traffic专题

C++ P2883 [USACO07MAR]牛交通Cow Traffic

题目描述 随着牛的数量增加,农场的道路的拥挤现象十分严重,特别是在每天晚上的挤奶时间。为了解决这个问题,FJ决定研究这个问题,以能找到导致拥堵现象的瓶颈所在。 牧场共有M条单向道路,每条道路连接着两个不同的交叉路口,为了方便研究,FJ将这些交叉路口编号为1..N,而牛圈位于交叉路口N。任意一条单向道路的方向一定是是从编号低的路口到编号高的路口,因此农场中不会有环型路径。同时,可能存在某两个交叉

弱网测试-基于linux TC(traffic control)网络模拟工具搭建及控制

APP弱网测试,弱网工具有很多现成的,但是对比其他工具来说,使用linux tc控制起来比较方便强大,自由度较大,可以推荐使用 所需硬件: 路由器(尽量使用5G网络,因为2.4G网络干扰比较大) 网线若干 linux电脑一台,带双网卡,如果单网卡,可以用USB转网口的设备来完成,尽量用USB3.0到网口的设备   所需软件: 系统:ubuntu tc  – traffic control ip

SGU 103. Traffic Lights 带限制最短路

每个点有2中颜色 只有一条路上的两个点颜色一样才能通过这条路 最短路加上等待的时间处理 处理的是参考别人的 唉还是太弱了 #include <cstdio>#include <cstring>#include <vector>#include <queue>#include <algorithm>using namespace std;int s, e;int n, m;in

使用 tc (Traffic Control)控制网络延时

设置网络延时 1500ms 800ms tc qdisc add dev eth0 root netem delay 1500ms 800ms ping 测试 ping www.baidu.com 取消设置网络延时 sudo tc qdisc del dev eth0 root

UVa1310/LA2664 One-way traffic

UVa1310/LA2664 One-way traffic 题目链接题意分析AC 代码 题目链接    本题是2002年icpc欧洲区域赛中欧赛区的题目 题意    某城市有一些双向道路和一些单向道路,这些道路使得连通的两路口必然双向可达。出于安全考虑,需要将尽量多的双向道路改成单向的(但仍要保持双向可达)。 分析    先将所有道路都看成无向的,对无向图求出所有点双连

uva 10693 - Traffic Volume(数论)

题目链接:uva 10693 - Traffic Volume 题目大意:每辆车长度l,两辆车之间距离为d,d = v*v/(2*f),现在给出l和f,求说v的最大值,以及单位时间内通过某位置的车数。 解题思路:t=(l+d)/v=l/v + v/(2*f), 如果t越小,那么v就最大; 因为a + b ≥ 2√(a*b)当且仅当a = b的时候,v =√(2*l*f),速度知道

Network - Wireshark decrypts SSL Traffic

Step one – set up an SSL-protected server to use as a testbed To illustrate the process, we’re going to use OpenSSL to generate a certificate and act as a web server running HTTP over SSL (aka HTTPS)

Linux下QoS模块之tc(traffic control)操作简介

Linux从kernel 2.1.105开始支持QOS,不过,需要重新编译内核。运行 'make config'时将 EXPERIMENTAL _OPTIONS 设置成 'y',并且将 Class Based Queueing (CBQ), Token Bucket Flow, Traffic Shapers 设置为 'y' ,运行 'make dep&#59; make clean&#59;

Traffic Grooming in Optical WDM Mesh Networks (Optical Networks)

版权声明:原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Traffic Grooming in Optical WDM Mesh Networks captures the state-of-the-art in the design and analysis of

LC-RNN: A Deep Learning Model for Traffic Speed Prediction

1.背景 下面所介绍是2018年发表在IJCAI上的一论文,其主要解决的问题是预测接下来几个时间间隔内,某条道路上车辆行驶的平均速度。其关键点在于作者提出了用"look-up"这一方法来构造由每条道路及其相连接道路所形成的速度矩阵,接着用CNN来提取相邻“道路速度”的空间依赖关系,然后进一步采用LSTM从时间序列的角度来提取特征;最后融合天气和周期信息等最为整个网络的输出。 我们知道在实际

601. Human Traffic of Stadium - 体育馆的人流量 <Hard> - 重点警告

表:Stadium +---------------+---------+ | Column Name   | Type    | +---------------+---------+ | id            | int     || visit_date    | date    | | people        | int     | +---------------+------

<REAL-TIME TRAFFIC OBJECT DETCTION FOR AUTONOMOUS DRIVING>论文阅读

Abstract         随着计算机视觉的最新进展,自动驾驶迟早成为现代社会的一部分,然而,仍有大量的问题需要解决。尽管现代计算机视觉技术展现了优越的性能,他们倾向于将精度优先于效率,这是实时应用的一个重要方面。大型目标检测模型通常需要更高的计算能力,这是通过使用更复杂的机载硬件来实现的,对于自动驾驶来说,这些要求转化为燃料成本的增加,并最终导致里程的减少,此外,尽管有计算需求,但现

