韩服和国服不一样，人家可能有补丁把，或者你自己有打补丁
解决方法如下：
1、CPU负荷过重高，玩DNF时候不要开其它程序如QQ等。
2、右键我的电脑，属性，高级，性能，选择最佳性能。
3、电脑中操作系统瘦身，删除不要的垃圾文件，最好用软件来弄。
方法一、全屏游戏
fps低会感觉画面卡顿，一般情况下来说与网络情况无关。事实证明开启全屏游戏有助于提高DNF游戏帧数。
方法二、进行游戏同时不要打开其他窗口
这个建议仅针对你不想全屏玩游戏的情况。为什么玩DNF的时候不要打开其他窗口呢？因为DNF的游戏帧数计算是将整个电脑屏幕显示的全部内容计算进去的，如果你在玩游戏的同时打开了其他窗口，尤其是具有“动态”的窗口，那你的游戏画面会非常非常非常卡，这里的“动态”窗口包括但不局限于：视频（不管是网页播放还是播放器播放，也不管是在线播放还是已下载好的离线播放）、滚动歌词（没错，听歌时小小的滚动歌词也会让游戏画面非常非常卡）
方法三、将显示器色位调整为16位
这是偶然发现的“黑科技”！操作稍微有点点麻烦，但是效果拔群，118fps可能直接提升超过200！下面是具体操作方法。我就以WIN10操作系统为例。
2. 全球智慧支付qps是合法的吗
全球智慧支付qps是合法的。
个人建议：
QPS智慧游轮是一个有正常营运执照的游轮旅行，这个行程主要从香港出发，航行的时间是三天两夜。QPS智慧游轮是一个相对比较新的概念，同时也邀请了全球各地的知名行业专家和企业精英，通过这样的方式来一起打造全球智慧支付系统。如果你本身对这个系统并不了解的话，我不建议你盲目参与进来，因为这个系统虽然号称可以开启更多的多元化的消费场景，但毕竟没有实物支撑，你需要考虑自己的投资风险问题。
一、QPS智慧游轮首航
QPS智慧游轮首航是由香港飞驰控股集团，全球智慧支付结算有限公司主办。作为全球首家链接实体经济场景与数字经济体系的智慧支付结算工具，全球智慧支付系统（QPS）智慧游轮项目的首次出航，开启了全球智慧支付系统落地产业链的第一站。全球智慧支付系统（QPS）希望借助此次智慧游轮首航的机会展示其独特的商业创新性和实体赋能性。
二、QPS智慧游轮的发展问题
在我国“数字中国”进程成效显着，信息化能力处于世界前列的大背景下，全球智慧支付系统（QPS）在数字经济时代发展版图上也逐渐展露锋芒。除了智慧游轮外，全球智慧旅游VIP贵宾卡也在智慧支付领域初露峥嵘，目前已经有234家5A级景区，4800多家4A级景区以及超过10000家特色景区完成对接，通过全球智慧旅游VIP贵宾卡可以轻松享受全域旅游的福利。
【拓展资料】
全球智慧支付系统（QPS）是经由企业级、金融级区块链3.0技术开发、落地、应用的平台，是区块链3.0的结构基石，数字资产的度量标准。全球智慧支付系统（QPS）将助推数字经济体系，落地区块实体应用，实现全球慧兑、消费互联、产业互联的目标。
3. 什么是域名解析防护QPS
域名解析防护QPS指DNSQuery查询攻击攻击的阀值量，其工作原理是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求，一般这些请求解析的域名是是网络上不存在的域名，或者是随机生成的。当被攻击的DNS 服务器在接收到域名解析请求的时，首先在服务器上查找是否有对应的缓存，如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析，那么DNS 服务器会向其上层DNS服务器递归查询域名信息。当然，域名解析的过程给服务器带来了很大的负载，所以当每秒钟域名解析请求超过一定的数量时，就会造成DNS服务器解析域名超时这种情况的出现。
QPS(Query Per Second)，即域名查询攻击防护级别，例如 < 500,000 QPS，表示系统可为客户抵御不高于50万次防护请求，当超过此频度的攻击请求时，客户可以选择更高级别的套餐来抵御攻击，提供防护能力。
4. 过滤器滤芯上的 s p q分别代表什么等级
1、Q级：主管路过滤器。
能除去大量的液体及3μm以上固体微粒，达到最低残留油分含量仅5ppm，有少量的水分、灰尘和油雾。用于空压机，后部冷却器之后，其它过滤器之前，作一般保护之用；用于冷干机之前，作前处理装置。
2、P级： 空气管路过滤器。
能滤除小至1μm的液体及固体微粒，达到最低残油分含量仅0.5ppm，有微量水分、灰尘和油雾。用于A级过滤器之前作前处理之用；冷干机和吸干机之后，进一步提高空气质量。
3、S级：超高效除油过滤器。
能滤除小至0.01μm的液体及固体微粒，达到最低残油含量仅0.001ppm，几乎所有的水分、灰尘和油都被去除。用于H级过滤和吸干机之前，起保护作用，冷干机之后，确保空气中不含油。
特性
1、精密滤芯透气性：滤芯采用美国强疏水疏油的纤维滤材，同时采用透过性好同时强度高的骨架，降低过路造成的阻力。
2、精密滤芯高效性：滤芯采用了德国的细开孔海绵，能有效防止油水被高速气流夹带走，使过路下来的细小油滴聚集到滤芯海绵下端，并排向过滤器容器底部。
