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tcp心跳包 - python TCP服务器v1.3 - 服务器抗压测试及关闭套接字处理

TCP聊天服务器套接字v1.3 心跳包 在长连接下，可能很长一段时间都没有数据往来。理论上说，这个连接是一直保持连接的，但是实际情况中，如果中间节点出现什么故障是难以知道的。...，即认为客户端已经掉线；同样，如果客户端在一定时间内没有收到服务器的心跳包，则认为连接不可用 将关闭的用户端关闭，释放服务器内存 所有版本记录: v1.0 : TCP聊天服务器套接字|PyQt5+...socket(TCP端口映射+端口放行)+logging+Thread(含日志,html)+anaconda打包32位exe(3.4万字)|python高阶 v1.1 : python TCP套接字服务器...v1.1-新增服务端命令功能及修改bug(socket+PyQt5) v1.2 : python TCP服务器v1.2 - 服务端新增用户登录注册(json, md5加密) | 1.抗压结果...昨天,我编写了一个连续攻击的程序,以我的电脑, 抗压结果如下(单位: 线程): 一直共同发送32kb 乱码 服务器 客户端(PyQt5) 26 26 优化完后: 服务端 客户端(PyQt5) 167

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    爱数科案例 | 混凝土抗压强度预测

    作为一种常见的建筑材料，混凝土的强度（抗压能力）对于建筑的安全性具有重要影响。混凝土的强度受到一系列因素的影响，包括混凝土成分、气候条件、混凝土使用时长等。...在本案例中，首先对混凝土强度数据集进行数据预处理和探索性数据分析，然后使用K近邻回归和决策树回归预测混凝土抗压强度，并探究各因素对混凝土抗压强度的影响程度。 1....然后，我们使用决策树回归模型，在同一数据集上对混凝土抗压强度进行建模，以比较两个模型的效果。 11. 回归决策树 设置决策树回归模型参数如下：最大树深度为5，分裂最少样本为3，叶最少样本为2。...决策树回归模型的决定系数为0.75，说明该模型可以解释因变量（混凝土抗压强度）75%的变异情况。与K近邻回归模型相比，决策树回归模型的均方误差、平均绝对误差更小，决定系数更大。...这说明决策树回归模型对混凝土抗压强度预测得更为准确。

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    机器学习第4天：预测1立方米混凝土抗压强度

    在可视化这步时却发现发现影响混凝土抗压强度的八个因素与它本身并不构成线性关系（查阅相关资料后证明这些因素与混凝土抗压强度是存在线性关系的）。 ?...下图可以明显看出1立方米混凝土抗压强度在185、195、205、230处是受到除水分之外的其他因素的干扰，加上我这次数据量也仅1030条，让原本应该为线状散点图呈现了下面的样子 ?...细颗料（单位：千克） Age： 天数 （已经使用的天数） Concrete compressive strength：1立方米混凝土抗压强度...'Blast Furnace Slag'], dataframe['Concrete compressive strength'], alpha=0.3) ax1.set_title('1立方米混凝土抗压强度与矿渣含量之间的关系...(dataframe['Fly Ash'], dataframe['Concrete compressive strength'], alpha=0.3) ax2.set_title('1立方米混凝土抗压强度与碳灰含量之间的关系

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    构建抗压的大流量网站：高可用和高负载均衡的秘诀

    一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时，像添砖加瓦一样，轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此，它允许我们将不同的服务拆分，独立管理，这样一来，就算是流量洪峰，也只是小波浪而已。...从Nginx到AWS ELB，这些工具确保每台服务器都不会因为“客流量”过大而不堪重负。同时，DNS均衡和自动扩缩容技术也隐藏在幕后，保证了服务的顺畅和平衡。...负载均衡器（软硬件）：使用硬件或软件负载均衡器分散流量至多个服务器，如Nginx、HAProxy、AWS ELB。 DNS均衡：利用DNS轮询等技术将流量分散到不同的数据中心或服务器。...内容分发网络（CDN）：使用CDN缓存静态资源，减少对原始服务器的直接请求。 边缘计算：在边缘节点进行计算，减少对中心节点的负担。

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    AAAI 2023 Oral | 字节提出非对称图像重采样模型，JPEG、WebP上抗压缩性能领先SOTA

