一、网络性能评估工具Iperf 网络性能评估主要是监测网络带宽的使用率，将网络带宽利用最大化是保证网络性能的基础，但是由于网络设计不合理、网络存在安全漏洞等原因，都会导致网络带宽利用率不高。要找到网络带宽利用率不高的原因，就需要对网络传输进行监控，此时就需要用到一些网络性能评估工具，而Iperf就是这样一款网络带宽测试工具，本节将详细介绍一下Iperf的使用。 1、Iperf能做什么 Iperf
首先，要检测的是你的视频源是否为真实摄像头或者桌面进程，加入你的视频源不是就会被pass，同理还会检测视频的声源，是不是来自于麦克风，这都是最基本的检测。过了这两个最基础的，你才有必要去做画面的优化去重、声音的优化去重、做互动、做数据等一类的问题，但是大部分人，从第一步就被卡在这个门外了。
电脑的最小的计量单位——bit 电脑世界是由0与1组成的，其中由数以万计的线路，一条线路传递一个信号，而0代表没有信号，1代表有信号，就像电源开关一样，同一时间只可能有 一种状态，所以电脑最基本的电位就是一条线路的信号，我们就把它称作“位”，英文叫做bit，缩写b。“位”和“字节”其实都是电脑的计量单位，他们之间 的关系就像表兄弟，我们可以理解成字节就是由位组成的，一个“字节”等于8“位”，Byt
目录Pandas的主要方法排序索引和获取数据应用函数到单元格、列、行分组（Groupby）汇总表增减DataFrame的行列预测离网率本篇通过分析电信运营商的客户离网率来熟悉Pandas数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型Pandas的主要方法导入相关库import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.
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2024-09-19 08:15:30
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CUDA存储器模型： GPU片内：register，shared memory； 板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; host 内存： host memory, pinned memory. register: 访问延迟极低； &n
MO： Mobile Originated 终端发起MT ：Mobile Terminated 终端终止上行(MO)&下行(MT) 从手机发起一个的过程叫上行(MO)，到手机结束的过程叫下行(MT)。比如，平时给你的朋友发送一条短信，对你来说就是上行(MO)，而对你的朋友来说，就是下行(MT)。在企业、行业
在使用 Python 的 Selenium 库进行自动化测试或网络抓取时，常常会碰到网站对 Selenium 的检测。一旦被检测，可能导致请求被拒绝或者 IP 被封。本文将详细说明这个问题的背景、表现现象、根因分析、针对性的解决方案以及优化建议。
## 问题背景
想象一下，一个用户希望通过 Selenium 自动访问一个网站进行数据抓取。在这个网站上，用户需要登录，浏览多个页面并提取内容。为了
1.Elasticsearch是如何实现Master选举的？Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要ping通）这两部分；对所有可以成为master的节点（node.master: true）根据nodeId字典排序，每次选举每个节点都把自己所知道节点排一次
沙尘暴来袭，今天的北京是这样的。据统计，上午9时，北京的PM10已经超过8000微克/立方米。相当恐怖的一个
原创
2022-10-17 11:05:19
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## 如何防止 Selenium 被检测出来
Selenium 是一种广泛使用的 Web 自动化工具，常用于自动化测试和网页抓取。然而，许多网站出于安全和防止滥用的考虑，采取了一系列机制来检测和阻止自动化工具的访问。这些机制包括检测浏览器指纹、检查用户行为和验证请求来源等。因此，了解如何避免被检测是使用 Selenium 的关键。
### 1. 了解检测机制
在开始讨论防止检测的方法之前，首
1.环境搭建 1.1 安装python，配置环境变量 下载地址：https://www.python.org/downloads/下载需要的版本（3.7以上）1.2安装pycharm 下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/打开工程目录后，在Settings中添加解释器 1.3 JDK下载，配置环境变量（allure依赖JDK）1.4 安装依赖
nginx调度算法解析1、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务，如果后端某台服务器死机，自动剔除故障系统，使用户访问不受影响。
2、weight（轮询权值）
weight的值越大分配到的访问概率越高，主要用于后端每台服务器性能不均衡的情况下。或者仅仅为在主从的情况下设置不同的权值，达到合理有效的地利用主机资源。
注意:此算法为常用的算法
3、ip_hash
每个请求按访问IP的
性能测试的一项重要工作就是检查有没有内存泄露。linux下通过top/free/pmap/ps，会提供许多关于内存分配的信息，如top里面的VIRT，RSS，SWAP，VSZ，RES，SHR等等，到底哪些参数能够用来检测memory leak呢？虽然baidu，google很方便，但是一直没有找到一个令人信服的答案。这些天一直在研究，结合我在以往实际工作中的一些经验，在此做一个总结：&
# Python轮廓识别方案
在计算机视觉中，轮廓检测是一项关键任务，特别是在目标识别和分类中。本文将详细描述如何使用Python中的OpenCV库对检测到的轮廓进行识别。我们将通过一个具体的例子来说明，假设我们的目标是识别一组形状（如圆形、方形和三角形），并对这些形状进行分类。
## 问题概述
本例中，我们将通过图像处理来检测出形状的轮廓，并识别它们的类型。实现的过程包括以下步骤：
1.
原创
2024-10-18 09:16:33
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# JAVA脚本检测及其原理分析
## 引言
在现代开发中，Java是一种广泛使用的编程语言。然而，当涉及到自动化脚本时，是否会被检测出来往往是开发者关注的一个问题。本文将详细探讨Java脚本的检测机制以及如何编写较为隐蔽的脚本。同时，文章中会结合代码示例以便于读者理解。
## Java脚本检测的背景
检测Java脚本的主要目的通常是为了防止脚本恶意行为，例如爬虫、自动化操作等。许多网站和
原创
2024-08-24 04:35:12
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airTest是国内网易自研的一套基于图像识别进行UI自动化测试的框架，目前已经可以支持andriod,ios,web端的UI测试，在google开发者大会上得到了google的高度认可。最近在学习使用这个框架，首先来了解下他的原理一、 airTest框架的构成 airTest ---这里指的是airTest核心源代码 airT
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2023-12-24 00:47:02
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看了一段时间的目标检测的论文，在这里写个文章总结一下吧。不一定理解正确，如有问题，欢迎指正。1、RCNNRCNN是基于selective search（SS） 搜索Region proposal（RP），然后对每个RP进行CNN的Inference，这个算法比较直接。 框架应该也挺容易看明白的。 SS对每幅图片提取大约2K个RP，然后对RP进行推理。2、SPPNETRCNN的计算很多是没有必要
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2024-05-23 20:01:42
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vmstat测试：场景：tar -zvcf 2_104.tar.gz ./* 打包压缩3GB+文件[root@localhost opt]# vmstat 1 1000procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu----- r b swpd free buff cac
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2024-10-21 14:48:56
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为什么没测出来！测试怎么测的？到底会不会测？这对测试来说是灵魂拷问级别不好回答的问题了。
原创
2021-12-20 09:50:35
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过了虚拟化检测 CF还是被检测出来是一个常见的问题，它通常是因为虚拟化环境中的某些配置不当或者资源限制导致的。在这篇博文中，我将详细介绍如何解决这一问题的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等内容。
## 环境准备
在解决该问题之前，我们需要准备好合适的环境和工具。以下是所需的前置依赖和版本兼容性矩阵。
### 前置依赖安装
1. **操作系统**：Ubunt
