python中的较低峰值 - 腾讯云开发者社区

本文是2020年4月17日来自Bitmovin的一篇Tech Talk，主题是降低OTT的峰值带宽，演讲者是来自Akamai的首席架构师Will Law和来自Bitmovin技术产品市场经理Sean McCarthy...由于COVID-19的爆发，过去一个月Akamai的网络流量增长了30%，这是平常平均一年的增长量，峰值流量也由去年三月份的82Tbps增长至今年三月份的167Tbps;BItmovin在过去一个月也出现了大范围的用户观看量和下载量的增长...本次演讲提出了6种降低峰值带宽消耗的方法以降低网络拥塞，并通过一个播放器范例演示了每种方法对视频比特率选择和平均下载速率等的变化。 1....Bitmovin使用了一项灵活的专利算法去分析视频复杂度并得到合适的编码参数，在一个H.264编码视频的例子中，使用CAE编码最终节省了72%的存储空间和56%的平均比特率，但观看质量几乎没有变化。...CDN下载速率节流（throttling） CDN一般情况下总是尽量以最快的速率传送内容，在视频展示的例子中，8.7Mbps的视频内容以136Mbps的速率传输，是实际所需速率的15倍，这造成了94%的空余带宽浪费

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libstdc++库版本较低的解决办法

查看libstdc++.so.6库的信息看了一下/lib64目录下的libstdc++.so.6，是一个软链接，链接到同目录下的libstdc++.so.6.0.19： lrwxrwxrwx. 1...root root 19 Jan 1 2000 /lib64/libstdc++.so.6 -> libstdc++.so.6.0.19 使用如下命令，可以查看支持的GLIBCXX的版本： strings...，恰好在intel编译器和anaconda中，都有更高版本的libstdc++库。...如果机器上没有更高版本的库，可以在网上找到。...更新目标目录下的libstdc++库将/opt/anaconda3/lib下的 libstdc++.so.6.0.24 复制到/lib64下： cp /opt/anaconda3/lib/libstdc

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LeetCode周赛296，难度较低的新人练习场

执行算法后，返回 nums 中剩下的那个数字。题解题目当中给的范围非常小，最多只有1024个数，那么我们随便怎么玩都行。直接按照题目的意思编写逻辑即可，基本没有难度。...比赛的时候，我脑抽了用的Python，其实C++也一样实现。...你可以将 nums 划分成一个或多个子序列，使 nums 中的每个元素都恰好出现在一个子序列中。...子序列本质是一个序列，可以通过删除另一个序列中的某些元素（或者不删除）但不改变剩下元素的顺序得到。题解这题本身其实难度并不大，但很容易给人误导。...题目保证在第 i 个操作中： operations[i][0] 在 nums 中存在。 operations[i][1] 在 nums 中不存在。请你返回执行完所有操作后的数组。

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舞动的幅值—峰值检波电路

介绍在很多时候，需要采集的信号峰值只存在一瞬间，然后就消失不见，对于采样率比较低的设备来说，根本无法对这样的信号进行分析和处理，于是需要一个可以保持峰值的电路来保持峰值，以便后续的信号处理系统进行使用...，即本文介绍的峰值检波电路。...峰值检波电路，也有峰值检测器、峰值保持器等多个叫法，但不管怎么说，它的作用都是对输入信号的峰值进行跟踪并保持，是一种能记忆信号峰值的电路，其公式有：输出电压（Vo）=输入信号的峰值（Vi_peak）...而且输出保持在输入信号的最大峰值，如下图（图1）所示： ?...图1 以下使用一款EDA工具（Multisim）对峰值检波电路进行仿真设计，为了使得峰值保持更加灵活，本设计添加了开关对保持峰值电压的效果进行了简单模拟，仿真图如下图（图2）所示： ?

