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探索最新的开源技术和实践,包括流量统计、阻断和解密,了解如何应对各种流量相关的挑战。

游戏研究社 -

给真实视频标注“该作品由人工智能Sora生成”,成了当下的流量密码

在OpenAI公布其全新的生成式人工智能模型「Sora」之后,互联网再度有变天的趋势。对于这个「只要输入文本指令,便能输出60秒视频」的新工具,人们抱有着不同情绪:期待、焦虑、恐惧……自从看到「Sora」所产出的作品后,相关的讨论便没有停息。只不过目前为止,「Sora」其实并未进入公测阶段,只公开了一小部分影片作品——大部分人应该都或多或少刷到过了。但有意思的是,网络给人的观感并非如此:现在标注着“该视频由Sora生成”的视频,网上一刷一大堆。它们是假的假视频,又是真的流量密码。事情起于「Sora」公布当天。在有关这一人工智能模型的讯息公开后,它的数个作品也开始于各个社交平台上热转。「X」上一位名为@Eduardo Borges的博主也开始分享转载产自「Sora」的短片:他发布了一段由「Sora」生成的维多利亚凤冠鸠视频,注明了产生它的指令。同时在开头强调了这样一句话:该视频由OpenAI的新模型Sora生成。视频不出意外得到数千转发,登上了热门,一瞬便激起了广泛的讨论。只不过人们在对新技术产生不同看法的同时,一个邪恶的人类计划也开始诞生。「该视频由OpenAI的新模型Sora生成」这句话,被人当成了整活密码。就在真「Sora」视频走红的不久后,假「Sora」视频悄然出现:一些网络乐子人,开始发布一些看上去概念比较天马行空的视频,比如一些人类迷惑行为。他们同时郑重其事地在旁标注「该视频由OpenAI的新模型Sora生成」,甚至还贴心的附上了胡编的“生成指令”。由于这些乐子人选取的视频的确比较逆天,同时他们一本正经的语气看上去也算唬人,这类行为艺术还真虚晃了小部分人一枪。而在发现这种奇特行径受到欢迎之后,越来越多的人开始加入了这场行动。虽说绝大部分人都已经明白过来这是在整活,但大伙还是玩的乐此不疲。他们截取各类离谱视频,配上「该视频由OpenAI的新模型Sora生成」,再附上极其详尽的文本指令。结合AI的特性,看上去真挺有那个味。此时的「该视频由OpenAI的新模型Sora生成」,也已经成了个新型梗,网民们开始把它当成常规视频文案。所以如果现在网上搜“『Sora生成的视频”,真货夹在假货里反而显得有些平平无奇了。而在这个时间点,诞生这样令人摸不着头脑的梗,似乎也是人类对于当下「取代焦虑」的一种回应:至少在整活这方面,人类的地位还难以被机器撼动。该视频由OpenAI的新模型Sora生成。Prompt:男子展示自己精湛的篮球技巧,同时进行热舞;高质量;令人惊奇;

OpenAI公布了生成式人工智能模型「Sora」,可以生成60秒视频。一些人发布假的「Sora」视频,引起广泛讨论。人们玩得乐此不疲,反映了人类对机器取代的焦虑,但在整活方面,人类地位难以撼动。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

一个训练实现两个任务的框架:使用监督对比学习的加密流量分类

在本文中,我们提出了一种名为对比学习增强时域融合编码器(CLE-TFE)的有效模型,通过使用监督对比学习增强数据包级别和流级别的表示,并对字节级流量图进行图数据增强,以捕捉字节之间的细粒度语义无关特性。我们还提出了跨级多任务学习,使用同一模型在一个训练中同时完成数据包级别和流级别的分类任务。进一步的实验表明,CLE-TFE 在两个任务上实现了最好的整体性能,而其计算开销(即浮点运算次数,FLOPs)仅为预训练模型(例如 ET-BERT)的 1/14。我们在此 https URL 上发布了代码。

本文介绍了CLE-TFE模型,通过对比学习增强数据表示,捕捉字节之间的细粒度语义无关特性,并使用跨级多任务学习完成分类任务。实验结果显示,CLE-TFE在两个任务上表现最佳,计算开销仅为预训练模型的1/14。

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苍穹の下 -

福建电信白嫖天翼云盘黄金会员+每月倒赚3元+5GB流量

用福建电信手机号登录一枝花,打开首页旁边的福建专区,拉到下面有一个“权益优惠包(云盘版) 【其他地区应该也有类似的活动】 订购这个 ...

