梯子SSR没有auto算法

2024-09-02

自建梯子教程：vultr+ssr+SwitchyOmega

1 综述在饱受蓝灯挂掉之苦半个月后,终于决定自己搭建VPS服务器FQ了.虽然网上VPS服务器教程很多,但是我按照那些教程弄好VPS服务器总是不稳定,用着用着就不能用了.这应该是这次GFW升级带来的后遗症,所以以前的教程大多过时了.本文总结了自己在搭建VPS过程中遇到的各种坑,以及最后的解决方案,以供大家参考. 2 VPS服务器购买 2.1 注册vultr 我使用的服务器是vultr.主要因为其按小时计费,随时可以停用服务器.这一点很重要,现在GFW相当高,很容易被墙.一旦被墙月结的损失比较大.

从 Auto Layout 的布局算法谈性能

这是使用 ASDK 性能调优系列的第二篇文章,前一篇文章中讲到了如何提升 iOS 应用的渲染性能,你可以点击这里了解这部分的内容. http://t.cn/Rc4KbUC 在上一篇文章中,我们提到了 iOS 界面的渲染过程以及如何对渲染过程进行优化.ASDK 的做法是将渲染绘制的工作抛到后台线程进行,并在每次 Runloop 结束时,将绘制结果交给 CALayer 进行展示. 而这篇文章就要从 iOS 中影响性能的另一大杀手,也就是万恶之源 Auto Layout(自动布局)来分析如何对 i

PS 图像调整算法——自动色阶（Auto Levels）

PS 给出的定义: Enhance Per Channel Contrast:Maximizes the tonal range in each channel to produce a more dramatic correction.Because each channel is adjusted individually, Enhance Per Channel Contrast may remove or introduce color casts.The Auto Levels com

图像处理之Retinex增强算法(SSR、MSR、MSRCR)

视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法一. SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得

图像处理之增强---图像增强算法四种，图示与源码，包括retinex（ssr、msr、msrcr）和一种混合算法

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex 源码,retinex算法

Unity 梯子生成算法

Unity之生成梯子算法的实现. 1.通过预制物体动态生成角度可设置的梯子形状. 1.1 主要涉及到的数学知识点,角度与弧度的转化. 弧度=角度乘以π后再除以180 角度=弧度除以π再乘以180 1.2 三角函数在这里只使用正切函数tan,简单的推理逻辑如下: 2.1下面开始看代码了padelCreate.cs using UnityEngine; using System.Collections; public class padelCreate : MonoBehaviour {

PS 图像调整算法——自动对比度（Auto Contrast）

PS 给出的定义: Enhance Monochromatic Contrast: Clips all channels identically. This preserves the overall color relationship while making highlights appear lighter and shadows appear darker. The Auto Contrast command uses this algorithm. 和自动色阶不一样的地方在于,自动对

数据结构和算法总结（三）：A* 寻路算法

前言复习下寻路相关的东西,而且A star寻路在游戏开发中应用挺多的,故记录下. 正文迪杰斯特拉算法说起A*得先谈谈Dijkstra算法,它是在BFS基础上的一种带权值的两点最短寻路贪心算法. 算法步骤 0.初始化图,输入起点,将所有点到起始点的距离设置为∞. 1.将起始点OriginNode记录为已访问,并从OriginNode开始将周围的点加入到待遍历列表中,更新到达这些点的距离,并将他们的父节点设置为起始点OriginNode. 2.如果待遍历列表不为空,则从列表中取出到达距离最小的

谷歌BBR拥塞算法内核更新

为什么想到这个呢,算法什么的又不太懂,这是因为搭建VPN + BBR 与之简直绝配有的人搭建SSR ,配一个什么锐速,还需要降内核版本, 而且还容易出错,降了之后更加容易出现兼容性问题,所以偶尔看到了google的BBR 拥塞阻塞算法算法原理不知道,也不想去深究 . 原理这篇博客讲得还是很清楚的 ,可以一探 Google 开源了其 TCP BBR 拥塞控制算法,并提交到了 Linux 内核,从 4.9 开始,Linux 内核已经用上了该算法.根据谷歌的风格,Google 总是先在自家的

Android图片缓存之Lru算法

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法

Nginx最大客户连接数算法一些遐想

Nginx最大客户连接数算法一些遐想现在很多互联网公司都在使用nginx,并且替换掉以前的Apache,nginx的优点就不说了,浅聊两句nginx的某些配置参数,找到这些参数设置的目的和关联性,并且理论计算出nginx的并发量. 废话不多说,贴跟其相关的配置选项依次讲解各个参数的用途: worker_processes:表示开启nginx的worker进程的个数,nginx启动会开两种进程,master进程用来管理调度,worker进程用来处理请求: 上面表示两种设置方法,比如方法一:w

js基础(改变透明度实现轮播图的算法)

前面有分享过改变层级的轮播图算法,今天继续利用透明度来实现无位移的轮播图算法. 实现逻辑:将所有要轮播的图片全部定位到一起,即一层一层摞起来,并且利用层级的属性调整正确的图片顺序,将图片的透明度全部设置为0,然后在让初始的第一张图片的透明度为1即可,具体算法如下: <!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>改变透明度算法(经典)</title&g

萌新笔记——用KMP算法与Trie字典树实现屏蔽敏感词（UTF-8编码）

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成"***"就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在

hihoCoder太阁最新面经算法竞赛15

hihoCoder太阁最新面经算法竞赛15 Link: http://hihocoder.com/contest/hihointerview24 题目1 : Boarding Passes 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 Long long ago you took a crazy trip around the world. You can not remember which cities did you start and finish t

quickSort算法导论版实现

本文主要实践一下算法导论上的快排算法,活动活动. 伪代码图来源于 http://www.cnblogs.com/dongkuo/p/4827281.html // imp the quicksort algorithm 2016.12.21 #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> using namespace std; int Partion(vector<int> & ve

MCMC 、抽样算法与软件实现

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特

SVM算法

本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可以得到一个效果很好的base-line训练器. 支持向量机具有如下的优缺点, 优点: 高维空间有效: 维度大于样本数量的情况下,依然有效: 预测时使用训练样本的子集(也即支持向量),节省内存: 可以使用不同的核函数用于决策: 缺点: 如果特征的数目远远大于样本的数目,性能将会降低: 不能直接提供概率

scikit-learn 支持向量机算法库使用小结

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法)

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法) iOS开发中的小伙伴应该是经常用der和p12进行加密解密,而且在通常加密不止一种加密算法,还可以加点儿盐吧~本文章主要阐述的是在iOS中基于openSLL的RSA加密.一共有两种方式,一种是基于p12加密解密的,还有一种是博客园官方提供的公钥字符串加密的,其实两种都差不多,只不过在iOS中支持crt格式的加密,其实也是一样的吧~下面就来看看两种加密的应用... 一.RSA加密工具类(der和p12)~ 二.OpenSSL 生成密钥示例~ 三.der

机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

梯子SSR没有auto算法

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