վ-深圳实惠HEXYLON码流分析仪生产厂商-服务详解(2024更新中)(今日/解密)， 深圳市迪维贝科技有限公司/深圳市迪伟通信有限公司（ShenZhenDvBeiTechnologyCo.,Ltd.）由广电通信专业人士创立的创新型企业：核心业务是为企业提供国内外品牌的数字电视广播通信、卫星通信和物联网-5G通信的测试仪器仪表以及广电通信和卫星通信运营设备的供应商。
深圳实惠HEXYLON码流分析仪生产厂商-服务详解(2024更新中)(今日/解密)， 非常不幸的是，我们在前面所讨论的使用反射镜寻找声音反射点的方法对于房间内频率方面的反常现象显得有些力不从心．为了真正解决你的工作室中的声学问题，你需要对房间进行「改造」，这些工作包括测试你的音箱在房间的自然模式下的频率响应等．「任何空间的高度、长度和宽度的比例都是有其自然共振频率，或称为模式．」Davis解释道，「如果你在浴室中唱歌，当唱到某一个音高时，你没有费太大的力气，但是这个声音却充满了整个浴室，则这时你就找到了浴室的自然共振频率了．例如，我们说某一间屋子的自然共振频率是39.7Hz，即低音Ｅ．那么如果我在吉他上弹奏第6弦的空弦音，低音E，则在房间中就会持续地响着这个音．很明显，如果当前的频率正好与你的音乐工作室的模式相同，那么你在混音时就会上当，从而错误的将其进行过多的衰减，但是实际上混音中的该声音并没有你所听到的那么强．也就是说，这种共振现象使得你做出了乱拧均衡器上的旋钮的傻事，将整个混音的声音频谱都给破坏了．再有，每间房间都有其自身的声学特性，它将会影响你对声音的判断．另外，对共振问题进行研究附带的好处是，你可以检查你的音箱与其它的录音设备之间的声音相位关系是否正确．通过检测你可以决定房间的哪一面墙需要安装频率吸收材料（使得工作室空间在声学上更「不活跃」）或是频率漫射材料（作用是将声波反射到各个方向上去，而不吸收他们）．「如果你对你在音乐工作室中的工作是非常严肃的，那么对房间的改造也应该是非常严格的，」Hodas说，「如果你可以在你的房间和你的录音系统之间得到一条非常平坦的频响曲线，那么你就可以更加相信自己的耳朵，工作得更加迅速，并从中得到更多的乐趣．例如，要是每次你进行完混音工作，都要将录音拿到个不同的音响系统（你的汽车，你的朋友家的立体声音响，很破的音响，等等）上去试听，以保证混音结果是成功的，说实话，真是太麻烦了，你一定会很不高兴的．你应该能够在自己的音乐工作室中制作出好的混音结果，并且保证无论是在什么音响系统上回放，效果都会很好．当然，你可以利用你的音乐工作室的声学特征，并让这种特性来为你服务，得到精彩的声音，但是你能够保证别人的听音环境也都是这种特性吗？」你终决定是否对你的音乐工作室进行改建（无论是自己动手还是去请一位受过这方面专业训练的专家），可能还得看你手头有多少可用的银子，以及你对声学环境的重视程度．如果你想努力去改造你的音乐工作室，那么首先应该从在工作室中聆听一些你喜欢的唱片开始．理想的情况下，你的房间和音响应该可以还原出原来音乐风格，乐器的表现也应该非常真实．在音乐回放的过程中，试着对那些你在头戴耳机和其它音响系统中时所听不到的频率段进行提升或是衰减．尽管这只是一个用来测试房间频率响应的非常基本的方法，但是声音测试时偶然间听到的问题却有可能揭示出你的录音室的潜在隐患．你应该购买一些试音碟，例如MIX REFERENCE DISC(混合参考光盘，MIX REFERENCE是出版的版本）来测试你的房间对于指定频率的声音的响应情况．「一张试音碟可以让你对录音环境的声学状况有一个了解，比如：是否有某个声音会在房间中持续不断或是即刻就会消失．」