BeLibnids 分析数据包使用 libnids 和 dpdk 它是一个使用多进程将dpdk和libnids结合在一起以支持10G端口分析数据包的平台。 ##0.什么是？ a:它是一个使用多进程从一个或多个端口接收和处理数据包的平台。 b：它使用RSS队列和对称散列来保证一个tcp流只被一个进程处理。 c：使用多进程解决libnids资源冲突。 d：我是在CentOS 6.4和6.5下运行的，代码你都有，当然可以改。 ###技术架构 ##1.如何编译？ a：编译intel dpdk“ 可以下载或使用doc/dpdk-1.5.0r2.tar.gz。 b:cd libnids-1.24/src 并编译它直到生成一个 libnids.a（我注册 nids_syslog_return 函数而不是 nids_syslog 以提高多进程中的性能） c:cd symmetric_mp

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版本2.5可用！ 最新更改在TFastList类中。 它是用于快速字符串管理的辅助类。 最新的TGraph组件也可用。 新的ParseUtils.FindFormula方法允许在某些文本中搜索任何可能的公式。 解析组件旨在供Delphi开发人员使用，并执行高速（每秒约一千万次评估）的数学和布尔计算。 所有组件均适用于Delphi 6，Delphi 7，Delphi 2005，Delphi 2006，Delphi 2007，Delphi 2009，Delphi 2010，Delphi XE，Delphi XE2，Delphi XE3，Delphi XE4，Delphi XE5，Delphi XE6，Delphi XE7，Delphi XE8，德尔福10西雅图，德尔福10.1柏林。 请注意，这些样本不需要安装组件（但是可以安装，并且在安装后，您可以在托盘的“样本”页面上找到这些组件）。 您可以在示例文件夹中打开Delphi项目文件（* .dpr）并简单地运行它。 功能齐全的TGraph组件

编织 Weave是用Java实现的分布式密钥库，并使用基于RAFT的领导者选举的自定义实现来达成共识。 它被设计为快速，可访问且容错的。 Weave旨在促进原始RAFT论文的目标，包括易懂性。 这就是为什么Weave有充分的文档资料并易于扩展。 它还包括一个基于Python的命令行客户端，以测试和分析密钥存储区的状态。 我们创建Weave的三个主要目标之一是设计： 基于云的环境的容错分布式密钥库 需要共识算法的分布式Java应用程序的RAFT的理想实现 分布式环境中的学术共识的分布式环境 Java文档 您可以在阅读Javadoc。 RAFT共识简介 Diego Ongaro和John Osterhout在论文“寻找可理解的共识算法”中引入了RAFT，它是1990年代Leslie Lamport提出的Paxos共识算法的替代方案。 众所周知，原始Paxos论文难以实施，导致各种行业

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【论文解读】High-Dimensional Vector Autoregressive Time Series Modeling via Tensor Decomposition. 【基本信息】上海交通大学数学科学学院王迪副教授在JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION（SCI一区）发表的文章。 【摘要】经典向量自回归模型是多元时间序列分析的基本工具。然而，当时间序列和滞后阶数甚至相当大时，它涉及太多参数。本文建议将模型的转换矩阵重新排列为张量形式，以便通过张量分解可以同时沿三个方向限制参数空间。 相比之下，降秩回归方法只能在一个方向上限制参数空间。 除了实现大幅度的降维，所提出的模型还可以从因子建模的角度进行解释。此外，为了处理高维时间序列，本文考虑在因子矩阵上施加稀疏性，以提高模型的可解释性和估计效率，从而产生了稀疏性诱导估计器。对于低维情况，我们导出了所提出的最小二乘估计的渐近性质，并引入了交替最小二乘算法。对于高维情况，我们建立了稀疏性诱导估计器的非渐进性质，并提出了一种用于正则化估计的ADMM算法。

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

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