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我也要
预算每天的请求量 按照 2：8原则 峰值的请求量占每天的 80%
酒业目前：18000最高发货量 每天请求量 18K 按照一瓶可能多次查询瓶码 3次 一天的请求量 18K * 3 = 54K
采用8/2原则。即80%的请求访问在20%的时间内到达。此时根据系统pv测算出qps值
峰值qps=（总Pv * 80%）/（60*60*24*20%）
= 54000 * 0.8 / (60 * 60 * 24 * 0.2) = 2.5
报文目前酒业查询码的大小比较小 预估 0.1K
换算成每秒的请求：带宽： 2.5 * 0.1 K
备注：带宽的单位是字节：
1Mb/s = （1024 * 1024）/ 8 B/S = 128KB/s 所以1m带宽相当于128KB
网络带宽预测算法（英文）
ZHANG KE XIN 网络带宽预测算法 英文版
系统网络带宽评估
1、带宽和传输映射 1M（带宽）=112kb/s （每秒传输的大小） 100M（带宽）=11200kb/s （每秒传输的大小） 2、文件总大小 50（并发）*1024（KB）= 51200（KB） 3、文件总大小除以 每秒传输的速度 等于传输时间 51200(kb)/ 11200kb/s = 4.57s100m带宽 如果并发50个并发，每个并发1m，那么需要4.57s...
三、使用HM进行简单的视频隐写demo
三、使用HM进行简单的视频隐写前言一、实验环境二、实验思路三、实验过程3.1 提取原始载体3.2 使用LSB隐写算法进行隐写3.3 放回含密载体3.4 提取含密载体3.5 使用LSB提取算法进行比对四、碰到的问题以及解决思路4.1 块的结构体发生变化4.1.1 产生的原因4.1.2 解决方法4.2 一个有趣的现象4.2.1 产生的原因4.3 视频产生较大失真4.3.1 产生的原因4.3.2 解决方法五、总结 前言 在前两篇博客中介绍了基于HEVC/H.265视频编解码器的视频隐写的基本思路，本文将详细记录
SpringBoot项目实现网络测速功能
SpringBoot项目实现网络测速功能 网络测速功能实现思路： 上行速度：原理就是得到客户端的时间戳，然后向服务端发起POST请求（请求体尽量大）请求成功的时候执行回调函数，从服务端返回服务端接收到请求时候的时间戳和contentLength（单位字节Byte），再利用contentLength除以服务端时间和客户端时间差（注意需要将时间戳的单位ms转为s）就得到标准的每秒请求多少字节 根据国家宽带速率，需要乘以8，所以得到Bps。然后再根据单位换算得到响应的Kbps、Mbps。 1Byte=8Bits
看完让你的RSA提升一个台阶 [GKCTF 2021]RRRRsa
我是,今天我给大家分享一个关于RSA的题目，带大家领略的魅力。今天开始前，我们先学习一下。
SpringBoot 中 @RequestMapping 及衍生注解的全面解析与实践
本文全面解析Spring Boot中@RequestMapping及其衍生注解的使用，涵盖核心功能、HTTP方法特定注解（@GetMapping/@PostMapping等）、属性详解（路径/参数/头信息等）以及路径变量处理。文章详细介绍了注解的组合使用、继承特性、版本控制策略等高级应用，并针对405/404等常见错误提供解决方案。通过学习这些注解的规范用法，开发者能够构建符合RESTful风格的API接口，提升代码可读性和可维护性。建议优先使用HTTP方法特定注解，合理规划URL结构，并注意避免路径冲突。
音视频传输-带宽评估
音视频传输 - 带宽评估 网络拥塞是基于IP协议的数据宝交换网络中常见的一种网络传输问题。网络拥塞是导致网络吞吐降低，网络丢包等的主要原因之一。 WebRTC中传输的采用的是UDP协议，WebRTC的传输层采用的拥塞算法是GCC算法。 Google congestion control 1. 基于丢包的拥塞机制 基于丢包的拥塞控制比较简单。其基本思想是根据丢包的多少来判断网络的拥塞程度，丢包越多则...
