使用pine-script计算会话内的累积卷 - 腾讯云开发者社区

---- Pre 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过 UFS，可以提供很多有用的特性：数据卷可以在容器之间共享和重用对数据卷的修改会立马生效对数据卷的更新，不会影响镜像...数据卷默认会一直存在，即使容器被删除数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会复制到数据卷中（仅数据卷为空时会复制）。...步骤在主机的 /root 目录下新建一个文件夹 artisan 命令 docker run -it -v 主机目录: 容器内目录将主机上的 /root 文件夹下面的artisan的文件夹与容器内的home...artisan.log文件，容器内的数据与主机实现了同步。...容器内创建个文件，宿主机目录下也有相同的文件

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

希望通过数据计算的结果，和批处理类似，构建直方图，计算总和，训练机器学习等等。在哪里计算？事件时间窗口可以回答这个问题，比如之前提到的（固定，滑动，会话），当然这个时间也可能是处理时间。...图八垃圾收集这里的6在允许迟到的范围内，可以被收集，而9不在这个范围，就被丢弃了。有两点要注意：如果您正在使用可获得完美水印的数据源的数据，就不需要处理延迟数据。...How：Accumulation 有三种不同的累积模式：丢弃：当下游的消费者进行累积计算时，直接相加所要的，就可以得到最终结果。...图九三种累积模式随着丢弃，累积，累积和撤回的顺序，存储和计算成本在提高，因此累积模式的选择要在正确性，延迟和成本中做出选择。...由于入口时间提供了计算完美水印的能力，我们可以使用默认触发器，在这种情况下，当水印通过窗口末端时，它会隐式触发一次。由于每个窗口只有一个输出，因此累积模式无关紧要。 ?

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

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被冒犯了：6个实验报告满天飞了

三，根据文献积累增长定律的定义可知研究对象是关于「云计算」论文在不同年限的发表的累积量。...“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。...1,从数据源中抽出文献来源的数据，在Excel表中对文献来源的期刊进行分类汇总计数，效果图，如图3-1：图3-1：效果图 2，通过Excel表计算出论文发表数量、期刊累积量、期刊累积量的对数、发表论文累积量等数据项...，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。...“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。

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导出域内用户hash的几种方法

在渗透测试期间，可以利用域管权限对域内用户hash进行导出和破解。这些域内用户hash存储在域控制器（NTDS.DIT）中的数据库文件中，并带有一些其他信息，如组成员身份和用户。...但是大多数技术都使用以下方法之一： DRS 原生Windows二进制文件 WMI 接下来我们看看一般有哪些方法可以做到导出域内用户hash的方法 Mimikatz Mimikatz有一个功能（dcsync...通过从现有的Meterpreter会话运行脚本，可以实现相同的输出。 ? 使用PWDumpFormat： ?...vssadmin 卷影副本是Windows命令行实用程序，使管理员可以备份计算机，卷和文件，即使它们正在被操作系统使用。...或者，如果存在到域控制器的现有Meterpreter会话，则可以使用命令hashdump，这方法可能会使域控制器崩溃。 hashdump ?

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双十一购买服务器能做到多便宜

点击这里进入拼团活动，大额优惠卷，新人卷免费送！！！这么大的优惠，还不来采购么？那么买服务器可以做什么呢，请看我的下一篇文章双十一服务器应用篇。...具体优惠力度如下：一、领取大额代金卷：二、加入会员享受最佳优惠政策三、会员TOP50大额代金卷四、会员上云大礼包五、签到抽奖以下是活动的要求及新用户标准，看看你到底符不符合吧活动时间即日起至...；若订单提交未支付将占用购买资格，建议您在完成已有订单状态后再继续选购，查看未完成支付订单 60分钟内未完成支付，订单将自动过期，请下单后尽快支付；达到购买数量和次数限制后若取消订单，5分钟内恢复对应次数的购买资格...；特殊说明新用户说明腾讯云新用户：在腾讯云无订单记录或累积订单金额为0；产品新用户：该产品无订单记录或该产品的累积订单金额为0； “首单限时特惠”商品仅限产品新用户购买，同一账号限购1次； “产品首单特惠...”商品仅限产品新用户购买，同一实名认证主体限购1次，如相同实名认证主体的其他账号已购买过同类产品，则不支持再次购买，查找同实名认证主体下的所有账号；已购买过同类产品的账号，更换实名认证主体后，仍不享有新用户优惠资格和产品首单优惠资格

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抓取域密码哈希的各种工具集合

在 Meterpreter 会话中运行脚本，可以实现相同的输出： ? 使用 -PWDumpFormat 参数： ?...DiskShadow DiskShadow 是一个微软签名的二进制文件，用于协助管理员进行与卷影复制服务（VSS）相关的操作，将以下内容保存在 diskshadow.txt 内：然后执行： diskshadow.exe...如果已经生成了黄金票据，则可以使用 Kerberos 与域控制器进行身份验证。 vssadmin vssadmin 是一个 Windows 命令行实用程序，管理员能够使用它备份计算机、卷和文件。...还可以使用下面的模块，直接在域控弹回的会话中执行： windows/gather/credentials/domain_hashdump ?...或者在 meterpreter 中域控的会话直接执行 hashdump 命令，这种方式比较危险，因为容易使域控崩溃，谨慎使用： ?

