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  • 来自专栏MongoDB中文社区

    时间对副本集有什么影响

    通过人工执行的时间设定操作,或是NTP同步触发的校准,都会使当前的系统时间发生变化,这称之为时间时间对于正在运作的流程是存在影响的,尤其是副本集的复制、心跳机制。 ,新产生的oplog时间戳并没有如预期一样和系统时间保持一致,而是停留在了时间前的时刻! 这样就解释了oplog时间戳停顿的问题,然而,新问题又来了: 计数器是有上限的,如果时间向前太多,或者是一直向前,导致计数器溢出怎么办呢? : 对于oplog复制的影响,时间向前会导致出现“计时器堆积”,如果未及时处理,将导致溢出从而引发错误; 对于自动Failover的影响,时间向后则会造成干扰,很可能导致主备切换及业务的抖动。 升级到3.6/4.0 或更新的版本来规避时间导致选举的问题。 ?

    1.3K10发布于 2019-10-30
  • 来自专栏美女视频的专栏

    直播推流时间问题修复的一条偏方

    简介 直播推流时,对于视频帧和音频帧,都记录着一个时间戳,用于表示该帧播放的相对时间,可以用ffprobe命令查看,其中pkt_pts表示该帧需要在xx时间上播放(相对时间) 获取方法(注意:该命令会不断输出直播流的 _89aad37e06ff11e892905cb9018cf0d4_900.flv image.png 直播中,理论上pts是需要单调递增的,但经常会遇到: 1、由于推流设备对音视频帧做编码时,写入的时间戳异常 ,导致pts突然变得很大; 2、对音视频录制时,由于推流设备异常,使得时间,导致录制出来的视频时长异常变大(几分钟的视频,被记录成几百个小时) 这里举个例子,正常情况下,推流设备源源不断地推流,而录制模块原封不动地把各个音视频帧记录下来 ,如下图 image.png 则拿到一个时长为7的录制文件,但如果推流设备异常,写入的时间戳异常跳,如下图 image.png 由于在第5帧开始,时间变成20,录制模块也原封不动地录制,导致最后记录的录制文件时长是 录制是否异常 对于直播录制来说,一般云厂商是原封不动地录制,用最大pts减去最小pts,则最后形成了一个时间异常的录制文件; image.png 如何修复录制文件 常见的方案有两种: 1、剔除异常帧 2

    11.7K18311发布于 2019-12-11
  • 来自专栏美码师

    MongoDB 系统时钟引发的风波

    通过人工执行的时间设定操作,或是NTP同步触发的校准,都会使当前的系统时间发生变化,这称之为时间时间对于正在运作的流程是存在影响的,尤其是副本集的复制、心跳机制。 ,新产生的oplog时间戳并没有如预期一样和系统时间保持一致,而是停留在了时间前的时刻! 这样就解释了oplog时间戳停顿的问题,然而,新问题又来了: 计数器是有上限的,如果时间向前太多,或者是一直向前,导致计数器溢出怎么办呢? : 对于oplog复制的影响,时间向前会导致出现“计时器堆积”,如果未及时处理,将导致溢出从而引发错误; 对于自动Failover的影响,时间向后则会造成干扰,很可能导致主备切换及业务的抖动。 升级到3.6/4.0 或更新的版本来规避时间导致选举的问题。

    1.6K40发布于 2019-10-30
  • 来自专栏阁下 HE

    增长分析-在缓慢变化中的

    本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析:在缓慢变化中寻找——基于缓慢变化维度的用户分群》,作者日后创建个人公众号,以转载形式发布本文。 受极端值影响小的指标分段,如历史28天内领取红包的天数,就比历史28天内领取红包的次数要更好,因为领取次数可能更容易受极端值影响,鲁棒性不好,不容易反映出用户的真实分层情况 3、分析指标的选择,指标的时间跨度远小于维度的时间跨度 作者:刘健阁 本文首发于腾讯内部知识分享平台「乐问KM」、腾讯官方公众号「腾讯大讲堂」《数据分析:在缓慢变化中寻找——基于缓慢变化维度的用户分群》,作者日后创建个人公众号,以转载形式发布本文。

