用户可使用日志服务（Cloud Log Service，CLS）更快速便捷的采集云联网流日志，并通过 CLS 提供的检索分析、仪表盘、告警等功能发现与定位云联网问题，支撑业务服务。...为此，小秦通过CLS日志服务对云联网流日志进行监控告警。监控 被拒绝流量 的占比情况。图片如图所示，每隔5分钟，查询近5分钟内被拒绝流量的占比情况。当占比大于 1% 时，触发告警。...小秦打开CLS的CCN 流日志_高级分析仪表盘，在顶部过滤出流量类型为REJECT（被拒绝）的流日志。...Demo体验CLS日志服务提供免费的 CCN 云联网流日志 Demo 快速体验，一键开箱即可使用，全景体验 CCN 检索分析、预置仪表盘、实时告警等功能。...图片往期文章：【CLS数据淘金第三期】CDN访问日志质量分析【CLS数据淘金第二期】云原生日志服务之 TKE 运维指北【CLS 数据淘金第一期】负载均衡 CLB 日志可视化分析大洞察
logrotate 程序是一个日志文件管理工具。用于分割日志文件，删除旧的日志文件，并创建新的日志文件，起到“转储”作用。可以节省磁盘空间。下面就对 logrotate 日志轮转操作做一梳理记录。...，拷贝和清空之间有一个时间差，可能会丢失部分日志数据。...#转储后的日志文件放入指定的目录，必须和当前日志文件在同一个文件系统 noolddir #转储后的日志文件和当前日志文件放在同一个目录下 sharedscripts #运行postrotate脚本，作用是在所有日志都轮转后统一执行一次脚本...推荐用的Nginx日志轮转方法 [部署在nginx的日志目录下] #!...扫一扫，关注我 一起学习，一起进步 每周赠书，福利不断 ﹀ ﹀ ﹀ 深度内容 推荐加入 最近热门内容回顾 #技术人系列
~今天给大家推荐一个贼香的开源项目.一个轻便的日志高亮工具. Tailspin 是一个开源的命令行工具，用于实时查看和搜索日志文件。...项目概览 Tailspin 是一个用 Rust 编写的命令行工具，旨在提供类似 Unix 系统中 tail -f 命令的功能，但它在此基础上进行了优化和扩展，以便更好地处理大文件和复杂的日志分析工作。...主要功能 实时跟踪日志文件：可以实时地查看日志文件的内容，类似于 tail -f 命令。 过滤和搜索：支持基于正则表达式的日志内容过滤和搜索，帮助用户快速找到所需信息。...高效处理大文件：由于使用了 Rust 语言编写，Tailspin 在处理大文件和高并发日志时表现出色。 多文件支持：可以同时监控多个日志文件，方便用户管理和查看不同来源的日志。...示例 项目地址 https://github.com/bensadeh/tailspin 觉得不错别忘了给波哥一键三连哦!
双11大屏 每年天猫双十一购物节，都会有一块巨大的实时作战大屏，展现当前的销售情况。 这种炫酷的页面背后，其实有着非常强大的技术支撑，而这种场景其实就是实时报表分析。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。...Apache Flink 是一个开源的分布式，高性能，高可用，准确的流处理框架。支持实时流处理和批处理 。...应用场景 在实际生产过程中，大量的数据不断的产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控，服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生...利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Web/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额
在 OA 系统、CRM 系统中，工作流引擎是不可少的一部分。今天大叔给大家推荐一款开源的工作流项目 -- Spring-activiti。...项目简介 工作流：通过计算机对业务流程自动化执行管理，主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则自动进行传递文档、信息或任务的过程，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。...Spring-activiti 使用若依作为基础开发框架，实现了流程设计、流程部署、模型管理、流程执行、任务办理、流程监控等工作流平台。...使用统一任务办理接口。 办理任务时，通过 formkey，也就是模型标识，展示模型对应的页面。 通过流程图、列表列表等方式展示任务进度。
socat是一个用于建立双向数据流传输的工具，它可以在不同的网络层上创建连接，并支持多种协议，如TCP、UDP、SSL等。...它非常强大且易于使用，因此广泛用于网络开发和系统管理中，这里记录一下移植到嵌入式系统的过程。
