bandwidth

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에서 네트워크 대역폭을 제한 나는 다음과 같은 작업을 수행해야합니다 1. Find the current network bandwidth. 2. Limit the bandwidth to download the file by 50%. 내가이 이상 몇 가지 조사를했다하지만 난이 일을 어떤 좋은 방법을 찾을 수 없습니다입니다. 얼마 동안 데이터를 보내고 일부 계산

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대역폭 속도 테스트

다음과 같은 문제에 직면 : 나는 특정 IP에 대한 대역폭을 결정해야하고 내 작업에 따라 다른 방식으로 수행됩니다. 나는 간단한 구현을 작성했습니다 클라이언트 : public void send(Socket socket, File file) throws IOException { FileInputStream inputStream = null;

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Iperf에서 TCP 대역폭을 늘리는 방법

IPERF에는 "-b 100m"옵션을 사용하여 대상 대역폭을 늘릴 수있는 옵션이 있지만 TCP에서는 JPERF 2.0.2와 cli 명령 모두에서 옵션을 볼 수 없습니다. 제가 20mbps의 속도로만 트래픽을받을 수 있기 때문에 어떻게 처리량 테스트를위한 대역폭을 늘릴 수 있는지 알려 주시기 바랍니다.

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prestashop 1.6 많은 대역폭을 소비하는 백 오피스

내 prestashop 1.6 웹 사이트가 내 서버의 많은 대역폭을 소비합니다. 나는 문제를 추적하고 그것을 일으키는 뒷 사무실 인 것처럼 보인다. 내가 어떻게 고칠 수 있니? 모듈을 비활성화해야합니까?

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회의실의 200 ipads에있는 SignalR 폴링 앱. 투표시 대역폭 병목 현상이 있습니까?

내 앱에서 iPad에서 폴링 질문을 팝업합니다. 당신이 투표 해요. 그리고 결과를 봅니다. 목표는 강당에 200 명을 태우고 iPads를 제공하고 마을로 이동하는 것입니다. 나는 iPads가 있고 이것을 시도했다. 약 8 메가 바이트와 함께 시설 밖으로 하드 인터넷 라인에 위대한 작품. 내가 두 개의로드 밸런스 크래들 포인트 4G LTE 투표를 중단하면 갈

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대역폭 체크 플러그인과 함께 flowplayer를 사용하는 경우 다양한 비디오 화질에 대한 비트 전송률을 명시해야합니다. 특정 품질이 유튜브에 대표 않습니다 // the bitrates, video width and file names for this clip bitrates: [ { url: "bbb-800.mp4", width: 4

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cuda '메모리 바인딩'vs '대기 시간 바인딩'vs '대역폭 바인딩'vs '계산 바인딩'

많은 리소스 온라인에서 '메모리', '대역폭'대기 시간이 지정된 커널의 다양한 용도를 찾을 수 있습니다. 저에게 저자는 때때로이 용어에 대한 자신의 정의를 사용하는 것으로 보이고 누군가가 명확한 구별을하는 것이 유익한 것이라면 저는 생각합니다. 내 이해 : 대역폭 바운드 커널은 전역 메모리에 대한 액세스 측면에서 장치의 물리적 한계에 접근합니다. 예 : 응

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Android 기기에서 월별 데이터 요금제 한도 (설정 한 경우)를보고 수정하고 싶습니다. 누구나 어느 방향으로 갈 수 있습니까? 편집 : 나는 또한 프로그래머입니다. 아마 그 이유는 자신을 더 잘 설명하지 못했기 때문입니다. 나는 사용자가 자신의 모바일 구성 계획에 대한 정보를 액세스 할 , asDavid 여기에 지적 : 분명히 http://www.sim

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Google 드라이브 청구 된 요금제의 대역폭 제한은 무엇입니까? 제한이있는 경우 더 많은 대역폭을 요청할 수있는 방법

나는 약 30GB의 교육 자료를 사용자와 공유하는 웹 응용 프로그램이 있으며 약 10000 명의 사용자가 있으며 일반적으로 약 200 명의 사용자가 교육 자료를 다운로드합니다 (약 500MB 모든 파일) 동시에, 나는 사용자에게 고속 다운로드 경험을 제공해야합니다. 그래서 Google은 청구 된 Google 드라이브 요금제에 파일을 업로드하고 Google

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SciPy의 gaussian_kde 함수가 사용하는 대역폭을 얻으려면

나는 SciPy의 stats.gaussian_kde 함수를 사용하여 x,y 점의 데이터 집합에서 커널 밀도 추정 (kde) 함수를 생성합니다. import numpy as np from scipy import stats def random_data(N): # Generate some random data. return np.rando