备考ICA----Istio实验5---流量转移 TCP Traffic Shifting 实验

备考ICA----Istio实验5—流量转移 TCP Traffic Shifting 实验 1. 应用部署 1.1 测试服务部署 该服务通过标签app: tcp-echo选择服务,服务tcp-echo存在2个版本,分别是v1和v2 istio/samples/tcp-echo/tcp-echo-services.yaml # Copyright 2018 Istio Authors#

加密流量分类-论文3:FS-Net: A Flow Sequence Network For Encrypted Traffic Classification

加密流量分类-论文3:FS-Net: A Flow Sequence Network For Encrypted Traffic Classification 0、摘要1、问题引入2、问题定义3、模型结构3.1总览3.2 嵌入层3.3 编码层3.4 解码层3.5 分类器 4、实验5、总结与思考 0、摘要   FS-Net是一个端到端的分类模型,它从原始流中学习代表性特征,然后在一

Apache Traffic Server 4.2.1/5.3.2上的坑!

问题一: 现象描述: 昨天在CentOS 6.3 64位虚机上成功安装ATS 4.2.1上无法正常启动?但是安装一切正常。使用trafficserver start启动后,最后显示启动失败,没有任何错误日志或是错误提示信息。经过研究trafficserver这个脚本,也没有发现问题。 解决方法: 今天被老大解决了,原来是我们公司内部的那台服务器上没有开启syslog服务,导致错误日志无法打

IPSec to encrypt SMB traffic

http://us.generation-nt.com/answer/ipsec-encrypt-smb-traffic-help-60650112.html?page=2     http://www.tomshardware.com/forum/134947-45-ipsec-encrypt-traffic

A Traffic Simulation

朋友的网站,交通模拟系统,目前在SourceForge开源,欢迎访问下载,并多提宝贵意见   A Traffic Simulation    Traffic Simulation    A Traffic Simulation (ATS)         地址如下: http://atsimu.sourceforge.net/

ATS 出现“400 Multi-Hop Cycle Detected”的原因及解决方法(Apache Traffic Server 学习笔记 3)

使用curl命令通过ATS请求原始服务器资源时有时会返回"400 Multi-Hop Cycle Detected": 出现这个的原因可以参考 最后一句意思大概就是向原始服务器的请求又会被指向Traffic server。 解决方案可以参考:https://issues.apache.org/jira/browse/TS-2298 将records.config中的insert_r

ATS缓存配置(Apache Traffic Server 学习笔记 2)——持续更新

records.config配置: 允许TS操作客户端请求的host头部: CONFIG proxy.config.url_remap.pristine_host_hdr INT 0 忽略服务器端和客户端的http头部的 no_cache 和 max_age: CONFIG proxy.config.http.cache.ignore_server

反向代理(Apache Traffic Server 学习笔记 2)

一、反向代理的概念       什么是反向代理呢?其实,反向代理也就是通常所说的WEB服务器加速,它是一种通过在繁忙的WEB服务器和Internet之间增加一个高速的WEB缓冲服务器(即:WEB反向代理服务器)来降低实际的WEB服务器的负载。典型的结构如下图所示: Web服务器加速(反向代理)是针对Web服务器提供加速功能的。它作为代理Cache,但并不针对浏览器用户,而针对一台或多台特

ATS功能(Apache Traffic Server 学习笔记 1)

好久没有更新博客了,最近准备好好沉淀一下,尽快搞清ATS的架构和功能。学习中遇到的知识点随手记下,以备不时之需。 参考文章:http://blog.csdn.net/larryliuqing/article/details/7356757 知识点 功能 1.Traffic Server缓存 TS 缓存包含一个高速的对象数据库,数据库根据 URL 和相关头部来索引对象,对于同一对象可以缓存

两种不同风格的lxml标注文件的解析:pet和Lara_UrbanSeq1_Traffic Light

1. pet数据集标注样式 以Abyssinian_12.xml为例,文件内容如下: <annotation><folder>OXIIIT</folder><filename>Abyssinian_12.jpg</filename><source><database>OXFORD-IIIT Pet Dataset</database><annotation>OXIIIT</annotation

交通流量预测:T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

摘要 为了同时捕捉时空相关性,将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合,提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。具体地,GCN用于学习复杂的拓扑结构以捕获空间相关性,而门控递归单元用于学习交通数据的动态变化以捕获时间相关性。 Ⅱ. 方法 A. 问题定义 定义一: G = (V, E) 邻接矩阵A(1表示两个路有连接,反之没有),把路当作结

安卓P提示 java.io.IOException: Cleartext HTTP traffic to dict.youdao.com not permitted

java.io.IOException: Cleartext HTTP traffic to dict.youdao.com not permitted 原因分析 从Android 6.0开始引入了对Https的推荐支持,与以往不同,Android P的系统上面默认所有Http的请求都被阻止了。 <application android:usesCleartextTraffic=["true"

部署ATS(Apache Traffic Server)和Nginx正向代理服务性能对比

部署ATS(Apache Traffic Server)和Nginx正向代理服务&性能对比 1. 正向代理的用途2. ATS(Apache Traffic Server)正向代理服务器部署3. Nginx正向代理服务器部署4. 性能对比 1. 正向代理的用途 正向代理一般是用于内部网络出去,反向代理一般是用于外部网络进入    某同学喜欢面向搜索引擎编程,想通过 百度搜索