开源项目orchard主要开发人员Sipke Schoorstra 开源了一个netcore 工作流项目，地址：https://github.com/elsa-workflows/elsa-core，最新版本...Spike 是参照Orchard Core的工作流引擎的原理，将其转化为一个可重用的.NET标准库，从而使*任何* .NET应用程序都能享受工作流的强大功能，使开发人员能够实现长期运行的工作流。...ELSA 与其它工作流引擎不一样的地方，它有一个漂亮的流程设计器：https://elsa-workflows.github.io/elsa-core/docs/guides-dashboard#create-a-workflow...ELSA可用于在您自己的应用程序流程中实现工作流引擎，也可用作与您的应用程序交互的外部工作流服务。...Spike 写了一个比较完整场景示例--用户注册：https://github.com/elsa-workflows/elsa-samples： 在这个场景中，我们有一个web应用程序，用户可以在这个应用程序中注册账号
，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。...针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。...利用Flink流计算帮助用户构建更加实时的智能推荐系统，对用户行为指标进行实时计算，对模型进行实时更新，对用户指标进行实时预测，并将预测的信息推送给Wep/App端，帮助用户获取想要的商品信息，另一方面也帮助企业提升销售额...最典型的案例便是淘宝的双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是天猫双十一大屏不停跳跃的成交总额。...在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集、数据计算、数据校验，最终落到双十一大屏上展现的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
传送门：题目分析： 比赛的时候看出是个网络流，可是没有敲出来。各种反面样例推倒自己（究其原因是不愿意写暴力推断的）。。 首先是简单的行列建边。源点向行建边。容量为该行元素和，汇点和列建边。...跑一次最大流。满流则有解，否则无解。 接下来是推断解是否唯一。 这个题解压根没看懂。还是暴力大法好。 最简单的思想就是枚举在一个矩形的四个端点。设A、D为主对角线上的端点。B、C为副对角线上的端点。...如今我们设立一个二维数组can[ i ][ j ]表示当前行之前的行中存在一行满足列i的元素不等于0且列j的元素不等于k，那么can[ i ][ j ] = 1，假设本行同样列满足列i不等于k且列j不等于...上面的过程推断得出是唯一解后，输出解。( i , j )相应的元素为行i到列j的反向边的流量。...我们仅仅要对每一行回溯搜索，假设沿着行到列还有流容量能够降低（属于的元素能够变大）或者列到行还有容量能够降低（即行到列还有容量能够添加，属于的元素能够变小）的边走能找到环就说明多解。
network-flows，网络流，传说中的省选算法 先推荐一个讲网络流思路的blog： https://www.cnblogs.com/ZJUT-jiangnan/p/3632525.html 网络流有两种写法...，dinic和sap（isap） 本人太弱了，只会dinic 目的 首先，明确网络流是干什么的 给定指定的一个有向图,其中有两个特殊的点源S(Sources)和汇T(Sinks),每条边有指定的容量(...PROG:network-flows ********************************************************************/ 衍生问题 鲁迅说：网络流的代码只有普及组难度...，建模才是最重要的 最小费用最大流问题 问题 给出一个网络图，以及其源点和汇点，每条边已知其最大流量和单位流量费用，求出其网络最大流和在最大流情况下的最小费用。...，其流量都是一样的，因此在更新费用的时候就可以直接用 fi × \times ×流量 了 更高级的建模参考luogu-网络流24题 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
FinalShell是一款免费的国产的集SSH工具、服务器管理、远程桌面加速的良心软件，同时支持Windows，macOS，Linux，它不单单是一个SSH工具，完整的说法应该叫一体化的的服务器,网络管理软件...工作界面 支持复制粘贴 左边是一些服务器端数据的监控 服务器端监控 工作台下面是一些快捷菜单工具栏 快捷菜单栏 最下面是服务器文件管理 文件管理 它支持一些常用的操作，包括下载、打包传输、上传等常用的文件操作...，非常的方便 文件管理 右上角还收藏了一些菜单 菜单 在选项中它还有一些常用的设置 常规设置 目前多达124个主题配色可供你选择，还有字体的设置 主题配色 字体设置 连接windows 手头上没有测试环境...连接windows 升级高级版（我觉得免费版已经足够强大了，而且很好用，如果支持国产可以考虑使用高级版，下面是高级版的部分功能） 网络监控可选择接口,同时监控多个网络接口速度....高级网络监控,监控每个进程监听的端口,以及网络 高级进程管理,详细显示进程信息.连接状态. 无限制的终端命令历史,路径历史,可快速输入命令,切换路径. 多地点ping监控,可选择不同地点.