pi-star图形界面安装指南
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恒讯科技教你：如何估计网站服务器所需的带宽大小呢？
信息化时代，通过网站开展的线上营销模式越来越普及，选择一个合适的带宽、磁盘空间、处理器来搭建运营网站，对企业来说是关键任务，高效运行的网站服务器能为网站供给充足的资源。 那么如何更精确测量和估计网站服务器所需的带宽、处理器等资源资源呢？今天，恒讯科技的小编就来带大家了解如何估计网站服务器所需的带宽大小呢？ 网站服务器的带宽需求量一定要提前估算，如果没有可参考的数据，可以观察竞争对手的网站月均访问量作初期判断。 要想知道网站服务器的带宽需求，先要清楚带宽的影响因素，网站中页面大小指的是用户在特定网页下载文
（论文速读）PTV3: 更简单、更快速、更强大的3D点云处理新突破
该论文提出PointTransformerV3(PTv3)，通过简化设计实现3D点云处理的效率突破。该研究摒弃复杂注意力机制，转而采用点云序列化和补丁注意力等高效方法，将感受野从16点扩展到1024点，在保持高精度的同时实现3倍速度提升和10倍内存优化。PTv3在超过20个室内外场景任务中取得SOTA结果，ScanNet语义分割达79.4%mIoU，Waymo检测提升3.3%APH。核心创新包括四种空间填充曲线序列化模式和xCPE位置编码，为3D感知的工业应用提供了高效解决方案。
第95节：多模型多卡推理管理
多模型推理：在同一硬件平台上同时部署多个不同或相同的深度学习模型，满足多任务需求。多卡推理：利用多块 GPU 资源，提升推理吞吐量与并发能力。目标：合理分配 GPU 资源，实现高效、低延迟的推理服务。
NAT介绍及配置方案
NAT网关介绍与云服务对比 NAT网关（网络地址转换网关）是云服务中的关键组件，用于实现私有子网资源通过公网IP安全访问互联网，同时阻止外部直接访问内部资源。其核心功能包括源地址转换、连接数控制、安全审计等，常与弹性公网IP(EIP)和安全组配合使用。 阿里云和华为云的NAT网关均提供企业级功能，差异主要体现在： 阿里云支持更细粒度的SNAT配置和共享带宽包 华为云在多可用区灾备和VPC对等连接方面更具优势 两者都具备百万级并发连接能力，但配额管理方式不同 实施建议： 采用白名单策略配置安全组规则 根据并发
手把手教你学Simulink——基于Simulink的PR（比例谐振）控制器在单相整流中的应用
本文详细介绍了基于Simulink的PR（比例谐振）控制器在单相整流系统中的应用。通过与传统PI控制器的对比，阐述了PR控制器在交流信号跟踪中的优势：可实现50Hz正弦电流的无静差跟踪，THD低于2%，功率因数接近1。文章从PR控制器原理出发，提供了Simulink建模的具体步骤，包括主电路搭建、电压外环设计、PR控制器实现方法（推荐MATLAB Function方式）以及SPWM调制。通过仿真验证了PR控制在稳态和负载突变情况下的优越性能，并探讨了工程实践中的电网频率自适应、多谐振PR等关键技术。该教程为
kafka消费端慢慢延迟（网络带宽不足）
2020-09-29 问题描述：线上业务出现推送延迟，启动测试工具订阅topic，能看到数据正常时间能对上（数据写进去了），用kafka自带的也能对上， 通过分析后发现工具记录的日志在9点41分启动-9点50分之间出现了秒级延迟（最多延迟16秒）。通过阿里云监控发现有台kafka磁盘IO是38M，检查高效云盘磁盘IO吞吐量上限是140M/s，说明IO没问题。 进一步发现网络流出带宽达到850M/s，和运维确认带宽上限是800M/s，确认是出口带宽引起读取延迟。 1.运维规范：前段时间运维因成本原因对ka
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
HLS.js多码率切换实现：LevelController与质量选择全解析
你是否曾遇到过视频播放卡顿、缓冲时间过长，或在网络波动时画质忽高忽低的问题？在HLS（HTTP Live Streaming）流媒体技术中，多码率自适应切换是解决这些问题的关键。HLS.js作为一款流行的开源JavaScript库，通过LevelController（码率控制器）、ABRController（自适应码率控制器）和CapLevelController（码率限制控制器）三大核心组件，实...
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
缓存必问
系统中涉及到的缓存 为了更好的检查缓存方案设计是否合理，我们需要回答如下问题 解决的问题 缓存数据存储(redis or localCache) 缓存key的命名 单个缓存数据大小预估(最大) 容量预估 读、写QPS预估 带宽预估 缓存更新机制 数据过期时间设置，理由 数据失效后的回填机制 ...
