韓服和國服不一樣，人家可能有補丁把，或者你自己有打補丁
解決方法如下：
1、CPU負荷過重高，玩DNF時候不要開其它程序如QQ等。
2、右鍵我的電腦，屬性，高級，性能，選擇最佳性能。
3、電腦中操作系統瘦身，刪除不要的垃圾文件，最好用軟體來弄。
方法一、全屏游戲
fps低會感覺畫面卡頓，一般情況下來說與網路情況無關。事實證明開啟全屏游戲有助於提高DNF游戲幀數。
方法二、進行游戲同時不要打開其他窗口
這個建議僅針對你不想全屏玩游戲的情況。為什麼玩DNF的時候不要打開其他窗口呢？因為DNF的游戲幀數計算是將整個電腦屏幕顯示的全部內容計算進去的，如果你在玩游戲的同時打開了其他窗口，尤其是具有「動態」的窗口，那你的游戲畫面會非常非常非常卡，這里的「動態」窗口包括但不局限於：視頻（不管是網頁播放還是播放器播放，也不管是在線播放還是已下載好的離線播放）、滾動歌詞（沒錯，聽歌時小小的滾動歌詞也會讓游戲畫面非常非常卡）
方法三、將顯示器色位調整為16位
這是偶然發現的「黑科技」！操作稍微有點點麻煩，但是效果拔群，118fps可能直接提升超過200！下面是具體操作方法。我就以WIN10操作系統為例。
2. 全球智慧支付qps是合法的嗎
全球智慧支付qps是合法的。
個人建議：
QPS智慧游輪是一個有正常營運執照的游輪旅行，這個行程主要從香港出發，航行的時間是三天兩夜。QPS智慧游輪是一個相對比較新的概念，同時也邀請了全球各地的知名行業專家和企業精英，通過這樣的方式來一起打造全球智慧支付系統。如果你本身對這個系統並不了解的話，我不建議你盲目參與進來，因為這個系統雖然號稱可以開啟更多的多元化的消費場景，但畢竟沒有實物支撐，你需要考慮自己的投資風險問題。
一、QPS智慧游輪首航
QPS智慧游輪首航是由香港飛馳控股集團，全球智慧支付結算有限公司主辦。作為全球首家鏈接實體經濟場景與數字經濟體系的智慧支付結算工具，全球智慧支付系統（QPS）智慧游輪項目的首次出航，開啟了全球智慧支付系統落地產業鏈的第一站。全球智慧支付系統（QPS）希望藉助此次智慧游輪首航的機會展示其獨特的商業創新性和實體賦能性。
二、QPS智慧游輪的發展問題
在我國「數字中國」進程成效顯著，信息化能力處於世界前列的大背景下，全球智慧支付系統（QPS）在數字經濟時代發展版圖上也逐漸展露鋒芒。除了智慧游輪外，全球智慧旅遊VIP貴賓卡也在智慧支付領域初露崢嶸，目前已經有234家5A級景區，4800多家4A級景區以及超過10000家特色景區完成對接，通過全球智慧旅遊VIP貴賓卡可以輕松享受全域旅遊的福利。
【拓展資料】
全球智慧支付系統（QPS）是經由企業級、金融級區塊鏈3.0技術開發、落地、應用的平台，是區塊鏈3.0的結構基石，數字資產的度量標准。全球智慧支付系統（QPS）將助推數字經濟體系，落地區塊實體應用，實現全球慧兌、消費互聯、產業互聯的目標。
3. 什麼是域名解析防護QPS
域名解析防護QPS指DNSQuery查詢攻擊攻擊的閥值量，其工作原理是向被攻擊的伺服器發送大量的域名解析請求，一般這些請求解析的域名是是網路上不存在的域名，或者是隨機生成的。當被攻擊的DNS 伺服器在接收到域名解析請求的時，首先在伺服器上查找是否有對應的緩存，如果查找不到並且該域名無法直接由伺服器解析，那麼DNS 伺服器會向其上層DNS伺服器遞歸查詢域名信息。當然，域名解析的過程給伺服器帶來了很大的負載，所以當每秒鍾域名解析請求超過一定的數量時，就會造成DNS伺服器解析域名超時這種情況的出現。
QPS(Query Per Second)，即域名查詢攻擊防護級別，例如 < 500,000 QPS，表示系統可為客戶抵禦不高於50萬次防護請求，當超過此頻度的攻擊請求時，客戶可以選擇更高級別的套餐來抵禦攻擊，提供防護能力。
4. 過濾器濾芯上的 s p q分別代表什麼等級
1、Q級：主管路過濾器。
能除去大量的液體及3μm以上固體微粒，達到最低殘留油分含量僅5ppm，有少量的水分、灰塵和油霧。用於空壓機，後部冷卻器之後，其它過濾器之前，作一般保護之用；用於冷干機之前，作前處理裝置。
2、P級： 空氣管路過濾器。