3、精密滤芯气密性：滤芯与滤壳的结合点采用了可靠的密封圈，确保气流不短路，防止杂质不经过滤芯而直接进入下游。
5. qps超限额该怎么办
如果QPS超过，则报告错误，并且无法合成。建议提前购买QPS或使用纯离线SDK。
生产环境通常会执行一些脱机任务，或者一些异步任务工作过度，需要在故障排除后排空。在这一点上，我们需要控制QPS进入下游现场，以防止废水被暂停。实现这一点的方法有很多。
如果你是单流程/单携程
通常小型反激任务用于临时任务。
因为它是一个单一的进程，所以您可以长时间第一次使用sleep。同时输入执行时间的近似协议，然后根据实际过渡期估计值以调整下游QP。如果下游超时不稳定，并且存在尾部请求，您还可以手动设置超时，以避免QP落后于预期
6. 什么是qps qps被攻击如何防御
域名解析防护QPS指DNSQuery查询攻击攻击的阀值量，其工作原理是向被攻击的服务器发送大量的域名解析请求，一般这些请求解析的域名是是网
络上不存在的域名，或者是随机生成的。当被攻击的DNS
服务器在接收到域名解析请求的时，首先在服务器上查找是否有对应的缓存，如果查找不到并且该域名无法直接由服务器解析，那么DNS
服务器会向其上层DNS服务器递归查询域名信息。当然，域名解析的过程给服务器带来了很大的负载，所以当每秒钟域名解析请求超过一定的数量时，就会造成
DNS服务器解析域名超时这种情况的出现。
QPS(Query Per Second)，即域名查询攻击防护级别，例如 < 500,000 QPS，表示系统可为客户抵御不高于50万次防护请求，当超过此频度的攻击请求时，客户可以选择更高级别的套餐来抵御攻击，提供防护能力。
7. 微信小程序的订单申请退款次数达上限,怎么办
同一笔订单，部分退款最多退50次，超过50次，你只能线下去退款了。
微信小程序支付流程为前端先调用后端的统一下单接口，然后后端返回支付需要的参数给前端，前端调用支付，支付完成后，微信会自动调用统一下单接口里我们传的回调接口，我们可在回调接口对订单进行其他处理，例如改变订单状态之类的。
退款时注意事项：
1、交易时间超过一年的订单无法提交退款
2、微信支付退款支持单笔交易分多次退款，多次退款需要提交原支付订单的商户订单号和设置不同的退款单号。申请退款总金额不能超过订单金额。 一笔退款失败后重新提交，请不要更换退款单号，请使用原商户退款单号
3、请求频率限制：150qps，即每秒钟正常的申请退款请求次数不超过150次
错误或无效请求频率限制：6qps，即每秒钟异常或错误的退款申请请求不超过6次
4、每个支付订单的部分退款次数不能超过50次。
8. 照片认证qps超限额该怎么办
研发环境的访问超过了1qps，如果需要批量测试模型效果,可以使用网站上的批量测试功能。
9. 如何将单机爬虫的并发请求提高到50+qps
之前写了个现在看来很不完美的小爬虫，很多地方没有处理好，比如说在知乎点开一个问题的时候，它的所有回答并不是全部加载好了的，当你拉到回答的尾部时，点击加载更多，回答才会再加载一部分，所以说如果直接发送一个问题的请求链接，取得的页面是不完整的。还有就是我们通过发送链接下载图片的时候，是一张一张来下的，如果图片数量太多的话，真的是下到你睡完觉它还在下，而且我们用nodejs写的爬虫，却竟然没有用到nodejs最牛逼的异步并发的特性，太浪费了啊。
思路
这次的的爬虫是上次那个的升级版，不过呢，上次那个虽然是简单，但是很适合新手学习啊。这次的爬虫代码在我的github上可以找到=>NodeSpider。
整个爬虫的思路是这样的：在一开始我们通过请求问题的链接抓取到部分页面数据，接下来我们在代码中模拟ajax请求截取剩余页面的数据，当然在这里也是可以通过异步来实现并发的，对于小规模的异步流程控制，可以用这个模块=>eventproxy，但这里我就没有用啦！我们通过分析获取到的页面从中截取出所有图片的链接，再通过异步并发来实现对这些图片的批量下载。
抓取页面初始的数据很简单啊，这里就不做多解释啦
/*获取首屏所有图片链接*/ 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+"张图片的链接"); getIAjaxUrlList(); } }); }
模拟ajax请求获取完整页面
接下来就是怎么去模拟点击加载更多时发出的ajax请求了，去知乎看一下吧！
有了这些信息，就可以来模拟发送相同的请求来获得这些数据啦。