Davis解释道，「让我们用40Hz的声音来举例吧，如果让它突然响起并消失，你还会听到有『崩……』的声音在不断地持续．但是，下一个频率为50Hz的声音却会非常迅速地消失．现在，你就知道你的房间的自然共振频率大约在40Hz左右．非常明显，当你进行录音或是混音时，40Hz的声音在房间中是很普遍的．」一个比较客观的测试房间频率响应的方法就是去租一台分辨率为1/3倍频程的实时频率分析仪（英文简写为RTA）．这种设备可以从你的房间中提取３１个不同频率点进行测量．一台高档的实时分析仪售价要达到900美元．但是你可以以每天100美元的租金来租用这种设备．尽管实时分析仪不能够告诉你应该如何改善房间的全部信息，但是它比起没有经过专业训练的耳朵来说，可以更为地向你指出存在的问题的频率段．「甚至是一台非常廉价的实时分析仪都可以对改善房间的声学环境做出贡献，」Jacobsen说道，「例如，当我在工作室中的时候，我会将实时分析仪打开，并在我的整个工作过程中使用它．如果某些频率突然出现了反馈现象，我所要做的件事就是去看我的实时分析仪．瞧！我的仪器已经地向我指出了那个令人讨厌的频率是多少．你还可以把实时分析仪当成一台训练耳朵听力的设备来使用，它能够为你标明声音频谱中的某一特定频率．不久，当你开始对混音使用均衡器时，你就会知道应该拧哪一个旋钮，往哪一个方向来拧那个旋钮了．」「然而，你要清楚一点，一台实时分析仪可不是解决一切问题的办法．」Jacobsen继续说道，「如果你对你的音响进行均衡处理，直到它得到了非常平滑的频率响应曲线（用实时分析仪测量的结果），此时并不意味着你已经将房间的声学环境改善好了，原因是实时分析仪不能够告诉你任何有关混响时间和相位关系的信息．」Jacobsen的讲解向你展示了自己进行房间「改造」的潜在危险：你有许多不知道的事情，而它们正是会对你的混音结果造成伤害的东西．为了提高房间的声学效果，了解有关声学方面的知识是至关重要的．只有这样，你才会知道为什么某个频率段的声音总是一团乱糟糟的．「如果房间在声音的频率响应上存在物理缺陷，那么使用均衡器在回放系统上对你所发现的频率漏洞进行补偿不能算是一个好办法．」Davis说，「如果你只是使用均衡器来补偿房间中频率响应所存在的漏洞，那么你也就将声音频谱给破坏了．例如，使用一台实时分析仪，将它的麦克风放置在你进行混音时所坐的位置，然后开始调节低频的均衡，如果你的天花板高度为2.4米，那么你就要去处理地板与天花板 间产生的频率低现象．这时一条物理定律，你是无法通过均衡器来解决这一问题的．」为了解决音乐工作室中的声学问题，请一位这方面的专家对于你和你的工作室来讲都是非常有好处的．但是你得做好准备，请一位声学专家大概得要你花上５００到１０００美元．为了搞清楚到底都花到什么地方去了，我们请Ｈｏｄａｓ将他进行这方面工作时的情况以及所用到的设备都写了出来．「我对音乐工作室进行改建时使用的系统是MEYER SOUND SIM SYSTEM 2,并且我已经通过了MEYER SOUND LABS进行的严格的认证考试，」他说，「MEYER非常清楚这一点，任何人都可以到商店中去买一套测试系统，然后胡乱的进行工作，因此他们制定了非常严格的测试过程．使用SIM SYSTEM，我可以进行非常精细的分析工作，比如分辨率可达1/24倍频程．通过比较可知，对于多数廉价的系统来说，分辨率可达1/3倍频程．如果我使用一台这种档次的系统，那么就好像是我在对你说，『我是来给你的钢琴调音的，但我只能够调12个键！』」