能濾除小至1μm的液體及固體微粒，達到最低殘油分含量僅0.5ppm，有微量水分、灰塵和油霧。用於A級過濾器之前作前處理之用；冷干機和吸干機之後，進一步提高空氣質量。
3、S級：超高效除油過濾器。
能濾除小至0.01μm的液體及固體微粒，達到最低殘油含量僅0.001ppm，幾乎所有的水分、灰塵和油都被去除。用於H級過濾和吸干機之前，起保護作用，冷干機之後，確保空氣中不含油。
特性
1、精密濾芯透氣性：濾芯採用美國強疏水疏油的纖維濾材，同時採用透過性好同時強度高的骨架，降低過路造成的阻力。
2、精密濾芯高效性：濾芯採用了德國的細開孔海綿，能有效防止油水被高速氣流夾帶走，使過路下來的細小油滴聚集到濾芯海綿下端，並排向過濾器容器底部。
3、精密濾芯氣密性：濾芯與濾殼的結合點採用了可靠的密封圈，確保氣流不短路，防止雜質不經過濾芯而直接進入下游。
5. qps超限額該怎麼辦
如果QPS超過，則報告錯誤，並且無法合成。建議提前購買QPS或使用純離線SDK。
生產環境通常會執行一些離線任務，或者一些非同步任務工作過度，需要在故障排除後排空。在這一點上，我們需要控制QPS進入下游現場，以防止廢水被暫停。實現這一點的方法有很多。
如果你是單流程/單攜程
通常小型反激任務用於臨時任務。
因為它是一個單一的進程，所以您可以長時間第一次使用sleep。同時輸入執行時間的近似協議，然後根據實際過渡期估計值以調整下游QP。如果下游超時不穩定，並且存在尾部請求，您還可以手動設置超時，以避免QP落後於預期
6. 什麼是qps qps被攻擊如何防禦
域名解析防護QPS指DNSQuery查詢攻擊攻擊的閥值量，其工作原理是向被攻擊的伺服器發送大量的域名解析請求，一般這些請求解析的域名是是網
絡上不存在的域名，或者是隨機生成的。當被攻擊的DNS
伺服器在接收到域名解析請求的時，首先在伺服器上查找是否有對應的緩存，如果查找不到並且該域名無法直接由伺服器解析，那麼DNS
伺服器會向其上層DNS伺服器遞歸查詢域名信息。當然，域名解析的過程給伺服器帶來了很大的負載，所以當每秒鍾域名解析請求超過一定的數量時，就會造成
DNS伺服器解析域名超時這種情況的出現。
QPS(Query Per Second)，即域名查詢攻擊防護級別，例如 < 500,000 QPS，表示系統可為客戶抵禦不高於50萬次防護請求，當超過此頻度的攻擊請求時，客戶可以選擇更高級別的套餐來抵禦攻擊，提供防護能力。
7. 微信小程序的訂單申請退款次數達上限,怎麼辦
同一筆訂單，部分退款最多退50次，超過50次，你只能線下去退款了。
微信小程序支付流程為前端先調用後端的統一下單介面，然後後端返回支付需要的參數給前端，前端調用支付，支付完成後，微信會自動調用統一下單介面里我們傳的回調介面，我們可在回調介面對訂單進行其他處理，例如改變訂單狀態之類的。
退款時注意事項：
1、交易時間超過一年的訂單無法提交退款
2、微信支付退款支持單筆交易分多次退款，多次退款需要提交原支付訂單的商戶訂單號和設置不同的退款單號。申請退款總金額不能超過訂單金額。 一筆退款失敗後重新提交，請不要更換退款單號，請使用原商戶退款單號
3、請求頻率限制：150qps，即每秒鍾正常的申請退款請求次數不超過150次
錯誤或無效請求頻率限制：6qps，即每秒鍾異常或錯誤的退款申請請求不超過6次
4、每個支付訂單的部分退款次數不能超過50次。
8. 照片認證qps超限額該怎麼辦
研發環境的訪問超過了1qps，如果需要批量測試模型效果,可以使用網站上的批量測試功能。
9. 如何將單機爬蟲的並發請求提高到50+qps
之前寫了個現在看來很不完美的小爬蟲，很多地方沒有處理好，比如說在知乎點開一個問題的時候，它的所有回答並不是全部載入好了的，當你拉到回答的尾部時，點擊載入更多，回答才會再載入一部分，所以說如果直接發送一個問題的請求鏈接，取得的頁面是不完整的。還有就是我們通過發送鏈接下載圖片的時候，是一張一張來下的，如果圖片數量太多的話，真的是下到你睡完覺它還在下，而且我們用nodejs寫的爬蟲，卻竟然沒有用到nodejs最牛逼的非同步並發的特性，太浪費了啊。
思路
這次的的爬蟲是上次那個的升級版，不過呢，上次那個雖然是簡單，但是很適合新手學習啊。這次的爬蟲代碼在我的github上可以找到=>NodeSpider。
