方便，为了获得最大或相当改善的网络性能，你需要增加吞吐量以及网络接收个发送功能的延迟。但是在进行实际调整之前，你需要执行一些测试以收集整体网络性能统计信息，以指导你的调优过程。其结果包括以秒为单位的时间间隔，数据传输，带宽（传输速率），丢失和其他有用的网络性能参数，它主要用于协助调整特定路径上的TCP连接。
生成器的一种有趣用法是作为一种产生值的方式。而这也是“生成器”这个名称的最初使用场景。前面说过生成器函数每次调用都会创建一个迭代器实例。这个迭代器实例有next()方法，与生成器函数中的yield关键字组合可以完成消息传递。
◆ 概述 为什么今天的网络这么慢？您是否在监控 Linux 网络带宽使用情况时遇到问题？如果你想可视化网络中正在发生的事情，以便了解和解决导致网络缓慢的任何原因，今天的工具可以帮助到你。下面列出的工具都是开源的，包括用于监视单个 Linux 机器上的带宽的小工具和完整的监视解决方案。 ◆ 1. vnStat – 网络流量监视器 VnStat是一个功能齐全的基于命令行的程序，用于在 Linux 和 BSD 系统上实时监控 Linux 网络流量和带宽利用率。 与其他工具相比，它的一个优势是它记录网络流量和带宽
1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.06937.pdf
生成模型：p(x) 即观测x出现的概率。如果有标签则表示为: p(x|y) 指定标签y生成x的概率。
首先，不管是不是分布式系统，都有 ID 唯一的使用场景。而在分布式场景下，对 ID 的唯一性要求更严格！
本篇文章是 Go 语言学习笔记之函数式编程系列文章的第二篇,上一篇介绍了函数基础,这一篇文章重点介绍函数的重要应用之一: 闭包
选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等 机器之心编译 编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效应用该方法，研究者还提出了多项改进技巧，使新方法在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。 卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共
迭代器是Python语言中的一个重要特性，用于遍历可迭代对象（如列表、元组、字典等）中的元素。Python中的很多内置对象都支持迭代器模式，可以通过iter()函数获取一个迭代器对象，并使用next()方法逐一访问其中的元素。
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
【新智元导读】Yoshua Bengio 的团队提出用于训练 GAN 的新算法，在每次更新的训练中，训练一个生成器以产生位于当前鉴别器的判别边界之上的样本，使用这种算法训练的 GAN 被称为 BS-G
Ping是Linux系统常用的网络命令，它通常用来测试与目标主机的连通性，我们经常会说“ping一下某机器，看是不是开着。它是通过发送ICMP ECHO_REQUEST数据包到网络主机，并显示响应情况，这样我们就可以根据它输出的信息来确定目标主机是否可访问（但这不是绝对的）。
研究意义 随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，GANs在图像和视频技术中的潜在应用越来越受到重视。GANs在图像生成方面的应用可以极大地提升图像处理和生成的效率和质量，使其在艺术创作、虚拟现实、医学影像等领域具有广阔的应用前景。 在视频合成领域，GANs通过生成连续的视频帧，实现了从静态图像到动态视频的转换。这种技术可以应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等多个领域，极大地丰富了视觉内容的呈现方式。此外，GANs在视频修复和去噪、视频超分辨率等方面也展现了巨大的潜力，为视频处理技术的发展提供了新的思路。 总之，GANs作为一种强大的生成模型，不仅在图像和视频技术中具有重要应用前景，还为未来视觉技术的发展提供了新的可能性。本文将深入探讨GANs在图像和视频技术中的最新进展和应用前景，为未来研究和应用提供参考。
本文介绍了PHP 7.x版本的新特性，包括空合并运算符、数组简化、类型强制转换、匿名函数、生成器、PHP 7.1新语法、NULL运算符、组合比较符和Closure::call()静态方法等。
《深入浅出Node.js》：Node异步编程解决方案 之 生成器(Generator)函数
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
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