转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64684bf30101hdl7.html 在视频监控系统中,对存储空间容量的大小需求是与画面质量的高低.及视频线路等都有很大关系.下面对视频存储空间大小与传输带宽的之间的计算方法做以先容. 比特率是指每秒传送的比特(bit)数.单位为bps(BitPerSecond),比特率越高,传送的数据越大.比特率表示经过编码(压缩)后的音.视频 数据每秒钟需要用多少个比特来表示,而比特就是二进制里面最小的单位,要么是0,要么是1.比特率

#include "stdio.h"int ai[100]; void main(){ int a,b; ai[99]=1; for(b=0;b<100;b++)  for(a=0;a<100;a++)  {   ai[a]*=2;   if(ai[a]>9)   {    ai[a]-=10;    ai[a-1]+=1;   }  }  b=0;  for(a=0;a<100;a++)  {   if(ai[a]!=0)    b++;   if(b!=0)

提到5G,很多人的第一印象就是它的网络速度快.延时性低.带宽大,没错,这就是5G时代的特点!5G作为第五代移动通信网络,其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb,这比4G网络的传输速度快数百倍,整部超高画质电影可在1秒之内下载完成. 提到5G,很多人的第一印象就是它的网络速度快.延时性低.带宽大,没错,这就是5G时代的特点!5G作为第五代移动通信网络,其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb,这比4G网络的传输速度快数百倍,整部超高画质电影可在1秒之内下载完成.随着5G技术的诞生,用智能终端分享3D电影.游

1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件,无论是从业务数据库导出.还是其他途径获取,当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工.挖掘和共创应用的时候,首先要将本地文件上传至ODPS,普通的小文件通过浏览器上传至服务器,做一层中转便可以实现,但当这份文件非常大到了10GB级别,我们就需要思考另一种形式的技术方案了,也就是本文要阐述的方案. 技术要求主要有以下几方面: 支持超大数据量.10G级别以上 稳定性:除网络异常情况100%成功 准确性:数据无丢失,读写准确性100% 效率:1G文件分钟级

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1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件,无论是从业务数据库导出.还是其他途径获取,当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工.挖掘和共创应用的时候,首先要将本地文件上传至ODPS,普通的小文件通过浏览器上传至服务器,做一层中转便可以实现,但当这份文件非常大到了10GB级别,我们就需要思考另一种形式的技术方案了,也就是本文要阐述的方案. 技术要求主要有以下几方面: 支持超大数据量.10G级别以上 稳定性:除网络异常情况100%成功 准确性:数据无丢失,读写准确性100% 效率:1G文件分钟级

“5G时代,边缘计算将发挥更大价值.”3月8日,阿里云边缘计算技术负责人杨敬宇向媒体表示,边缘计算作为5G时代的一项关键技术,未来将成为不可或缺的基础设施之一. 5G时代万物智联将真正成为现实,但对计算结构提出了新的要求,需要低时延.大带宽.高并发和本地化,个别场景中云.端协同计算可能无法满足用户需求. 云.边.端三体协同成为最佳解决方案——拥有高效.实时.安全特性的边缘计算将成为基础设施. 边缘计算是否会替代云计算?杨敬宇强调这二者并不是此消彼长的关系,应是天然互补的关系,相辅相成.缺一不可,

一.引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的,但是自从有了动态网页之后,很多交互数据都从数据库查询而来,数据也是经常变化的,除了一些新闻资讯类的网站,使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案.我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案. 减少数据库访问次数,文件和数据库分离,大数据分布式存储,服务器的集群负载均衡,页面缓存的使用,nosql内存数据库代替关系型数据库,这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键,下面一一分解. 二.分解 (1)       分布式服务器

Spark主要的编程语言是Scala,选择Scala是因为它的简洁性(Scala可以很方便在交互式下使用)和性能(JVM上的静态强类型语言).Spark支持Java编程,但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具,其它与Scala编程是一样的,因为都是JVM上的语言,Scala与Java可以互操作,Java编程接口其实就是对Scala的封装. 大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿

互联网不但改变了我们的生活.娱乐和消费方式,也推动各行各业进行着快速变革,越来越多的职场人士必须通过不断的学习.充电才能跟上行业发展的步伐,获得职业的提升,而这也引发了国内教育市场的爆炸式发展.据统计,从2010开始,中国的在线教育市场和用户规模就以10%以上的涨幅高速增长,到2015年市场容量更是突破千亿大关. 一个优秀的.拥有众多活跃用户的在线教育平台,每天会有数以万计的课程从服务器.数据中心通过网站.应用传递到学生面前,其中既有丰富的视频.音频.课件.图片和文字等资源文件,又有教师在线答疑

