多媒体文件大小一般是指音频流大小与视频流大小的和，视频文件大小与音频文件大小计算方法如下：
最近做数据分析，先是找到了Tushare这个免费开源的第三方财经包，但后来用了几天之后发现，它的日交易历史数据有时候有不准确的情况，查看源代码发现，这个包的数据源是凤凰财经，而对比凤凰网站其站点的数据本身就是有出入的，所以到也不是Tushare的问题。于是百度了一圈，发现很多网友都是获取新浪的股票数据，包括其历史数据和实时数据。于是乎试了一下，发现速度还挺快，没有具体去测时间但从感官上要比Tushare获取的凤凰数据要快得多。并且数据也很丰富，囊括了每只票自上市以来的所有数据，对此Tushare貌似只有三年数据。当然，新浪数据也有不足的地方，细节上没凤凰数据那么丰富，没有价MA5、MA10以及量MA5、MA10等等，最重要的还是缺少每天的交易额。所幸我目前计算所需的数据里还不包括每天交易额。
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
上半年春招的时候，作为面试官，对于面试表现的不错的同学会要求其写一小段代码看看。题目很简单：
一台InfluxDB服务器每秒可以处理近百万条时序数据。如果所有数据都持久保存，数据量非常大，造成存储成本高昂。 常见的解决方法就是降低数据精度，即详细的、高时间精度的数据只能保留一段时间，同时对这些数据进行聚合计算得到低精度的、符合我们需求的数据，再根据实际情况存储一段时间然后删除高精度的数据，只保留低精度的数据。
一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
导语 从比特率编码方式的角度来看，目前其中一种最常见的音频文件格式MP3，可以再分为两种类型：一种是恒定比特率CBR（Constant Bit-Rate），这种类型的mp3每一帧的比特率都是恒定唯一的
对于时间序列数据进行处理时，需要使用表示时间的方法。在P樱桃红中提供了datetime数据类型来对日期和实践进行处理。指定datetime。datetime(年，月，日，时，分，秒，毫秒)，将返回包含所指定数据的datetime对象，在指定参数时，顺序可以是任意的，也可以指定day=日而不对年或月进行制定。
Item Comment tickTime zk的单位时长，单位ms initLimit 初始化连接时，follower和leader之间的最长心跳时间，tickTime的倍数 syncLimit leader和follower之间发送消息, 请求和应答的最大时间长度，tickTime的倍数 dataDir 数据存放目录 dataLogDir 日志存放目录 clientPort 服务监听端口 server.X=A:B:C X代表serverid，要求dataDir/myid(需要另外手动创建)里包含相同数字
今天在7DGroup的群里，老郑提了个问题，ps统计出来的CPU百分比为什么比TOP统计出来的少很多。图如下：
LTE支持两种双工模式：TDD和FDD，于是LTE定义了两种帧结构：TDD帧结构和FDD帧结构。
访问 https://www.jsdelivr.com/package/npm/dayjs 下载最新版本的 Day.js。
本文讲解了 Java 中线程休眠的语法和应用场景，并给出了样例代码。线程休眠是一种暂停线程执行的方法。当线程调用 Thread.sleep() 方法时，它会进入指定的时间段的休眠状态，暂停当前线程的执行，让出 CPU 资源给其他线程。
在前端开发的过程中，很多时候除了日常的需求开发以外，我们还需要对我们的页面进行性能优化，那么这次就分享一下前端开发我能想到的一些优化方案进行总结。
Memcached add 命令用于将 value(数据值) 存储在指定的 key(键) 中。如果 add 的 key 已经存在，则不会更新数据(过期的 key 会更新)，之前的值将仍然保持相同，并且您将获得响应 NOT_STORED。
本文介绍通信原理中容易混淆的一个概念，波特率和比特率的关系。因此先从码元的概念讲起，接着介绍波特率、比特率、频带利用率等相关概念，最后介绍了数字通信系统的可靠性指标。
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
当时间的维度从一维走向二维，时序上的建模方式也需要相应的改变。本文提出了多尺度二维时间图的概念和多尺度二维时域邻近网络（MS-2D-TAN）用于解决视频时间定位的问题。本文拓展自 AAAI 2020 [1]，并将单尺度的二维时间建模拓展成了一个多尺度的版本。新模型考虑了多种不同时间尺度下视频片段之间的关系，速度更快的同时精度也更高。本文在基于文本的视频时间定位任务中验证了其有效性。相关内容将发表在 TPAMI上。
用户生命周期是指用户从加入平台开始，熟悉平台，参与平台，最终流失的整个过程。用户的生命周期相对于自身而言，是一种参与度的变化，参与度也可以称之为活跃度。
Boost库中默认针对日期与时间的操作库分为，timer，progress_timer,date_time这几类，如下是一些常用的使用方法总结。
GMT 是一个 时区，也指一种 时制。很久以前，科学家通过天文观察，将一个太阳日定义为 86400 秒，以英国 Greenwich 天文台白天平均太阳最高点作为正午 12:00，这样一个相对长度 + 一个绝对时刻，就定义了一套绝对时间体系，也就是 GMT 体系，同时 Greenwich 所在的时区也作为 GMT+0 时区。自1924年2月5日开始，Greenwich 天文台负责每隔一小时向全世界发放调时信息。再后来又从 GMT 升级到了 UT1，本质不变，还是基于天体测量。
墙上时钟：也称为墙上时间。大多是1970年1月1日（UTC）以来的秒数和毫秒数。墙上时间可以和NTP（Network Time Protocal，网络时间协议）同步，但是如果本地时钟远远快于NTP服务器，则强制重置之后会跳到先前某个时间点。