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Streaming 102:批处理之外的流式世界第二部分

这个问题的答案是所使用的 Accumulation 类型：丢弃(结果都是独立且不同的)，累积(后来的结果建立在先前的结果之上)以及累积并撤回(输出累积值和先前已被触发值的撤回)。 3....我在第一个窗口中添加了一个额外的迟到数据 ‘6’。虽然是迟到数据，但仍在可允许的迟到时间范围内，因此这个数据到达时也会更新结果（11）。...指定可允许的迟到时间范围有一个例外：即使使用启发式 Watermark 时，也可以像为有限数量的 Key 计算全局聚合结果（例如，按 Web 浏览器类型分组计算网站的总访问次数）。...累积模式：如图 7 所示，每个窗格都包含在该窗格期间到达的值，以及来自上一个窗格的所有值。因此，观察到的最终值正确的计算出总和 22。...把图 9、7（仅看启发式）和 10 的最终帧放在一起比较，可以更好的看出三种模式的区别：图11 可以预想到，按顺序呈现的三种模式（丢弃、累积、累积和收回）在存储和计算成本方面都越来越贵。

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Windows错误码大全error code

0068 已超过本地计算机网络适配器卡的名称极限。 0069 已超过网络 BIOS 会话的极限。 0070 远程服务器已经暂停或者正在启动过程中。...1219 所提供的凭据与现有凭据设置冲突。 1220 试图与网络服务器建立会话，但目前与该服务器建立的会话太多。 1221 网络上的其他计算机已经使用该工作组或域名。...1384 登录时，用户的安全性上下文累积太多的安全标识符。 1385 登录失败: 用户在本计算机上没有被授与所需注册类型。 1386 经交叉加密的密码必须更改用户密码。...1805 指定的环境无效。 1806 没有其他绑定。 1807 使用的帐户是跨网络的信任帐户。请使用全局用户帐户或本地用户帐户来访问此服务器。 1808 所使用的帐户是计算机帐户。...7017 传输驱动程序错误 7022 找不到指定的会话。 7023 指定的会话名称已处于使用中。

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【神经网络架构搜索】NAS-Bench-101: 可复现神经网络搜索

将子网的结构以及对应的验证集精度记录下来，形成一个表，研究人员使用的时候只需要通过查表就可以得到对应的验证集精度，这样就不需要重新训练和测试，降低了对计算资源的依赖。...搜索空间 NasBench101中设计的搜索空间是基于cell的搜索空间，如图所示，网络的初始层（conv stem）是由3x3卷积和128的输出通道组成的主干，每个单元堆叠三次，然后进行下采样，使用最大池化将通道数和空间分辨率减半...cell 在以上搜索空间中，存在不同的邻接矩阵或者不同标签，但计算等价的模型，这就称为同构的cell ?...所以具体策略是：将所有指向输出节点的张量concate到一起，将指向其他顶点（非输出节点）的张量add到一起。来自输入顶点的输出张量使用1x1卷积映射，以匹配通道个数的一致性。 3....左图是准确率的经验累积分布，右图是噪声的经验累积分布可以从准确率累积经验分布看出，accuracy在0.8-1.0之间分布居多，并且训练集结果逼近1；还可以从该图中观察到一个现象，即验证集和测试集的相关性比较高

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互联网卷王花落谁家？

背景自WorkerHub小程序上线运营至今，陆续累积了来自6k+用户的爆料，基本上各个行业的公司都有覆盖到，累积用户数和日活跃用户基本上可以保持稳定增长，不用转发宣传也可以维持访问量，不至于太冷清，想着就现有数据给大家做一下数据分析...目前用户爆料的公司多集中在一二线城市，三线及以下城市爆料较少，大多数行业爆料的覆盖率不高，感兴趣的小伙伴欢迎使用和传播，共建打工人互利互惠的社区环境，感谢大家的支持！...爆料人数比例也能反应出公司规模，所以跟估值评估出来的Top100相差不大，部分外企因为在国内Office少，在职员工数量不多，比如微软、Google等，本文中也按中小规模公司来计算。...如果宽松点计算的话，可以认为晚7点下班的符合8小时工作制，因为部分企业计算方式是不包含午休时间，可以看到符合8小时工作制的大概占比20%，听起来比例也不低，后文也会提到这些企业，基本都是外企。 ...以下是工时统计，可以看到80%的打工人都是工作10小时以上，11个小时占比最多，有30%。笔者属于12小时这一栏，每天打完工感觉头晕目眩，苦！ 8小时内只占7%，基本都是外企！ 3.