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【面试高频题】难度 15，难度较低的链表面试题

题目描述这是 LeetCode 上的「面试题 02.05. 链表求和」，难度为「中等」。 Tag : 「链表」、「模拟」给定两个用链表表示的整数，每个节点包含一个数位。...链表（反向）访问链表节点的顺序为「个位、百位、千位 ...」，即与执行「竖式加法」时访问的位数次序一致。...，为链表 l2 的长度，复杂度为空间复杂度：链表（正向）如果将链表翻转（先访问到的是数值高位），该如何处理？...在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。...在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

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2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值

2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值”元素。...需要处理两种操作： 1.queries[i] = [1, li, ri]：计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...请注意，子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。 1 中峰值元素的数目为 0 。第三个操作：第二个 4 是 [4,1,4,2,1] 中的峰值元素。...; for (int res : result) { cout << res << " "; } cout << endl; return0; } Python

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微软成功抵御峰值高达 2.4Tbps 的 DDoS 攻击

这场攻击持续了10多分钟，短暂的流量爆发峰值为2.4Tbps，随后下降到0.55Tbps，最后回升到1.7Tbps。DDoS攻击通常用于迫使网站或服务下线，这要依靠网络主机无法处理的大量流量。...微软Azure网络团队的高级项目经理Amir Dahan说:“攻击流量来自亚太地区的多个国家，包括马来西亚、越南、日本等，大约7万个来源。”...虽然2021年Azure上的DDoS攻击数量有所增加，但在8月最后一周发生的2.4Tbps攻击之前，最大攻击吞吐量已经下降到625Mbps。...微软没有透露被攻击的欧洲Azure客户是谁，但这类攻击也可以作为二次攻击的掩护，特别是在试图传播恶意软件和渗透到公司系统的过程中。这次攻击是近年来规模最大的DDoS攻击之一。...2020年，谷歌公布了其在2017年遭遇的DDoS攻击，速度高达2.54Tbps。同年，亚马逊AWS宣称其抵御了2.3Tbps的攻击。

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云计算公司遭遇峰值流量400Gbps的DDoS攻击

昨日，提供防御DDoS攻击服务的云计算公司Cloudflare遭遇了史上攻击流量最大的分布式拒绝服务攻击(DDoS)，据Cloudflare CEO在Twitter上的留言，攻击的峰值流量超过...据悉，Cloudflare公司此次遭受的攻击强度超过了去年Cyberbunker对Spamhaus发动的攻击，但采用的攻击策略类似，前者利用新出现的运行网络时间协议(NTP)的时间同步服务器放大攻击，后者是利用...NTP放大攻击可以将攻击强度放大58.6倍，一个100Mbps的伪造NTP流量能导致攻击目标接收到5.8Gbps的恶意流量。

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面对峰值响应冲击，解决高并发的三大策略

当前在互联网+的大潮下，众所周知淘宝、京东这些交易系统每天产生的数据量都是海量的，每天的交易并发也是惊人的，尤其是“双11”、“6.18”这些活动，对系统的峰值响应提出了非常高的要求，所以对系统架构也就有了很要的要求...通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上...集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。...比如，有一个代码表使用分区表把100万纪录分在10个分区中（ID每从1到10万为一个分区），那样写查询语句的时候，只要给出查询条件中所需要的代码，DB自动会定位到对应的分区进行查询，大大降低的查询时间。...表分割分为水平分割和垂直分割：水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中；垂直分割：把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。

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企业遇上500G峰值 DDOS可采取的防御措施？

随着DDoS攻击的衍变，对于防御这一工作也增加了更大的难度。相信很多企业遇见DDoS攻击时，都会想着先让自己公司的安全人员在现在的网络基础设施上想办法解决。...的确有能力的企业根据自己的一些基础防护，可以起到一定的到缓解作用，到目前为止，针对DDOS攻击是没有完全可以杜绝的解决方案，简单而言众多防御只能起到缓解，却不可以完全的根治DDOS攻击。...因为宽带网速的提升，DDOS流量攻击也随之越来越高，每个月的500G左右的攻击流量在某些特定的行业也是频频发生，那么遇见500G左右的攻击企业公司该如何应对防御呢？...不过对于一些大型的互联网企业、公有云企业这层是不可缺少的，主要是当流量超过本身能处理的极限时，就需要借助互联网服务提供商的资源。...一些大型互联网企业本身建设的带宽是比较大的，但这面对大流量DDOS攻击的时候还是没不能完全拥有抵抗的能力。