    近期，字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室首次尝试了有损压缩下的图像重采样性能优化，设计了一种非对称可逆重采样框架，基于该框架下的两点观察，进一步提出了抗压缩图像重采样模型 SAIN。...为了增强对于有损压缩的鲁棒性，该研究提出了一个基于非对称可逆框架的抗压缩图像重采样模型 SAIN (Self-Asymmetric Invertible Network)。...这些候选方案相较于完全对称的现有模型 (IRN) 具有更高的抗压缩性能，但在参数量和准确率上仍不如 SAIN 模型。 表 2 针对整体框架和训练策略的消融实验。...总结与展望 火山引擎多媒体实验室针对抗压缩图像重采样提出了一个基于非对称可逆框架的模型：SAIN。...未来，研究团队会继续优化图像重采样模型在有损压缩下的性能，并且进一步探索抗压缩视频重采样、任意倍率重采样等更加复杂的应用情景。

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    AAAI 2023 Oral | 字节提出非对称图像重采样模型，JPEG、WebP上抗压缩性能领先SOTA

    近期，字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室首次尝试了有损压缩下的图像重采样性能优化，设计了一种非对称可逆重采样框架，基于该框架下的两点观察，进一步提出了抗压缩图像重采样模型 SAIN。...为了增强对于有损压缩的鲁棒性，该研究提出了一个基于非对称可逆框架的抗压缩图像重采样模型 SAIN (Self-Asymmetric Invertible Network)。...这些候选方案相较于完全对称的现有模型 (IRN) 具有更高的抗压缩性能，但在参数量和准确率上仍不如 SAIN 模型。 表 2 针对整体框架和训练策略的消融实验。...总结与展望 火山引擎多媒体实验室针对抗压缩图像重采样提出了一个基于非对称可逆框架的模型：SAIN。...未来，研究团队会继续优化图像重采样模型在有损压缩下的性能，并且进一步探索抗压缩视频重采样、任意倍率重采样等更加复杂的应用情景。

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    Java高可用集群架构与微服务架构简单分析

    一、如何选择 1、高可用集群 适用于中小型创业公司项目架构，小型技术团队快速迭代版本发布部署需求，前期低成本运行，爆发时可通过投入适量成本横向扩容服务器抗压。...2、微服务架构 适用于业务架构较大的中大型科技公司项目架构，系统可拆分多个项目单独运营，大型技术团队、平台产品规范化管理，前期投入一定的成本，可以低成本扩容指定服务的服务器抗压。...负载均衡主要工作是分发请求到源服务器，另一个作用也是为了保护源服务器，不暴露服务器真实IP，大幅度降低服务器被DDoS攻击的风险 2、扩展服务器清单 更多web项目服务器（集群负载） 异步服务服务器（配置中心...三、微服务架构 1、服务器清单 dubbo / spring cloud 全家桶组件服务器 负载均衡服务器 A模块 web项目服务器 B模块 web项目服务器 C模块 web项目服务器 XXX模块 web...项目服务器 缓存服务器 数据库服务器 文件服务器 异步服务服务器（配置中心、消息队列、job任务等） 2、架构图 ?

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    Java高可用集群架构与微服务架构简单分析

    一、如何选择 1、高可用集群 适用于中小型创业公司项目架构，小型技术团队快速迭代版本发布部署需求，前期低成本运行，爆发时可通过投入适量成本横向扩容服务器抗压。...2、微服务架构 适用于业务架构较大的中大型科技公司项目架构，系统可拆分多个项目单独运营，大型技术团队、平台产品规范化管理，前期投入一定的成本，可以低成本扩容指定服务的服务器抗压。...高可用集群架构 1、必备服务器清单 负载均衡服务器 web项目服务器 缓存服务器 数据库服务器（主备） 注意：可能有人会问，若是小型项目单机服务，负载均衡是否就不需要？...负载均衡主要工作是分发请求到源服务器，另一个作用也是为了保护源服务器，不暴露服务器真实IP，大幅度降低服务器被DDoS攻击的风险 2、扩展服务器清单 更多web项目服务器（集群负载） 异步服务服务器（配置中心...负载均衡服务器 A模块 web项目服务器 B模块 web项目服务器 C模块 web项目服务器 XXX模块 web项目服务器 缓存服务器 数据库服务器 文件服务器 异步服务服务器（配置中心、消息队列、job

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    负载均衡算法

    不同的是，它是按照权重随机请求后端服务器，而非顺序。 加权轮询 不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。...加权轮询算法要生成一个服务器序列，该序列中包含n个服务器。n是所有服务器的权重之和。在该序列中，每个服务器的出现的次数，等于其权重值。并且，生成的序列中，服务器的分布应该尽可能的均匀。...优点：可以将不同机器的性能问题纳入到考量范围，集群性能最优最大化； 缺点：生产环境复杂多变，服务器抗压能力也无法精确估算，静态算法导致无法实时动态调整节点权重，只能粗糙优化。...IP-Hash 源地址哈希的思想是根据客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器节点数进行取模，得到的结果便是要访问节点序号。...采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。