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SIGCOMM 2023 | Dragonfly：以更高的感知质量实现连续 360° 视频播放

即使 tile 可能在 (t_1，t_2) 时段内位于用户的视口中，但在某些时间间隔内（例如当该关联区域在视口中心时）它可能更为重要。...在时间 _0 时计算效用，Dragonfly 考虑了在时间窗口 (_0，_{0 +}) 内的预测视口，其中表示前瞻窗口大小。...累积位置分数：接下来，我们计算 _{} ，即在时间时获取 tile 的累积位置分数。通过预先计算不同 tile 到达时间的累积分数，减少了调度算法需要执行的计算，如后面将看到的那样。...在时间窗口 (_0，_{0 + }) 内的计算中，累积位置分数为 L_{it} = \sum_{f=t}^{t_0+W}l_{if} 。图 4 说明了计算过程。...tile 效用： Dragonfly 使用累积位置分数和质量差异来计算 tile 效用。

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你真的了解 pod 的 cpumemory 吗？

如果未设置内存的 limits，Pod 内的进程可以使用的内存上限依然是无限的，只要节点上有足够的内存，Pod 就可以消耗更多的内存。...如果应用执行的任务是计算密集型（如图像处理、大数据分析、加密计算等），则随着时间的推移，计算任务的增加会导致 CPU 使用增加。...一些服务在处理越来越多的请求时需要更多的计算资源，因此 CPU 使用率会逐渐增长。多线程应用可能会随着时间启动更多的线程，处理更多的任务。...例如，Web 服务器或数据库应用程序可能会缓存请求、会话信息或数据块。如果缓存不定期清理或设置了不合理的缓存策略，内存会被占满。...一些进程在长时间运行后，内部的数据结构或状态信息（如日志、缓冲区）不断累积，导致内存使用逐渐增加。如果这些数据结构没有定期清理或复用，内存消耗会不断增加。进程的内存分配和释放可能导致内存碎片化。

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常见的20个数据指标名称和含义

一次会话用户，即新登录用户中只有一次会话，其会话时长低于规定阀值。一次性用户则是在此指标基础上引申的指标，重点关注首登日之后7天内或者14天在没有打开APP的用户。...用户对APP的一次使用算作一次参与，日参与次数就是用户每日对APP参与的总次数，在进行实际分析时，日平均参与次数计算当日参与次数/日参与用户数。...使用时长可分为单次使用时长，日使用时长和周使用时长等指标，通过对这些指标做区间分布和平均计算，了解参与黏性。...用户在生命周期内为该APP创造的收入总和。可以看成是一个长期累积的ARPU。对每个用户的平均LTV计算公式： LTV = ARPU * LT（按月或天计算平均生命周期）。...在实际中也可以采取以下的LTV计算方法：跟踪某日或者某周的新增用户，计算该批用户在随后的7日，14日，30日累积收入贡献，然后除以该批次新增用户数，即累积收入/新增用户 = 累积ARPU （LTV）。

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Oracle自动性能统计

Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象，以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。...度量(metric) 度量是Oracle数据库收集的另一种统计类型。一个度量被定义为在一些累积统计信息的变化率。该速率可以对各种单元进行测量，包括时间、事务或数据库调用。...二、系统级别性能统计操作系统基本性能统计提供了系统主要硬件部件的使用和性能的信息，以及操作系统本身的性能。...V$sysmetric_history视图保留主机一小时内CPU使用度量，以每一分钟时间间隔来表示的CPU使用率。V$ sys_time_model视图提供了有多少CPU被Oracle数据库使用。...由于DB时间是由所有非空闲用户会话的时间组合来计算的，所以DB时间可能超过实例开始后所经过的实际时间。例如，已经运行了30分钟的实例可能有四个活动用户会话，其累积DB Time大约为120分钟。