图 7 Turbine 在灾难恢复演练期间的水平扩展情况近十年间，大规模分布式流处理在多个关键行业得到广泛应用。为解决迅速增长的流处理需求所提出的挑战，需要实现高度可扩展且高度弹性的流处理架构。这也同样是 Facebook 在生产中面对的问题。Facebook 的许多用例采用分布式流处理来获取所需数据，包括推荐系统、网站内容交互分析等，这些应用的大规模实时运行需要达成严格的 SLO。
վ-深圳实惠HEXYLON码流分析仪生产厂商-服务详解(2024更新中)(今日/解密)， Facebook 也面临着同样的需求。该的许多应用采用分布式流处理，包括网站内容的低延迟分析互动、搜索效果分析和推荐系统等应用场景。为了满足这些需求，Facebook 为开发人员构建了使用类 SQL 声明式流处理开发语言和 C++/Python/PHP 命令式开发 API 的框架，并使用该框架构建了大量无状态和有状态的流处理应用。这些应用需要一个可扩展的流处理服务管理平台实现规划、配置和部署，并确保应用的停机时间和处理延迟等指标，即便在停机和负载波动的情况下也能满足严格的 SLO。FB 的很多流处理应用程序要求 90 秒的端到端延迟阈值。
基准测试任务是：取随机生成的 列表Double，按除以 100 的结果分组并舍入为long。生成的结果为 类型Map<Long, List<Double>>。流的另一个常用特性是过滤、排序和去重操作。也许不会同时使用所有功能，但单独使用肯定是常见的。本次基准测试使用随机小数，根据预定义的小值和大值进行过滤，然后提取不重复的值并按自然顺序排序。流操作在这组基准测试中表现为赢家，并且揭示了一个常见的模式：随着给定列表变长，并行流的性能会更好。在 forEachTreeSet 基准测试中尝试用 TreeSet 替代原地排序的优化没有成功。
վ-深圳实惠HEXYLON码流分析仪生产厂商-服务详解(2024更新中)(今日/解密)， 并行流并非总是万能的。当需要并行化的操作数量较少或操作本身非常快时，创建流和协调线程的成本是无法避免的。在之前的基准测试中，我们并没有观察到并行流如此快速的优势。根据阿姆达尔定律 (Amdahl's Law) 规定并行化的理论极限 - 程序的大部分都顺序执行，可并行化的部分就越少。整数列表求和正是这种情况。两个整数的加法非常快，因此负责线程同步的本质顺序部分占了上风，尤其是在列表中项目数量相对较少的情况下。基准测试任务是：取随机生成的 列表Double，按除以 100 的结果分组并舍入为long。生成的结果为 类型Map<Long, List<Double>>。
这是个比较列表中整数求和性能的基准。这个结果是可以预料的。获胜者显而易见是 forEach，但随着项目数量的增加，它的优势逐渐减弱，尤其是与并行版本的 collect 相比时更是如此。顺序 collect 在处理 10000 和 100000 个元素时速度更快，但之后并行版本就开始。reduce 在几乎所有情况下表现都差，不过并行流配合 reduce 在样本量较大的情况下表现更好。这次测试更加实际的任务：对随机生成的浮点数列表执行一些数学运算并对所有计算值求和。令人惊讶的是，forEach 的性能与基于顺序流的版本大体相当。而并行流的实现速度要快 3-5 倍。实际上，这些结果解释起来相当简单。并行流并非总是万能的。当需要并行化的操作数量较少或操作本身非常快时，创建流和协调线程的成本是无法避免的。在之前的基准测试中，我们并没有观察到并行流如此快速的优势。根据阿姆达尔定律 (Amdahl's Law) 规定并行化的理论极限 - 程序的大部分都顺序执行，可并行化的部分就越少。整数列表求和正是这种情况。两个整数的加法非常快，因此负责线程同步的本质顺序部分占了上风，尤其是在列表中项目数量相对较少的情况下。