福建电信手机号登录一枝花,订购福建专区的权益优惠包,每月15元话费,可获得领奖机会、5GB流量和天翼云盘黄金会员。领奖品包括翼支付代金券和视频会员。需注意合约1年有违约金。

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解道jdon.com -

4个月内优化Next.js增加搜索流量20倍的7个技巧

八月,我们对整个网站进行了重大改造:当我们最终于 2023 年 8 月 15 日推出时,我们的 Google Pagespeed 几乎完美!对于主页,下载大小从 500k 减少到 80k。这样一来,需要下载的 JavaScript 就少了很多,但运行的JavaScript 也少了很多。此更新不仅关注用户体验,还关注使精装版变得更快。我的目标是在 Google 上实现 100% PageSpeed,无布局变化,以及即时初始页面加载,并在靠近用户的 CDN 上缓存尽可能多的内容。为什么速度很重要?速度对于任何网站的表现都起着重要作用。除了为用户提供更好的体验之外,谷歌和其他搜索引擎在决定对您的网站

Google Pagespeed在2023年8月15日进行了重大改造,主页下载大小减少到80k,JavaScript下载和运行也减少。他们进行了应用程序路由器的升级,重新设计了页面,优化了字体加载。他们计划在服务器端渲染列表以提高性能。

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苍穹の下 -

NetworkPanel:流量杀手

测试您的网速,多地查询您的IP地址,同时具备网络延迟实时检测,流量杀手,流量消耗器,流量消失器 支持定量完成,支持多线程,适配iO ...

这篇文章介绍了一个网络工具,可以测试网速、查询IP地址、检测网络延迟等功能。该工具支持定量完成和多线程操作,并适配iOS后台运行。仓库地址为https://github.com/ljxi/NetworkPanel,演示Demo为https://ljxi.github.io/NetworkPanel/。该工具可以通过web访问,进行测速和刷带宽流量等操作。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

智能流量匹配:流量匹配算法的理论及应用研究

给出了一种最小化标准流失函数的向量场精确公式,该公式在给定的分布 ρ₀和未知分布 ρ₁的基础上进行了分析,并提出了一种新的损失函数和算法。与标准条件流匹配方法相比,通过蒙特卡罗采样方法评估时,我们的损失函数表现出较小的方差。通过对合成模型和大维度表格数据模型的数值实验证明了使用该算法能够获得更好的学习结果。

这篇文章介绍了一种最小化标准流失函数的向量场精确公式,该公式在给定的分布ρ₀和未知分布ρ₁的基础上进行了分析,并提出了一种新的损失函数和算法。通过蒙特卡罗采样方法评估时,该算法表现出较小的方差,能够获得更好的学习结果。

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阿里云云栖号 -

进击的 Serverless:Java 应用如何从容地面对突增流量

移动互联网时代,许许多多的业务都有着流量的周期性变化,无论是直播、游戏、点单系统、电商平台等等,都会存在着流量的高峰与波谷。如果采用固定的计算资源部署服务,使用的多了,大量资源在流量波谷闲置浪费,使用的少了,服务难以抗住高峰期的大规模流量,易带来业务损耗。

在移动互联网时代,企业开始关注Serverless产品,以应对流量变化和减少资源浪费。SAE是一个Serverless微服务解决方案,提供弹性扩容、流量防护、无损上下线等功能。SAE集成了MSE流量防护和GraalVM技术,加快Java应用的启动速度。