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    运维不靠“熬夜拼命”，靠的是数据驱动的智能调度

    想象一个场景：你有 100 台服务器，有 3000 个微服务实例在跑，用户访问量昼夜不均衡，白天 1000QPS，晚上只有 200QPS。...三、Python小例子：基于负载的智能调度咱们用一个小 Python 脚本模拟下：假设有三台服务器，要动态选择最合适的机器去跑新任务。...import randomimport pandas as pd# 模拟服务器状态servers = { "server1": {"cpu": 40, "mem": 60}, "server2...一些公司已经开始做 数据驱动的自定义调度器：实时采集 Pod 的历史 CPU 曲线用预测模型推算未来 10 分钟的资源消耗动态给 Pod 分配节点，而不是等到“爆了”再迁移结果就是：高峰期稳定抗压低峰期节省成本运维同事不用每天盯着监控图表瞎忙五...以前我们拼的是“谁能熬夜、谁能抗压”；现在拼的是“谁能用数据让机器自己干活”。数据驱动调度，不仅能让机器跑得更省钱、更稳定，更重要的是：它能让运维人真正从“救火队员”变成“指挥官”。

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    大数据常见应用场景及架构改进

    大家可能都听过大型机这个概念，配置非常豪华的服务器，它的容量包括性能是足够ok的。 如果说单节点存不下，会使用mpp数据库架构，它是多节点架构。可以容纳中等规模的数据集。...拆成这些小块以后，再均匀的打散到各个服务器节点中进行存储。 这样的话即使你这个文件再大，我都能够保存起来。这样的话就解决了数据存储这一块的问题。...它的目的主要是为了抗压，因为前面这些数据源，它在实时的产生数据。 那就有可能存在没办法预测的并发峰值，很典型的可以预测的峰值比如说618购物节、双11购物节、12306逢年过节抢票的时候。...保不准哪个点流量涌上来以后，服务器直接就down掉了。这种没办法预测的峰值，如果直接扔到大数据平台，对大数据平台是会产生足够大的冲击的。...对于企业来说，一定要有抗压的这样的一个消息队列，这个消息队列它的抗压性能非常好，能够撑住足够的压力。如果说压力过大，我们可以通过扩展与新增节点来增加它的抗压性。

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    Nginx：限流、缓存、黑白名单等功能详解！

    常用的负载均衡策略有 1、轮询 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。...2、加权轮询 不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。...4、随机 通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。...常用的负载均衡策略有 1、轮询 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。...2、加权轮询 不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。

    1.5K40

    【JavaEE初阶】深入理解多线程阻塞队列的原理，如何实现生产者-消费者模型，以及服务器崩掉原因！！！

    ，B也设计到A的一些相关操作，此时如要更改B，那么A也会受到影响，同理A和C也是一样的； 那么加入阻塞队列： 注意：此时阻塞队列就是一个中介，服务器A不知道服务器B和C,此时A只需要传递数据给阻塞队列...，再由阻塞队列传递给B和C，此时相应的耦合性就打打降低了；之间的影响也下降了； 2.削峰填谷 由于请求是客户端一方的需求，所以存在一时间突然请求骤增，那么此时就存在服务器崩掉的问题 就这个图来说：由于服务器...A的功能简单，就传递数据给对应的功能服务器，那么它的抗压能力就更强，而BC服务器的功能复杂，需要消耗更多的资源，所以抗压能力更差； 服务器挂掉原因： 由于服务器要处理每个请求，所以需要消耗硬件资源，这里包括...（CPU，硬盘，内存，和网络带宽），此时其中一个硬件资源达到瓶颈，那么此时就不会对请求做出响应了，就导致服务器挂掉了 当我们引入阻塞队列时： 此时服务器A的数据传递给阻塞队列，由于阻塞队列只是用于存贮数据...，所以抗压能力更强，可以控制请求传给功能服务器的速度，防止服务器B和C被大量的请求冲击而垮掉~~~ 2.3生产者消费者模型代价 1.上述描述的阻塞队列，是以这个数据结构来实现的的服务器结构，会部署到单独的主机上

    26210

    6种负载均衡算法

    1、轮询法 　　将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。...2、随机法      通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。...采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。...4、加权轮询法 　　不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。...6、最小连接数法      最小连接数算法比较灵活和智能，由于后端服务器的配置不尽相同，对于请求的处理有快有慢，它是根据后端服务器当前的连接情况，动态地选取其中当前 积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求

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