Snabb Switch

我正在用c写一个抖动缓冲程序来处理rtp包。这里rtp使用UDP传输，所以连接不可靠，包会不整齐，也会有一些包丢失。如果包的顺序发生变化，我会通过序号（在rtp报头信息中）来排列，但是我怎么处理或者补偿包丢失呢？（因为包丢失不在我手上） 注意：我正在处理h264作为有效负载，他们要求我只使用RTP报头

我有一个简单的问题。我目前正在使用Netty处理来自客户端的TCP和UDP数据包。我有一个单独的线程上的每个套接字侦听器，它工作得很好。 我现在担心的是，当流量开始严重冲击它时，我不认为每个处理程序只有一个线程来管理消息就足够了。为每条消息生成一个新线程是否正确（我觉得不正确）？或者我应该使用像线程池这样的东西来实现这一点？如有任何建议，将不胜感激。 下面是消息处理程序的一些示例代码。我编写了一些

数据处理 可将字段的值进行处理得到最终结果 html标签过滤 内容替换 批量替换 关键词过滤 条件判断 截取字符串 翻译 工具箱 将文本链接标记为图片链接：如果字段的值是完整的url链接（非<img>标签内的链接），可将链接识别为图片 使用函数 调用接口

问题内容： 我从我的教授那里得知，使用UDP套接字发送的数据报包在较低层中被分段，并且 可能 以多个包的形式到达接收器端。例如，如果我以数据报包的形式发送1000字节的数据，则在接收端 可能会 到达2字节，500字节，12字节，依此类推。因此，他建议执行多次receive（…）以接收发送方发送的整个1000字节数据包。 稍后，当我浏览Java文档中有关数据报套接字的receive（…）时，一行的内

我遇到了一些数据，我想用许多不同的方式对它进行排序，例如按购买最多的最便宜的产品进行排序。我想一行一行地对文档进行分组，因为每行包含另一个“项目”。我附上了一张图片供参考。我更喜欢使用Java，但如果有必要，我会学习R。我是否手动将每行编码为数组？有400个项目，如果这是唯一的方法，我可以将其分成几天。 样品

Data Preparation You must pre-process your raw data before you model your problem. The specific preparation may depend on the data that you have available and the machine learning algorithms you want

在输入的JSON数据中，v的值越高，粒子越亮，并且它们从出发国家到目的国家的运行越快。 （请查阅Michael Chang的文章来 了解他是如何提出这个想法的）。Gio.js库会自动缩放输入数据的范围以便于更好的数据可视化。作为开发人员，您还可以定义自己的预处理数据的方式。

       随着数据获取的便捷，GIS数据已不再成为GIS分析的瓶颈，但对海量数据的加载却又成了GIS相关软件的难题。LocaSpaceViewer对数据的加载进行了大量的优化，极大的加快了数据的加载速度。同时经过各种摸索，不断的改进算法与数据的存储和读取方式，研究出了能够加载速度更快的数据结构。        LocaSpaceViewer提供了数据影像处理功能，可以把多个影像或者地形数据进行