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Blogin -

[Python]使用装饰器统计网站流量

前提 在阅读本文之前,你需要知道Python装饰器的一些知识点,同时知道flask框架的基本用法。 简单的flask应用 我们用一个简单的flask应用来说明这个流量统计的实现过程。下面我们先下一个简单的flask应用。 整个应用的结构如下所示。 视图函数 首先我们构建三个视图函数,如下所示 @app.route('/') @statistic_traffic(db, VisitStatistics) def index(): comments, likes, visits = get_data() return render_template("index.html", date=date, visits=visits, comments=comments, likes=likes) @app.route('/comment/') @statistic_traffic(db, CommentStatistics) def comment(): comments, likes, visits = get_data() return render_template("index.html", date=date, visits=visits, comments=comments, likes=likes) @app.route('/like/') @statistic_traffic(db, LikeStatistics) def like(): comments, likes, visits = get_data() return render_template("index.html", date=date, visits=visits, comments=comments, likes=likes) 三个视图分别对应的是主页、评论、点赞三个页面,简单起见,我们返回都是同一个index.html. 获取数据库实时数据 其中get_data()函数为获取数据库中实时的数据,具体实现如下所示。 def get_data(): vst = VisitStatistics.query.filter_by(date=date).first() cmt = CommentStatistics.query.filter_by(date=date).first() love = LikeStatistics.query.filter_by(date=date).first() if vst is None: visits = 0 else: visits = vst.times if cmt is None: comments = 0 else: comments = cmt.times if love is None: likes = 0 else: likes = love.times return comments, likes, visits 在get_data()函数中,我们使用了三个类分别是VisitStatistics、CommentStatistics、LikeStatistics,这三个类都是数据库模型类,通过ORM去操作数据库中的表,简化了我们写SQL语句的步骤。三个模型类的定义如下。 # 数据库模型 class VisitStatistics(db.Model): __tablename__ = 'visit_statistics' id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True, autoincrement=True) date = db.Column(db.Date, nullable=False) times = db.Column(db.INTEGER, default=1) class CommentStatistics(db.Model): __tablename__ = 'comment_statistics' id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True, autoincrement=True) date = db.Column(db.Date, nullable=False) times = db.Column(db.INTEGER, default=1) class LikeStatistics(db.Model): __tablename__ = 'like_statistics' id = db.Column(db.INTEGER, primary_key=True, autoincrement=True) date = db.Column(db.Date, nullable=False) times = db.Column(db.INTEGER, default=1) 统计 统计流量的主要思想是用户点击某一个连接(视图函数)我们在视图函数内部进行数据库统计数据更新。流程如下。 一般统计实现 为了统计流量,我们可以在每个视图函数下面写统计操作,如果我们视图函数比较少的话,那还好重复的内容不是很多,但是如果我们视图函数较多,那这样重复的工作量就比较多了,不太符合Python Zen Simple is better than complex. # 一般的统计方法 @app.route('/') def view1(): statistic_traffic() ... @app.route('/') def view2(): statistic_traffic() ... @app.route('/') def view3(): statistic_traffic() ... 上面仅仅是统计一项内容,如果我们需要统计的项目比较多的话,那么代码更加复杂。 使用装饰器做统计 在Python中有东西叫做装饰器,其根本是闭包。在开发中装饰器在权限校验、日志记录等方面使用的比较多,它的使用方法如下 import time def run_time(func): def wrap(): st = time.time() result = func() print(time.time()-st) return result return wrap @run_time def test(): time.sleep(3) 在上面代码中,函数run_time()就是一个装饰器了,我们可以通过它来装饰函数,使得函数增加一些特定的功能。在这里我们使用它装饰了test()函数,那么运行test()函数的时候,就会自动统计该函数的运行时间了。 有了上述基础,我们就可以使用装饰器来做流量统计了,代码如下所示。 def statistic_traffic(db, obj): """ 网站今日访问量、评论量、点赞量统计装饰器 :param db: 数据库操作对象 :param obj: 统计模型类别(VisitStatistics,CommentStatistics,LikeStatistics) :return: """ def decorator(func): @wraps(func) def decorated_function(*args, **kwargs): td = datetime.date.today() vst = obj.query.filter_by(date=td).first() if vst is None: new_vst = obj(date=td, times=1) db.session.add(new_vst) else: vst.times += 1 db.session.commit() return func(*args, **kwargs) return decorated_function return decorator 我们在装饰器中实现了上述流程中的流程,在我们要使用统计功能的时候我们将这个装饰器加在视图函数的上方,用户在点击该链接(视图函数)的时候,就自动实现了统计了。 效果 使用如下命令运行程序 python app.py 打开连接http://127.0.0.1:500,可以看到如下效果图。 当我们点击下面三个按钮,对应的内容也会出现变化,如下。 总结 由于为了实现效果,采用的代码结构非常的简单,而且也存在部分冗余代码; 装饰器神通广大,并不是这么一点点内容就能讲清楚; 欢迎各位评论区讨论,谢谢; 完结~撒花~ 项目代码仓库https://github.com/weijiang1994/traffic/

本文介绍了如何使用Python装饰器实现流量统计功能。通过在视图函数内部进行数据库统计数据更新,可以实现对用户点击连接的统计。文章还介绍了使用装饰器来简化统计流程的方法,并给出了具体的代码示例。最后,通过运行程序和点击按钮,展示了统计效果。

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蓝点网 -

浙江联通也开始严格排查PCDN和PT等大流量行为 被检测到可能会封停宽带

此前中国联通已经在四川和上海等多个省市严查家庭宽带 (部分企业宽带也被查) 使用 PCDN 或 PT,当用户的 […]

中国联通严查家庭宽带使用PCDN或PT,上传大量数据可能封禁账户。浙江联通也核查异常大流量宽带问题。上行带宽跑满、家用NAS、视频监控、电商直播、酒店视频服务可能被标记为异常。中国联通认为PCDN和PT不合理,必须封禁并上门取证。被封号需联系客服解封,可能需要写保证书。使用NAS、视频监控等被封号需联系客服上门拍照记录。提醒用户注意软件默认开启PCDN,若被封号可投诉软件开发商和宽带运营商。

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又耳笔记 -

Rust小项目: 写一个简单的恶意流量阻断器

当服务暴露在公网的时候,要时刻注意安全,因为会有各种爆破工具在网上不间断的无差别攻击,所以需要做一定的防护措施,比如使用fail2ban这样的服务来屏蔽一些恶意流量,而fail2ban的逻辑并不复杂,所以用Rust写一个玩玩,就当练练手了。

本文介绍了使用Rust编写一个类似fail2ban的服务来防止SSH服务被暴力破解密码的攻击。文章首先讲解了fail2ban的基本逻辑,然后介绍了如何根据日志文件找到攻击源,并根据配置规则屏蔽攻击源一段时间。接着,文章讲解了如何使用iptables来屏蔽攻击源,并提供了删除规则的方法。最后,文章总结了代码的不足之处,并提供了参考链接。

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