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论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法

网上有人做了一些说明，其实很多时候我在读论文的过程中，也是学到了很多的知识，只是很少将这些内容整理在网上，前段时间我主要写了一些有关机器学习的博文，搭建这样的博客只是记录我的学习过程，伴随着我的成长与进步...在以往的学习过程中，我只关注过划分的方法，如K-Means(见博文“简单易学的机器学习算法——kMeans”)。 ...在这样的模型中，DPCA主要有两个需要计算的量：第一，局部密度 ? 第二，与高密度点之间的距离 ?...而在图中具有相对较高的距离，但是局部密度却较小的数据点26,27和28称为异常点。对于那些非异常点，如何对他们聚类呢？DPCA采用的是将他们归类到比他们的密度更大的最相近的类中心所属的类别中。...到此，整个算法的基本思想解释结束。对于这样的算法，如何去定义相对较高，作者并没有给出解释，在作者提供的程序和数据中，我做了实验，实验结果如下： ?

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Python Python中的包

Python中的包什么是python的包与模块包就是文件夹，包中还可以有包，也就是文件夹一个个python文件就是模块包的身份证 __init__.py是每一个python包里必须存在的文件如何创建包...要有一个主题，明确功能，方便使用层次分明，调用清晰包的导入 import 功能将python中的某个包（或模块），导入到当前的py文件中用法 import package 参数 package...：被导入的包的名字要求只会拿到对应包下__init__中的功能或当前模块下的功能模块的导入 form..import.....功能通过从某个包中找到对应的模块用法 form package import module 参数 package：来源的包名 module：包中的目标模块举例： form animal import...dog dog.run 我们通过 form import 直接找到了dog模块所以只需要使用dog模块用.的方式找到里面的方法并执行 as可以取别名代码 test1.py # coding

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python中的if not

在python中 None, False, 空字符串"", 0, 空列表[], 空字典{}, 空元组()都相当于False ，即：not None == not False == not '' ==...not 0 == not [] == not {} == not ()if条件语句后面需要跟随bool类型的数据，即True或者False。...然而，如果不是bool类型的数据，可以将其转换成bool类型的数据，转换的过程是隐式的。...在Python中，None、空列表[]、空字典{}、空元组()、0等一系列代表空和无的对象会被转换成False。除此之外的其它对象都会被转化成True。...在命令if not 1中，1便会转换为bool类型的True。not是逻辑运算符非，not 1则恒为False。因此if语句if not 1之下的语句，永远不会执行。

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Python中的+=

引出今天在运行之前写的一个Python脚本时，发生了一个奇怪的现象（我怎么老遇到奇怪的现象～～）。...我找了半天，没有找到对a变量的修改或赋值操作。最终，发现了藏在中间的c变量，因为是列表对象的引用赋值，所以直接修改了a变量。我将两个变量的地址打印出来，确实是这样的。 ? ?...解惑都知道Python的运算符重载操作，加法调用的是__add__方法，+=调用的是__iadd__方法。既然产生这个现象，那一定是list对两个方法的实现不同咯。...可以看到，都是新的值。如果修改一下方法的实现： ? 再测试就会发下，两个运算返回的都是同一个对象。水落石出，Python对两个不同的运算符使用了不同的实现方法。...一探究竟那为什么Python会在 +=操作时，直接修改原对象。而=+操作却要返回新的对象呢？简单推测一下，可能Python的作者认为，+=操作是要将后边的值加到自身上。而+则是两个值的运算操作。

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python|Python中的dict

一、形式： 1、格式:{key1:value1,key2:value2,key3:value3,….. } ； 2、字典是以键值对的形式来存储的, key:value的形式, key与value之间用冒号...: 连接,； 3、字典中是可以存放不同的数据类型的。...["赵六",23] #增加，修改#当key不存在时为增加，key值存在时为修改dict1["小明"] = 32dict1["张三"] = 19 #删除#pop可以根据key来删除字典中的元素,并返回删除的元素的值...,可以直接判断key是否存在if "张三" in dict1: print("存在")else: print("不存在") 四、总结字典dict是python中一种非常使用的key-value...的数据集合，熟练掌握运用dict会给平时工作学习带来极大的便利。