上一篇介绍了我日常高频使用的chrome插件，那就顺便介绍一下mac上最最最能提升效率的Alfred工作流吧。...下面按照顺序一款一款的介绍下。...CodeVar 生成变量名，支持大小驼峰、常量、下划线，开发者必备的工作流 下载地址：https://github.com/xudaolong/CodeVar Encode / Decode Base64...善于使用各种工具，简化工作流，减少在重复的事情上浪费时间，使效率最大化。...附上一个Alfred workflow合集：https://github.com/zenorocha/alfred-workflows
本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。 一、什么是图神经网络？...2.其次，怎么把图塞到神经网络里？ 直观上想，近朱者赤近墨者黑，一个节点跟他所连接的节点应该有一些相似的关系，那么就可以利用这些特定的关系来帮助我们的模型学到好的节点表示，那么怎么做到这件事呢？...回想一下卷积神经网络（CNN），做卷积的过程中，放一个卷积核，然后相乘相加，做完了之后就可以得到下一层的 feature map，同样的，可以将类似的操作推广到图结构上。...D-捆绑推荐 —— Bundle recommendation（BGCN [21]） 捆绑推荐主要目的为为用户一次推荐一系列物品，此时“组”的概念为一组物品，与群组推荐同理，可以利用GNN构造层次结构，...四、结语 本文主要围绕推荐系统中的图神经网络这个主题，从图神经网络到其在推荐系统中的分类的进行了概述，希望可以通过这篇文章让读者对该领域有一个简单认识。
运维机器人天巡 数据中心提供算力支撑，计算框架「流批一体」则大大提升了计算和查询的速度，流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性。...今年流批一体将在阿里内部小二端大规模应用，实现了哪怕是多个计算处理模式，也只需要撰写一套代码就能兼容。在计算速度上比其他框架快 1 倍、查询快 4 倍。...同时，由于「一体化」的特性，能实现实时与离线数据的完全一致。 从实际效果看，流批一体最大的好处是可以实现数据的实时分析。...三、更智能的体验 除了购物更快，今年双十一的另一个特征是更「智能」。 今年双 11 前夕，淘宝首页大幅改版。在信息流、搜索、聚划算、会场和直播等用户场景，智能计算调用量日均已高达数千亿次。...平台对用户消费行为的洞察和商品推荐也更加精准，而这背后的技术引擎是智能搜索引擎。阿里的智能搜索推荐日均模型发布 1000+，单模型容量 1TB+，模型可以即时分析，分钟级更新 1 亿参数。
关于神经网络 神经网络已经有很多变种，比如卷积神经网络、循环神经网络等等。 感知器是一种最基础的神经网络，他只有输入层和输出层，感知器只能处理线性可分问题，而对于非线性问题就需要多层神经网络。...一般如下图所示，有多个层，比如左边的包含输入层、隐层和输出层，而右边的则包含了两个隐层。...每层的神经元与下一神经元全互连，同层之间的神经元不会相连，输入层用于接收输入，经过隐层加工后再到输出层加工并输出。 ?...可视化实验 TensorFlow 提供了一个试验演示平台可以让我们通过可视化更好理解神经网络，地址是 https://playground.tensorflow.org 。...这个过程中还可以看到每层每个神经元的输出输入，另外还可以自己控制一步步训练，通过这个实验平台能帮助初学者理解神经网络的原理及过程，可以玩玩。
Streaming 应用场景 如下的场景需求, 仅仅通过传统的批处理/离线处理/离线计算/处理历史数据是无法完成的： 1）、电商实时大屏：每年双十一时，淘宝和京东实时订单销售额和产品数量大屏展示，要求...： 数据量大，可能每秒钟上万甚至几十万订单量 快速的处理，统计出不同维度销售订单额，以供前端大屏展示 2）、商品推荐：京东和淘宝的商城在购物车、商品详情等地方都有商品推荐的模块，商品推荐的要求： 快速的处理..., 加入购物车以后就需要迅速的进行推荐 数据量大 需要使用一些推荐算法 3）、工业大数据：现在的工场中, 设备是可以联网的, 汇报自己的运行状态, 在应用层可以针对这些数据来分析运行状况和稳健程度,..., 例如 CPU, 内存, 磁盘 等 工具的日志输出是非常多的, 往往一个用户的访问行为会带来几百条日志, 这些都要汇报, 所以数据量比较大 要从这些日志中, 聚合系统运行状况 上述展示场景需要实时对数据进行分析处理...模式一：原生流处理（Native） 所有输入记录会一条接一条地被处理，上面提到的 Storm 和 Flink都是采用这种方式； 绝对一次一条的模式 模式二：微批处理（Batch） 将输入的数据以某一时间间隔