整個爬蟲的思路是這樣的：在一開始我們通過請求問題的鏈接抓取到部分頁面數據，接下來我們在代碼中模擬ajax請求截取剩餘頁面的數據，當然在這里也是可以通過非同步來實現並發的，對於小規模的非同步流程式控制制，可以用這個模塊=>eventproxy，但這里我就沒有用啦！我們通過分析獲取到的頁面從中截取出所有圖片的鏈接，再通過非同步並發來實現對這些圖片的批量下載。
抓取頁面初始的數據很簡單啊，這里就不做多解釋啦
/*獲取首屏所有圖片鏈接*/ var getInitUrlList=function(){ request.get("https://www.hu.com/question/") .end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); }else{ var $=cheerio.load(res.text); var answerList=$(".zm-item-answer"); answerList.map(function(i,answer){ var images=$(answer).find('.zm-item-rich-text img'); images.map(function(i,image){ photos.push($(image).attr("src")); }); }); console.log("已成功抓取"+photos.length+"張圖片的鏈接"); getIAjaxUrlList(); } }); }
模擬ajax請求獲取完整頁面
接下來就是怎麼去模擬點擊載入更多時發出的ajax請求了，去知乎看一下吧！
有了這些信息，就可以來模擬發送相同的請求來獲得這些數據啦。
/*每隔毫秒模擬發送ajax請求，並獲取請求結果中所有的圖片鏈接*/ var getIAjaxUrlList=function(offset){ request.post("https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV") .set(config) .send("method=next¶ms=%B%url_token%%A%C%pagesize%%A%C%offset%%A" +offset+ "%D&_xsrf=adfdeee") .end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); }else{ var response=JSON.parse(res.text);/*想用json的話對json序列化即可，提交json的話需要對json進行反序列化*/ if(response.msg&&response.msg.length){ var $=cheerio.load(response.msg.join(""));/*把所有的數組元素拼接在一起，以空白符分隔，不要這樣join()，它會默認數組元素以逗號分隔*/ var answerList=$(".zm-item-answer"); answerList.map(function(i,answer){ var images=$(answer).find('.zm-item-rich-text img'); images.map(function(i,image){ photos.push($(image).attr("src")); }); }); setTimeout(function(){ offset+=; console.log("已成功抓取"+photos.length+"張圖片的鏈接"); getIAjaxUrlList(offset); },); }else{ console.log("圖片鏈接全部獲取完畢，一共有"+photos.length+"條圖片鏈接"); // console.log(photos); return downloadImg(); } } }); }