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python中的%

python中%： 1. 求模运算，相当于mod，也就是计算除法的余数，比如5%2就得到1。 2....%还用在python的格式化输出，比如： a = 'test' print 'it is a %s' %(a) 打印的结果就是 it is a test 原文：https:

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论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法

网上有人做了一些说明，其实很多时候我在读论文的过程中，也是学到了很多的知识，只是很少将这些内容整理在网上，前段时间我主要写了一些有关机器学习的博文，搭建这样的博客只是记录我的学习过程，伴随着我的成长与进步...在以往的学习过程中，我只关注过划分的方法，如K-Means(见博文“简单易学的机器学习算法——kMeans”)。 ...在这样的模型中，DPCA主要有两个需要计算的量：第一，局部密度 ? ；第二，与高密度点之间的距离 ? 。 1、局部密度 ? 的定义为： ? 其中， ? ?...DPCA采用的是将他们归类到比他们的密度更大的最相近的类中心所属的类别中。到此，整个算法的基本思想解释结束。 ...对于这样的算法，如何去定义相对较高，作者并没有给出解释，在作者提供的程序和数据中，我做了实验，实验结果如下： ?

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Github遭受史上最严重的DDoS攻击，峰值高达1.3Tbs

上周三（2018年2月28日）美国当地时间下午12点15分左右，GitHub遭受了历史上最严重的DDoS攻击，峰值高达1.3Tb/秒。...在上周三东部时间下午12点15分左右，开发者平台GitHub遭受了峰值为1.3Tb/秒的流量攻击(DDoS攻击)。 GitHub 受到攻击后，服务器断断续续，无法访问。...这家服务商的副总裁表示「我们是基于迄今为止最大规模 DDoS 攻击五倍的峰值而建模，所以 1.3T 对我们来说是小意思，当然有信心是一回事，实战能不能发挥作用又是另一回事了」。 ?...来自DDoS攻击的实时流量 Akamai 用多种方式防御这次攻击。除了通用 DDoS 防御基础架构之外，该公司最近还针对源自 memcached 服务器的 DDoS 攻击实施了特定的缓解措施。...如果看一下统计数据，就会发现，单独的 DDoS 攻击检测通常都要一个小时，而这次 20 分钟内搞定，这是软件驱动的，是一次非常成功的案例」。

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python中创建列表的方法_python中readlines

创建python列表方法一：直接创建列表 a = [1, 2, 3, 4, 5] print(a) /usr/local/bin/python3.8 /Users/sataniya/PycharmProjects.../demo/demo.py [1, 2, 3, 4, 5] 方法二：使用list方法 a = list("hello") print(a) /usr/local/bin/python3.8 /Users...demo.py ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] 方法三：使用split方法 a = "hello world".split(" ") print(a) /usr/local/bin/python3.8...PycharmProjects/demo/demo.py ['hello', 'world'] 方法四：使用列表推导式 a = [x for x in range(10)] print(a) /usr/local/bin/python3.8

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python中 global_python中round的用法

在Python中，一个变量的scope范围从小到大分成4部分：Local Scope(也可以看成是当前函数形成的scope)，Enclosing Scope(简单来说，就是外层函数形成的scope)，Global...Scope(就是当前文件形成的scope)，Builtins Scope(简单来说，就是Python内置的变量位于最顶层的scope)。...当Python开始查找一个非限定的变量名时(像obj.attr中的attr，就是一个被限定的变量名字，它被限定在obj对象中，而普通的变量名就是没有限定的)，总是从当前变量名所处的scope开始，顺着前面提到的...>>>88 nonlocal nonlocal是Python 3.X加入进来的关键字，Python 2.X中没有。...在Python中，嵌套函数是可以访问外部函数的变量的(至少在>Python 2.2的版本是这样的，在Python 2.2之前的版本中，变量的查找从当前函数开始，然后直接到Global Scope，Builtins

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2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值

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python中的if not

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