1.master节点选举，主节点挂了以后，从节点就会接手工作，并且保证这个节点是唯一的，这也是所谓的首脑模式，从而保证我们的集群是高可用的。 2.统一配置文件管理，即只需要部署一台服务器，则可以把相同的配网文件同步更新到其他所有服务器，此操作在云计算中用的特别多。 3.发布与订阅 类似消息队列的MQ(amq,rmq...),dubbo发布者把数据存在znode上，订阅者会读取这个数据。 4. 提供分布式锁 分布式环境中不同进程之间争夺资源，类似于多线程中的锁。 5 集群管理 集群中保证数据的强一致性。
使用 -ss position 参数 , 可以 设置 跳转到 指定的位置 开始播放 , 指定 输入文件 的起始时间点 , 开始播放 后将跳转到此时间点 , 然后开始 播放视频 ;
从通信资源的分配角度来看，交换（Switching）就是按照某种方式动态地分配传输线路的资源
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
重点关注 ： Innodb_row_lock_time_avg 、Innodb_row_lock_waits 、Innodb_row_lock_time
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一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
一、经典公式1： 一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1，假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统（可以从系统日志从获得），对于一个典型用户来说，一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时，而在一天之内，用户只有在8小时之内会使用该系统。 那么， 平均并发用户数为：C = 400*4/8 = 200 并发用户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
一般来说，性能首先是一种指标，表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度；性能是软件产品的一种特性，可以用时间来度量。
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库，其提供了许多功能强大的程序库和工具，用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备，通常被称为准标准库，是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程，提高代码质量和性能，并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中，如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
setup()函数中的代码只会被运行一次，通常用来做一些初始化工作；loop()中的代码会被无限次地重复运行，此函数为程序的主体部分。
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
几个世纪以来，计算器是唯一可以帮助我们进行计算的机器。从古老的算盘到如今的数字计算机，计算器种类繁多且层出不穷。
nload是一个很小巧的工具，用来监控当前系统的网速 安装 wget http://www.roland-riegel.de/nload/nload-0.7.4.tar.gz tar -xf nload-0.7.4.tar.gz cd nload-0.7.4 ./configure make && make install 使用 查看帮助 nload -h Options: -a period Sets the length in seconds of the time window for
原文地址：Predicting your app’s monetization future 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：PTHFLY 校对者：Wangalan30、realYukiko 预测分析法介绍以及用户生命周期价值计算 我们都想要一个魔幻水晶球，可以揭示我们的 app 在未来的表现：会吸引多少用户以及会产生多少收入。遗憾的是，并不存在这种水晶球。但是好消息是，我们有技术手段可以使你有效的洞察
Cache 的设计是个基础计算机理论，也是程序员的重要基本功之一。Cache 几乎无处不在，CPU 的 L1 L2 L3 Cache、iOS 系统的 clean page 和 dirty page 机制、HTTP 的 tag 机制等等，这些背后都是 Cache 设计思想的应用。 上一篇介绍了关于 HTTP 的基础知识，本篇对 HTTP Cache 做一个完整的介绍。
新年伊始，万象更新，今天不发那些网络安全新闻，聊聊轻松点的话题，给大家在元旦假期里解解闷。比如业内一直盛传的Unix时间的雷，真的会让全球电子设备瘫痪吗？
量化合约指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。所谓量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。经过抽样的图像，只是在空间上被离散成为像素(样本)的阵列。而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。
$date +%s -d “04/24/2014 15:30:00” 1398324600
推送第三日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获
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