    1K50发布于 2021-08-13
  • 来自专栏逍遥剑客的游戏开发

    X3DAudio中声道音量的问题

    对于3D音效, 左右耳的音量是不一样的. 当然, 眼下没有条件试验传说中的6.1声道是啥子效果, 所以不考虑这种情况. 正是因为左右有音量的差别, 才能根据耳朵去定位音源的方位. 如果是只有两个声道

    66750发布于 2018-05-23
  • 来自专栏爱可生开源社区

    故障分析 | 一次规律的 MySQL 主从延迟

    Second` >>/tmp/second.log     sleep 1 done 查看/tmp/second.log的内容,可以看到Seconds_Behind_Master的值确实在0和71之间反复横。 图片 所以,发生延迟很大的一个可能是:IO线程启动后,该从库通过NTP或者其他方式进行了时间校正,导致Seconds_Behind_Master在计算时出现了误差。 那么如何解决呢? 一种简单的处理方法是重启从库的IO线程,让其重新计算服务器时间之间的差值。但这种处理方法可能会导致延迟的情况再次出现。最优解为先校正集群中所有服务器的时间,在时间一致的情况下,再重启IO线程。 第二,校正时间时,主库的时间是向前校正还是向后校正?正常来说,时间向前校正(例如00:03校正为23:58)的业务影响是大于向后校正的。 第三,在进行时间校正时,如果时间差异过大,可以分多次进行缓步校正,即控制每次校正的时间幅度,而不是通过一次操作就校正为正确的时间,这样也可以在一定程度上降低对业务的影响。

    84720编辑于 2023-04-18
  • 来自专栏数据和云

    承上 DBlink 与 SCN | 新增视图找出外部 SCN

    这将导致在较低 SCN 的数据库的 SCN 。 在分布式事务中很难找到 SCN 的来源。 ##注意,即使在 SCN 之后,也没有额外的记录,因为它的变量小于9830400。 ※§6 小结 A. 视图 DBA_EXTERNAL_SCN_ACTIVITY 不会捕获所有 SCN 。 它只在下面的情况下捕获 SCN 。 1) SCN 请求使得本地 headroom 小于 threshold 而被拒绝(由 _external_scn_rejection_threshold_hours 控制) 2) SCN 请求因为 我们需要在遇到 SCN 的数据库上使用此视图。

    1.1K70发布于 2018-04-17
  • 来自专栏工程师看海

    为什么插拔充电器,电池电量会、跌落?

    前两天,有个朋友遇到一个问题:为什么插拔充电器,电池电量会? 这是个挺有趣的问题,现在我整理出来和大家一起交流分享下。 而充电时,情况就的不一样了,充电时,电流是流入电池,电流路径见下图绿色路径。此时B点的电压最高,B点的电压要高于A点和E点的电压。 那么问题就来了! 如果此时突然插入充电器,对电池充电,如下图,那么会使得B点位置的电压突然增加,此时ADC感应到电压突然增加(E位置会随着B位置增加),会判断为电量突然增加,而使得电量,俗称电压反弹或电量反弹。 插拔充电器时的电量,就是这么来的。 那么怎么整改呢? 有以下几个方法 优化电量估计的电路架构,从电压和电流两个角度进行数据拟合,结合算法估计电池电量。

    93731编辑于 2023-03-27
  • 来自专栏Don的成长史

    【CCF】

    本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/84933947 试题编号: 201803-1 试题名称: 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述   近来,这款小游戏风靡全国,受到不少玩家的喜爱。    简化后的规则如下:玩家每次从当前方块跳到下一个方块,如果没有跳到下一个方块上则游戏结束。    现在给出一个人的全过程,请你求出他本局游戏的得分(按照题目描述的规则)。 解题思路: total为每一局游戏的总分,score为每一次的得分。