/*每隔毫秒模拟发送ajax请求，并获取请求结果中所有的图片链接*/ 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的话对json序列化即可，提交json的话需要对json进行反序列化*/ if(response.msg&&response.msg.length){ var $=cheerio.load(response.msg.join(""));/*把所有的数组元素拼接在一起，以空白符分隔，不要这样join()，它会默认数组元素以逗号分隔*/ var answerList=$(".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+"张图片的链接"); getIAjaxUrlList(offset); },); }else{ console.log("图片链接全部获取完毕，一共有"+photos.length+"条图片链接"); // console.log(photos); return downloadImg(); } } }); }
在代码中post这条请求https://www.hu.com/node/QuestionAnswerListV2，把原请求头和请求参数复制下来，作为我们的请求头和请求参数，superagent的set方法可用来设置请求头，send方法可以用来发送请求参数。我们把请求参数中的offset初始为20，每隔一定时间offset再加20，再重新发送请求，这样就相当于我们每隔一定时间发送了一条ajax请求，获取到最新的20条数据，每获取到了数据，我们再对这些数据进行一定的处理，让它们变成一整段的html，便于后面的提取链接处理。 异步并发控制下载图片再获取完了所有的图片链接之后，即判定response.msg为空时，我们就要对这些图片进行下载了，不可能一条一条下对不对，因为如你所看到的，我们的图片足足有
没错，2万多张，不过幸好nodejs拥有神奇的单线程异步特性，我们可以同时对这些图片进行下载。但这个时候问题来了，听说同时发送请求太多的话会被网站封ip哒！这是真的吗？我不知道啊，没试过，因为我也不想去试(￣ー￣〃)，所以这个时候我们就需要对异步并发数量进行一些控制了。
在这里用到了一个神奇的模块=>async，它不仅能帮我们拜托难以维护的回调金字塔恶魔，还能轻松的帮我们进行异步流程的管理。具体看文档啦，因为我自己也不怎么会用，这里就只用到了一个强大的async.mapLimit方法。真的很厉害哦。
var requestAndwrite=function(url,callback){ request.get(url).end(function(err,res){ if(err){ console.log(err); console.log("有一张图片请求失败啦..."); }else{ var fileName=path.basename(url); fs.writeFile("./img/"+fileName,res.body,function(err){ if(err){ console.log(err); console.log("有一张图片写入失败啦..."); }else{ console.log("图片下载成功啦"); callback(null,"successful !"); /*callback貌似必须调用，第二个参数将传给下一个回调函数的result，result是一个数组*/ } }); } }); } var downloadImg=function(asyncNum){ /*有一些图片链接地址不完整没有“http:”头部,帮它们拼接完整*/ for(var i=;i<photos.length;i++){ if(photos[i].indexof("http")="==-){" photos[i]="http:" +photos[i];="" }="" console.log("即将异步并发下载图片，当前并发数为:"+asyncnum);="" async.maplimit(photos,asyncnum,function(photo,callback){="" console.log("已有"+asyncnum+"张图片进入下载队列");="" requestandwrite(photo,callback);="" },function(err,result){="" if(err){="" console.log(err);="" }else{="" console.log(result);<="会输出一个有万多个“successful”字符串的数组" console.log("全部已下载完毕！");="" });="" };="" 先看这里=>
mapLimit方法的第一个参数photos是所有图片链接的数组，也是我们并发请求的对象，asyncNum是限制并发请求的数量，如果没有这个参数的话，将会有同时两万多条请求发送过去，嗯，你的ip就会被成功的封掉，但当我们有这个参数时，比如它的值是10，则它一次就只会帮我们从数组中取10条链接，执行并发的请求，这10条请求都得到响应后，再发送下10条请求。告诉泥萌，并发到同时100条没有事的，下载速度超级快，再往上就不知道咯，你们来告诉我...
以上所述给大家介绍了Nodejs爬虫进阶教程之异步并发控制的相关知识，希望对大家有所帮助。