在代碼中post這條請求https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV2，把原請求頭和請求參數復制下來，作為我們的請求頭和請求參數，superagent的set方法可用來設置請求頭，send方法可以用來發送請求參數。我們把請求參數中的offset初始為20，每隔一定時間offset再加20，再重新發送請求，這樣就相當於我們每隔一定時間發送了一條ajax請求，獲取到最新的20條數據，每獲取到了數據，我們再對這些數據進行一定的處理，讓它們變成一整段的html，便於後面的提取鏈接處理。 非同步並發控制下載圖片再獲取完了所有的圖片鏈接之後，即判定response.msg為空時，我們就要對這些圖片進行下載了，不可能一條一條下對不對，因為如你所看到的，我們的圖片足足有
沒錯，2萬多張，不過幸好nodejs擁有神奇的單線程非同步特性，我們可以同時對這些圖片進行下載。但這個時候問題來了，聽說同時發送請求太多的話會被網站封ip噠！這是真的嗎？我不知道啊，沒試過，因為我也不想去試(￣ー￣〃)，所以這個時候我們就需要對非同步並發數量進行一些控制了。
在這里用到了一個神奇的模塊=>async，它不僅能幫我們拜託難以維護的回調金字塔惡魔，還能輕松的幫我們進行非同步流程的管理。具體看文檔啦，因為我自己也不怎麼會用，這里就只用到了一個強大的async.mapLimit方法。真的很厲害哦。
var requestAndwrite=function(url,callback){ request.get(url).end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); console.log("有一張圖片請求失敗啦..."); }else{ var fileName=path.basename(url); fs.writeFile("./img/"+fileName,res.body,function(err){ if(err){ console.log(err); console.log("有一張圖片寫入失敗啦..."); }else{ console.log("圖片下載成功啦"); callback(null,"successful !"); /*callback貌似必須調用，第二個參數將傳給下一個回調函數的result，result是一個數組*/ } }); } }); } var downloadImg=function(asyncNum){ /*有一些圖片鏈接地址不完整沒有「http:」頭部,幫它們拼接完整*/ for(var i=;i<photos.length;i++){ if(photos[i].indexof("http")="==-){" photos[i]="http:" +photos[i];="" }="" console.log("即將非同步並發下載圖片，當前並發數為:"+asyncnum);="" async.maplimit(photos,asyncnum,function(photo,callback){="" console.log("已有"+asyncnum+"張圖片進入下載隊列");="" requestandwrite(photo,callback);="" },function(err,result){="" if(err){="" console.log(err);="" }else{="" console.log(result);<="會輸出一個有萬多個「successful」字元串的數組" console.log("全部已下載完畢！");="" });="" };="" 先看這里=>
mapLimit方法的第一個參數photos是所有圖片鏈接的數組，也是我們並發請求的對象，asyncNum是限制並發請求的數量，如果沒有這個參數的話，將會有同時兩萬多條請求發送過去，嗯，你的ip就會被成功的封掉，但當我們有這個參數時，比如它的值是10，則它一次就只會幫我們從數組中取10條鏈接，執行並發的請求，這10條請求都得到響應後，再發送下10條請求。告訴泥萌，並發到同時100條沒有事的，下載速度超級快，再往上就不知道咯，你們來告訴我...
以上所述給大家介紹了Nodejs爬蟲進階教程之非同步並發控制的相關知識，希望對大家有所幫助。