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Redis 缓存使用的热点Key问题
方案适用场景优缺点本地缓存读多写少，允许短暂不一致简单高效，但需控制缓存时间Key 分片可水平拆分的统计类数据分散压力，但增加代码复杂度多级缓存高并发系统（如电商详情页）架构复杂，适合长期优化限流熔断突发流量（秒杀、大促）牺牲部分请求，保系统整体稳定监控发现：通过或 Prometheus 定位热点 Key；减少穿透：用本地缓存 + 永不过期策略；分散压力：分片存储或读写分离；兜底措施：限流熔断避免雪崩。根据业务特点灵活组合方案，才能有效解决热点 Key 问题！
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一. kafka版本 Apache Kafka 1.1 仅仅提供最最基础的组件 1.2 只提供一种读写磁盘文件的连接器（Kafka Connection） 1.3 无监控框架 1.4 迭代快 1.5 监控： 1.5.1 kafka manager， 1.5.2 kafka eagle， 1.5.3 JMXTrans+InfluxDB+Grafana Confluent Kafka 2.1 Sch...
企业出海云服务器部署踩坑记录：从频繁超时到稳定运行的复盘
帮客户部署出海业务时，遇到过一套典型的故障：海外用户访问频繁超时，丢包严重，账单还异常偏高。本文记录完整的排查过程、根因分析和最终解决方案。
如何预估服务器带宽需求
转载自： http://www.douban.com/note/229245525/ PC=PV/T*C*t*f 其中，PC是并发数，T是观测时间，即产生PV的时间长度，比如一天中的14个小时产生了20万并发，则公式中T=14*60*60秒，PV=20万。C是单个页面请求的HTTP连接数，t是连接的持续时间，一般取一个估计用户等待连接的时长，比如用户在平均等待5秒发现网页还没打开就不耐烦了
带宽估计 BWE (WebRTC 的智能网络优化核心)
网络带宽动态变化:时间 -->带宽 | ____| / \____| / \ ____| / \__/ \|/ \____问题:- 发送码率 > 可用带宽 -> 拥塞、丢包、延迟增加- 发送码率 < 可用带宽 -> 浪费带宽、质量下降目标:- 实时估计可用带宽- 动态调整发送码率- 最大化质量,最小化延迟组件作用Trendline检测延迟趋势AIMD码率增减控制丢包响应Pacer平滑发送Prober带宽探测。
游戏服务器选择的关键因素和要点-
在当今的在线游戏市场中，为游戏选择合适的服务器是至关重要的。游戏服务器不仅是承载游戏世界的数字基础设施，还直接影响到玩家的体验、游戏的流畅度和稳定性。游戏服务器的性能是指其处理数据、执行命令的能力，这直接关系到游戏的响应时间和流畅度。游戏服务器的可靠性指的是其能够长时间稳定运行的能力，这直接影响到游戏的可用性和玩家的满意度。随着玩家基数的增长，游戏可能需要更多的资源和更强大的服务器来承载增加的玩家数量和数据量。对比不同服务商的价格和提供的服务，确保所花费的每一分钱都能得到相应的价值。
压力测试的艺术：用GB28181模拟器打造高并发监控系统的5个关键策略
本文深入探讨了利用GB28181模拟器进行高并发监控系统压力测试的5个关键策略。从构建真实业务场景到优化心跳包频率，再到带宽占用计算和不同量级设备测试方案，帮助测试工程师有效模拟大规模设备接入场景，提升监控系统的稳定性和性能。
游戏服务器选择指南：关键因素与考虑点
在当今的在线游戏市场中，为游戏选择合适的服务器是至关重要的。游戏服务器不仅是承载游戏世界的数字基础设施，还直接影响到玩家的体验、游戏的流畅度和稳定性。游戏服务器的性能是指其处理数据、执行命令的能力，这直接关系到游戏的响应时间和流畅度。游戏服务器的可靠性指的是其能够长时间稳定运行的能力，这直接影响到游戏的可用性和玩家的满意度。随着玩家基数的增长，游戏可能需要更多的资源和更强大的服务器来承载增加的玩家数量和数据量。对比不同服务商的价格和提供的服务，确保所花费的每一分钱都能得到相应的价值。
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