现在开始看一下activiti通常是如何处理事务的。 如果触发了activiti的操作(比如，开始流程，完成任务，触发流程继续执行)， activiti会推进流程，直到每个分支都进入等待状态。...等待状态是”稍后”需要执行任务， 就是说activiti会把当前状态保存到数据库中，然后等待下一次触发。...有时我们需要自己控制流程中事务的边界，这样就能把业务逻辑包裹在一起。 这就需要使用异步执行了。参考下面的流程(判断)： 这次我们完成了用户任务，生成一个发票，把发票发送给客户。...后台线程就是activiti的job执行器(其实是一个线程池)周期对数据库的job进行扫描。...我们也会给本地job执行器一个提醒，告诉它有一个新job，来增加性能。 要想使用这个特性，我们要使用activiti:async=”true”扩展。
本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程...2.3.2 需求分析 什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求 业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析 2.3.3 系统设计及开发 1....实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用) 为了更加精准投放广告，...Storm练习案例 根据蚂蚁金服提供的最新数据，今年双十一的交易峰值为8.59万笔/秒，是去年3.85万笔/秒的2.23倍。这一数据也超过了6万笔/秒的预估。...(图为企业产生日志的系统清单) 统一监控系统触发的短信告警 统一监控系统触发的邮件告警 2.3、案例：交易风控系统 电子商务是以互联网络为平台的贸易新模式，它的一个最大特点是强调参加交易的各方和所合作的伙伴都要通过
这在阿里双十一大促这样的场景中表现的尤为明显，用户行为和商品变化信息带来的价值都是短暂有效的，因此大数据后台系统需要在线收集用户行为和商品变化等信息，实时调整搜索和推荐策略，为用户和商家提供更精准的服务...他将作为出品人带来《大数据实时计算与流处理》专题。 Apache Beam 是一款新的 Apache 项目，由 Google 捐献给开源社区，凝聚着 Google 研发大数据基础设施的多年经验。...Beam 来源于 Batch（批处理）和 strEAM （流处理）这两个词，意在提供一个统一的编程模型，同时支持批处理和流处理。...来自滴滴出行的刘建辉将从数据实时采集、实时传输、实时计算、实时消费等整个流程来介绍实时平台在滴滴的实践情况，同时针对日志检索、监控、etl、olap 等具体场景展开介绍。...会重点介绍 Spark Streaming 实践和海量日志的实时检索实践。 ?
管理员应该关注这些日志，确保问题得到及时解决，以防止其进一步恶化。 适用场景：关键级别的日志通常用于记录系统组件故障、网络连接中断、配置错误导致的功能受限等问题。 4....管理员应该定期检查这些日志，以确保及时处理错误并修复系统中的问题。 适用场景：错误级别的日志通常用于记录一般错误、非关键性的故障、网络异常或其他导致系统运行中断的可恢复性问题。 5....记录系统组件故障、网络连接中断、配置错误导致的功能受限等问题。 Errors 表示一般的错误或异常情况，不会对系统正常运行产生重大影响。...用于软件开发、系统故障排除和性能优化等方面，一般操作和维护不需要启用该级别的日志记录。 以上是华为网络设备的8个日志级别及其意义和适用场景的详细说明。...这些日志级别的正确使用可以帮助管理员及时发现和解决系统中的问题，确保系统的稳定性和安全性。 往期推荐 OSPF邻居建立不成功，这些措施安排了没？ 网络中常见的路由器类型有哪些？分别有啥特点？
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