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基于1588v2技术的时钟同步性能监测体系研究

实际上P节点持续比较环上两个圆弧分别"累积的时间误差",给出的是"两圆弧累积误差"的差值。设定一个差值门限(例如100ns),差值在门限内表示整个环网正常;若差值超过门限,可能有问题值得关注。...Passive监测方式是,P节点可由Sync包获得东邻接节点时戳,P口向其发出Pdelreq与对方进行P2P交互,计算出二者之间的传递时延,由此得到P节点东侧圆弧"累积的时间误差"。...另外通过同步方式,P节点可获得西侧圆弧"累积的时间误差",从而可以计算出"两圆弧累积误差"的差值,实现Passive监测方式。...单播会话由末节点按设定的时间表发起和终止，不要求长期维持，而组播链路则一直存在。 ...每个时间服务器需要与多个末节点分别建立单播会话,因此要求时间服务器具有一定的处理能力使之能够接纳多个单播请求,例如可接纳和维持数千个单播会话。

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深度学习实战篇之 ( 五) -- TensorFlow学习之路（二）

全书分为三卷，第一卷“论物体的运动”，表述了牛顿三定律；第二卷也是“论物体的运动”，论述了阻力下物体的运动，为流体力学开先河；第三卷“论宇宙的系统”，讨论了宇宙系统。...前言上周的文章中我们学习了一些Tensorflow平台的基本知识，了解了TensorFlow如何使用，如何申明常量和变量以及计算操作。...本篇文章，小编继续带大家一起学习TensorFlow的其他使用操作，只有更好的了解其基本使用，后期才能更加快速的方便的构建我们想要的神经网络，一起来看看吧！...TensorFlow的代码编写流程是，事先申明常量和变量，以及计算方式，这个时候就可以构建为一个默认的计算图（不需要额外操作），随后要想真正的执行前面操作，我们需要开启一个会话（session）,在会话里面执行计算图...1.1 Feed操作在TensorFlow中，可以将要想使用的数据不在开头就导入，而是在开头定义一个给数据占位的变量即可，但是这个占位的变量通常必须包含数据的维度信息，在会话中的run语句中才真正的导入数据

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有状态应用的容器化

如果你有很多这样的应用，那么可以用卷（volume）插件来简化数据的编配。卷插件位于容器引擎的底层，可以帮助编配数据。...对于这类配置状态，像 KeyWhiz 和 Vault 这样的证书管理工具可以提供容器内使用的一次性验证令牌。还有一种选择是将卷插件和秘钥进行绑定来提供给容器化应用机密数据。...在容器化的世界中，你的容器的 IP 地址可能与你的主机的 IP 地址有所不同。当你使用4-7层的负载均衡来处理带有状态化的会话数据的前端应用容器时，负载均衡器也要处理粘性会话。...如果你的应用使用的是状态化的协议，容器的负载均衡方案也需要支持客户端对使用有状态协议的协议请求的路由。比方说当你使用 WebSocket 协议时，负载均衡需要维持在之前请求中建立的TCP 连接。...Nirmata 通过预先计算容器的布局并向所有的集群成员注入与之对应的唯一省份以及集群信息来支持集群系统的预编配。其他类型的状态？

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AARRR模型的数据指标体系

1.2 意义：渠道的用户份额，不同渠道的获客成本宏观走势，确定投放策略是否存在大量垃圾用户注册转化率，新用户购买转化率 2.日一次会话用户数 DOSU 2.1定义：一次会话用户，即新登录用户中只有一次会话...，并且时长低于正常会话的阈值。...2.2 意义：周期性用户规模周期性用户规模变化趋势，对比推广和非推广期 3.月活MAU 3.1 定义：截止当日，最近一个月登录/使用的用户数，一般按照自然月计算。...生命周期价值是用户在整个生命周期内使用产品创造的收入总计，可以看成是一个长期累积的ARPU值。...粗略的计算：跟踪某日的新增用户，计算这批用户在随后的7天，14天，30天内累积的收入贡献，然后除以这批新增用户数。即该批用户累积收入贡献/该批新增用户数。

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《第一本Docker书》读书笔记 --- Docker 各项操作命令及参数说明（docker run 命令各个参数说明）

-it :合起来实现和容器交互的作用，运行一个交互式会话 shell 。（参见第 5 点） -d : 后台运行。 -g：前台运行。 -w：运行时覆盖工作目录。...-f：指定 Dockerfile 的路径，默认使用当前路径下的 Dockerfile 文件。 --no-cache ：忽略构建缓存。...卷是在一个或者多个容器内为 Docker 提供持久数据或者共享数据的目录。 1）卷可以在容器间共享和重用，可以挂载到任意容器。...2）共享卷时不一定要运行相应容器。 3）对卷的修改会直接在卷上反映出来，可以在不提交镜像修改情况下向镜像中加入数据，并在容器间共享这些数据。 4）更新镜像不会修改卷。...5）卷会一直存在，直到没有任何容器使用它们。 22. Docker 和 Jenkins 持续集成见书 P132 。 23.

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Docker Review - 使用docker volume数据卷实现容器内的数据与宿主机同步

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