从之前的知道“大数据”这词,到2013年正式开始了解大数据领域,再到2014年深入研究大数据相关的领域,到现在逐渐影响周围的同学.朋友和家人.大数据技术将给我们带来的远不止我们想到的这些.曾经我身边的人还问我,“你以后想从事的行业是什么”,我现在已经下定了决心,第一份工作就是大数据行业的工作. 一开始接触大数据的人,总是摸不到头脑,不知道从何下手,现在我就把我这几年来的经验告诉大家,“边学边实战”.其中,找过很多书籍很多视频,其中我认为“干货比较多的.比较齐全的.内容比较丰富的.最受欢迎的”,就

可靠性工程领域的可靠性评估,可靠性仿真计算,健康检测与预管理(PHM)技术,可靠性试验,都需要大规模数据来进行支撑才能产生好的效果,以往这些数据都是不全并且收集困难,而随着互联网+的大数据时代的来临,可靠性与质量数据的收集正迎来一个充满生机的时代.云计算与大数据必将对可靠性工程领域的理论.技术.方法等带来前所未有的影响,也为未来各行业的产品的可靠性与维护性带来全面的质量和可靠性的控制和管理能力,一个产品不会坏或者快坏了会提示自动更换的时代即将来临~​ 一个基于PHM技术的例子:美国通用公司是一个

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由视频咖 发表于云+社区专栏 本文作者,shengcui,腾讯云高级开发工程师,负责移动客户端开发 最近抖音最近又带了一波合唱的节奏,老板看到后果然又是要尽快跟进,希望隔壁公司加薪的时候他也能作出如此反应. 功能看起来不复杂,就是把一个视频播放出来放一边,另一边显示摄像头的画面和源视频一起录制.单独录制和播放都还比较简单,但是左右合成就有点头大.网上搜了一圈都是些直播相关的文章,看了下没什么头绪.无奈之余翻翻SDK碰运气.之前做本地

私有网络 VPC_云上网络空间_自定义网络 - 腾讯云 https://cloud.tencent.com/product/vpc 私有网络 VPC 简介 私有网络(Virtual Private Cloud,VPC)是基于腾讯云构建的专属云上网络空间,为您在腾讯云上的资源提供网络服务,不同私有网络间完全逻辑隔离.作为您在云上的专属网络空间,您可以通过软件定义网络的方式管理您的私有网络 VPC,实现 IP 地址.子网.路由表.网络 ACL .流日志等功能的配置管理.私有网络还支持多种方式连接 I

最新在使用ImageMagick处理图片时,发现有时经过处理的图片变大的问题. 例如原图为27K,经处理后的图片会变为77K. 先看测试代码: // imgtest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <wand/magick_wand.h> #include "fcntl.h" #include <sys/io.h> #include "unistd.h&quo

题目描述 一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节.这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中? 题目解析 这是一道经常在面试中出现的算法题.凭借着题目极其容易描述,电面的时候也出现过. 不考虑细节的话,此题就是一个简单的查找问题.对于查找问题而言,使用散列表来处理往往是一种效率比较高的方案. 但是,如果你在面试中回答使用散列表,接下来面试官肯定会问你:然后呢?如果你不能回答个所以然,面试官就会面无表情的通

一.布隆过滤器 问题:不安全网页的黑名单包含100亿个黑名单网页,每个网页的URL最多占用64B.现在想要实现一种网页过滤系统,可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上,如何设计该系统. 要求:允许有万分之一以下的判断失误率:使用的额外空间不能超过30GB 思路:如果把黑名单中所有的URL通过数据库或者哈希表保存下来,至少需要640GB的空间. 解答:如果遇到网页黑名单系统.垃圾邮件过滤系统.爬虫的网址判重系统等题目,并且系统容忍一定程度的失误率以及对空间要求比较严格,那么需要用布隆过滤器来

大数据文摘编辑部出品 作为目前最火也是最实用的编程语言,Python不仅是新手入门程序界的首选,也逐渐成为了从大厂到小厂,招牌需求list的必要一条. 当然,学Python这件事情,你可能也和文摘菌一样,已经下了一百次决心,但是最后都“从入门到放弃”. 究其原因,很可能是没有明确的学习目标,或者学习目标太过“宏伟”,所以总是阵亡在了introduction视频到第一行代码之前. 那么,从小白成为大师,到底需要多长时间?真的有一个有规可循的计划吗? 本周Github热榜第一的项目告诉你:Pytho

场景题 有 100 机器,每个机器的磁盘特别大,磁盘大小为 1T,但是内存大小只有 4G,现在每台机器上都产生了很多 ip 日志文件,每个文件假设有50G,那么如果计算出这 100 太机器上访问量最多的 100 ip 呢?也就是Top 100. 思路 其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景. 那么一般这种大数据的问题,都是因为一次不能完全加载到内存,因此需要拆分,那怎么拆呢?ip是32位的,也就是最多就 232