    70730发布于 2019-11-08
  • 来自专栏全栈程序员必看

    频介绍_频功能

    从通信技术的实现方式来说,“频”是一种用码序列进行多频频移键控的通信方式,也是一种码控载频的通信系统。 从时域上来看,频信号是一个多频率的频移键控信号;从频域上来看,频信号的频谱是一个在很宽频带上以不等间隔随机的。 此外,由于频系统的载频按伪随机序列变化,为了实现电台间的正常通信,收发信机必须在同一时间变到同一频率,因此频系统还要求实现频图案同步。 为增加频信号的隐蔽性和抗破译能力,频图案除具有很好的伪随机性、长周期外,各频率出现次数在长时间内应具有很好的均匀性。 它在直接序列扩展频谱系统的基础上增加载波频率的功能,直扩系统所用的伪随机序列和频系统用的伪随机频图案由同一个伪随机码发生器生成,所以它们在时间上是相互关联的,使用同一个时钟进行时序控制。

    1.9K10编辑于 2022-11-01
  • 来自专栏机器之心

    语音合成到了点?深度神经网络变革TTS最新研究汇总

    这是一个完全卷积的神经网络,其中的卷积层有不同的膨胀系数(dilation factors),这让其感受野(receptive field)可在深度(depth)上指数式地增长并可覆盖数千个时间步骤(timesteps 在训练时间上,其输入序列是由人类说话者录制的真实波形。训练之后,可以对这个网络进行采样以生成合成话语。在采样的每一个时间步骤,都会从该网络所计算出的概率分布中取出一个值。 百度在研究博客中表示,「深度学习变革了包括计算机视觉和语音识别在内的许多领域,我们相信语音合成如今也到了一个点。」 我们相信,语音合成就像百度博客中所介绍的那样到了一个「点」,期待接下来会有更多新的研究成果出现,让人与机器能够进行更自然的交互。

    1.4K50发布于 2018-05-07
  • 来自专栏web全栈潮流

    Android微信,自动App实现

    微信小游戏 刚推出 ,不错,简单 好玩! 但是程序员最烦的就是一直重复做一件事情,所以,能不能自动? 元旦放假,研究了一下,具体思路分享给大家。 先上图 ? 图像识别和处理使用的是opencv 左图为使用opencv提供的 akaze算法实现的图片特征点匹配 右图为自动识别边线,并计算最大矩形框 按压时间T自动获取实现: 通过特征点匹配,识别出小人的中心点位置 :A 通过识别框线找出小人上面最大矩形框中心点的位置:B 通过上面的位置计算出小人即将跳出的距离S=A->B 通过测试计算出按压屏幕的时间T=X*S,X为不断测试得出 Android后台自动点击和屏幕截图 App实现(无需root): App启动后,启动一个前台服务,用户可以在通知栏操作是否开启自动 用户打开 App在后台使用 MediaProjection API 截取手机屏幕 通过上文方式对图像识别获取按压时间 T App使用instrumentation后台发送点击屏幕动作持续时间为T 至此,整个App的实现方式已介绍完。

    1.6K30发布于 2019-11-04
  • 来自专栏Windows技术交流

    【Windows时间变数十天后】问题分析

    问题现象 Server2019系统出现时间时间变到几十天甚至上百天后,在变化前会有这样的日志 事件1056,TerminalServices-RemoteConnectionManager:生成了将用于对 : ntp server时间设置未来若干天时校验朋友端时间同步: 时间服务检测到系统时间需要更改 256570 秒。 时间服务将不会更改系统时间超过 172800 秒。 请验证你的时间和时区是正确的,并且时间源 114.132.150.90,0x8 (ntp.m|0x8|0.0.0.0:123->114.132.150.90:123) 工作正常。 ,有微软文档陈述解决方案: 从NT10.0系统 1511版本开始引入默认启用Secure Time Seed of High Confidence (STSHC),简称STS,在某些情况下,可能会导致时间很多天

    1.6K10编辑于 2024-08-15
  • 来自专栏glm的全栈学习之路

    石头

    可用枚举答案的方法,取中间值judge函数判断,可行,中——右继续枚举答案,否则左——中枚举

    64440发布于 2020-09-28
  • 来自专栏七夜安全博客

    元旦快乐--“”辅助编写

    源码:https://github.com/qiyeboy/LuLunZi 明后天详细分析原理。

    74650发布于 2018-06-26
  • 来自专栏python3

    Python 玩微信

    教你用 Python 来玩微信 写在前头 如果你看完文章,说我没有mac电脑,只有windows和iphone,怎么办? 好办,使用windows和安卓模拟器也可以实现自动。 6.6.1 版本,加入了「小游戏」功能,并提供了官方 DEMO「」。 这是一个 2.5D 插画风格的益智游戏,玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。可能刚开始上手的时候,因为时间距离之间的关系把握不恰当,只能跳出几个就掉到了台子下面。 如果能精确测量出起始和目标点之间测距离,就可以估计按压的时间来精确跳跃?所以花 2 个小时写了一个 Python 脚本进行验证 希望不要把分数刷太高,容易没朋友的。。。 计算按压时间 手动版:用 Matplotlib 显示截图,用鼠标点击起始点和目标位置,计算像素距离; 自动版:靠棋子的颜色来识别棋子,靠底色和方块的色差来识别棋盘; 用 ADB 工具点击屏幕蓄力一

    2.3K10发布于 2020-01-08
  • 来自专栏机器之心

    教程 | AI玩微信的正确姿势:Auto-Jump算法详解

    转载自知乎 作者:安捷、肖泰洪 最近,微信小游戏可以说是火遍了全国,从小孩子到大孩子仿佛每一个人都在刷,作为无(zhi)所(hui)不(ban)能(zhuan)的 AI 程序员,我们在想,能不能用人工智能 于是,我们开发了微信 Auto-Jump 算法,重新定义了玩的正确姿势,我们的算法不仅远远超越了人类的水平,在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有算法,可以说是界的 state-of-the-art 下面进入正经的学术时间,非战斗人员请迅速撤离。 总体精度 1 像素左右,时间 0.6 秒。 讲到这里,似乎可以宣布,我们的工作 terminate 了这个问题,微信小游戏 Game Over!

    1.5K110发布于 2018-05-11
  • 来自专栏数据STUDIO

    用于时间序列中的点检测算法

    第一个时间序列中的点比较容易发现,而第二个时间序列中的点就比较难发现了。 图 (4):检测到恒定方差时间序列的所有十个点 当方差随时间变化时,CPD 是否仍然有效。 如图(6)所示,最终生成的分数称为 "点分数"。 这种算法不需要整个时间序列来检测点,因此大大减少了计算时间。 图 (6):顺序贴现自动回归(SDAR)学习算法 来研究两种时间序列情况。 10 个点中的大多数点 (2)变化方差 变化方差时间序列中的点很难找到。 SDAR 算法可以检测到这些主要点。 图(10):SDAR 算法检测变化方差时间序列的主要

    4.4K20编辑于 2024-06-04
  • 来自专栏AI研习社

    AI 玩微信的正确姿势—— Auto-Jump 算法详解

    最近,微信小游戏可以说是火遍了全国,从小孩子到大孩子仿佛每一个人都在刷,作为无(zhi)所(hui)不(ban)能(zhuan)的 AI 程序员,我们在想,能不能用人工智能(AI)和计算机视觉 于是,我们开发了微信 Auto-Jump 算法,重新定义了玩的正确姿势,我们的算法不仅远远超越了人类的水平,在速度和准确度上也远远超越了目前已知的所有算法,可以说是界的 state-of-the-art 下面进入正经的学术时间,非战斗人员请迅速撤离! 总体精度 1 像素左右,时间 0.6 秒。 讲到这里,似乎可以宣布,我们的工作 terminate 了这个问题,微信小游戏 game over!

    1.8K80发布于 2018-03-16
  • 来自专栏腾讯大讲堂的专栏

    数据分析:在缓慢变化中寻找——基于缓慢变化维度的用户分群

    维度选择,应尽可能选择鲁棒性好、受极端值影响小的指标,如历史28天领取红包天数,就比历史28天领取红包次数,因为领取次数可能因某一天次数极高影响,不易反映出用户的真实分层情况 · 指标选择,指标要选择时间跨度远小于维度的

    1.1K20发布于 2020-07-31
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