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人群异常聚集检测告警算法基于yolov5图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测告警算法通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密集程度和行为动态,分析和判断人群密集程度是否超过预设阈值，一旦发现异常聚集...人群异常聚集检测告警算法之所以选择YOLO系列框架模型，是因为YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人群异常聚集检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...人群异常聚集检测告警算法中在YOLOv5训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富人群异常聚集检测告警算法数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
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Grafana提供的告警功能使之从一个数据可视化工具成为一个真正的监控利器。Grafana通过Alerting的配置把数据中的异常信息进行告警。报警规则直接基于现有的数据图表进行配置。...Grafana的Dashboard同时也会把出现异常的图表进行通知性展示。使之能够一目了然的发现问题。...Email告警 Email告警是最为常见的告警,通过Grafana进行Email告警需要在Grafana的宿主机上开启25端口，并且修改Grafana的配置文件。...钉钉告警也可以对接很多的内容，比如 Jenkins自动部署，gitlab提交等。 钉钉群告警需要首先开启告警机器人。 ? 完成后复制WebHock链接即可。...WebHock设置Url即可，保证网络连通的情况下点击 Send Test 告警规则设置 配置完成告警的通知方式后现在就可以在表中设置告警的规则。
本篇文章是基于"ELK 部署可视化网络日志分析监控平台"进行升级, 实现网络异常日志联动ZABBIX告警，网络日志分析监控平台部署请参考前期文章。...简介 由于ELK 开源版本不提供告警模块,网络异常日志只能通过ELK 过滤查看,无法实现告警实时推送,存在告警遗漏等问题！...本着能用机器做的事情就不要人去介入的懒惰原则实现网络设备异常日志自动化监控告警。...实现思路 使用logstash-output-zabbix插件,将logstash收集到的数据过滤出异常日志输出到ZABBIX实现告警推送。...ZABBIX 告警 ?
协作者、子用户不能参与该活动； 免费产品说明 1. 每个产品只能免费体验一次，请在领取时确认地域等相关信息，领取成功后将不支持更改； 2....参与活动的用户名下至少有一台云服务器，才可领取免费云数据库； 4. 在各产品免费使用期间，若对免费实例进行了销毁，则视为放弃了免费使用； 5....对象存储COS的免费额度以资源包的形式发放，有效期6个月。注意：仅标准存储容量享有免费额度，其他费用（流量费用等）将按照官网标准价格收费； 详细说明 1. 云产品体验名额有限，领完即止； 2....为保证活动的公平公正，腾讯云有权对恶意刷取活动资源，长期资源闲置，利用资源从事违法违规行为的用户收回免费套餐使用资格； 8.
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二、实现方案 通过拦截器或者切面,拦截服务接口 如果接口抛出异常,则拦截器或者切面捕获异常,并组装告警消息 拦截器或者切面调用办公协同平台的api发送告警消息,办公协同平台将告警消息推送到对应的告警群...Alarm { /** * 抛出该异常集合里面的异常时，进行告警 */ Class<?...false; /** * 告警信息方法参数字符长度 */ int pContentLen() default 600; } 该注解定义告警的异常类型、告警内容等相关信息...组件功能结构大致如下: 四、业务引用告警 业务服务使用告警能力,需要将依赖引进来,然后在接口上使用自定义注解,或者在业务中捕获异常后手动发送告警。...HttpRequestException e) { log.error("send custom alarm occur error;param={}",paramMap,e); } } 这样我们就可以在捕获异常的地方手动发送告警信息了
本文总结了之前在指标异常监控和指标告警分析的一些经验，主要包括三个部分： 第一部分是总结指标监控时遇到的问题，常用的指标展示平台对告警的支持情况，如何合理的设置告警阈值； 第二部分是总结指标异常分析时遇到的问题...指标异常监控 01 Grafana 对告警的支持 Grafana 的多种图表都支持设置告警。设置告警的字段是 Thresholds。支持设置上限和下限阈值。阈值只支持输入数字，不支持用页面的变量。...总结 异常监控： 指标异常监控告警阈值目前用的是 3σ- 准则。事实上还有很多其他的异常检测的方法，比如基于聚类的异常检测，箱型图等等，这些以后可以尝试。...另外，指标是一个时间序列的数据，有时候随着节假日指标会自然波动，这些可能并不是我们希望检测的异常，未来可以尝试用 STL 时序分解等方法从指标波动中把这些周期性波动去掉。...根因分析：目前根因分析已经有一些思路，主要还是告警发生后人工分析。未来计划把人工分析转化为自动分析，当告警发生的时候，直接给出一些分析结论，比如和客户端是否有关，指标的哪个维度是异常的主要原因等等。
对于个人仅仅在自己的PC上使用 在微软（www.powerbi.com）下载 PowerBIDesktop 是完全免费而且安装在自己的PC上也是完全不需要任何账号的。...需要注册 PowerBI 账号 虽然单机版是完全免费的，但如何想发布后给别人看还是需要PowerBI账号的，需要PowerBI账号这件事本身仍然是免费的，只有一个前提：你有一个企业电子邮箱账号。...打开浏览器：www.powerbi.com，然后可以看到： 请很自然地点击【免费注册】后，找到： 点击【免费试用】后，看到： 在实际中，企业电子邮件又分成了两种： 1、未使用微软的 Office 365...这位哥们就可以使用这个电子邮件账号自己去注册免费的 PowerBI 账号。...（可以自行体验2个月Pro，或一直使用免费账号） 2、购买中国版 PowerBI Pro 账号。
因为一年的体验期，企业QQ除了挂下QQ其他的也没什么用处，所以一直闲置着，但是今天还是给各大网友发个福利，还是把账号分享了吧，有用的友友请拿号留言备注。...用户名 账号 密码 youngxj.cn 2850448360 young123. young123 2850448361 young123. young124 2850448362 young123....如不留言拿号者，账号收回。 企业QQ目前可知的两项功能： ⒈mypcqq机器人程序可登录、相对普通QQ稳定。 ⒉茉莉网页QQ可以登录、相对普通QQ稳定。...如果账号不够用，请来信。...企业QQ免费版加QQ及加群教程： ⒈下载手机版企业QQapp ⒉安装、打开、登录 ⒊查找QQ群、申请进群 ⒋用大号在群内向企业QQ发起零时会话 ⒌切换到企业QQapp、收到临时会话后有添加好友选项
告警、异常、攻击三者之间的关系如图1所示，在安全设备的海量告警数据当中，大量误报混杂其中，去除这些误报，还有小比例的异常告警，而极小比例攻击就混在这些异常告警当中。...图2、红蓝对抗数据告警标签分布 对应以上数据和之前我们对异常的理解（偏离正常活动的事件为异常事件），标签1以外的告警均为异常告警，如果去除标签0这些无法分类的告警，异常告警的总数占总告警数量为8%左右，...这类告警通常更加异常，表现为：发生时间异常，访问的目的IP异常（有时候会伴随着扫描行为），源IP异常（不常见设备的登录、探测行为等），告警类型异常（攻击者触发的告警往往在长尾分布的末端，详见系列文章数据透视篇介绍...）等等，虽然异常特性更多，但是混在大量异常告警中，依然难以分辨。...四、总结 本文以安全告警数据为例，分析了异常告警的分布情况和组成类型，并且通过分享一篇顶会论文，探索对于海量异常但无害告警的处理方法，从方法论看，传统异常检测的方法不能直接作用于安全运营，可结合告警之间的结构信息对告警进行进一步筛选
编辑 | 磐小哥 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：今天正式向大家介绍下最近磐创AI技术团队开发的一套智能客服系统，同时为回馈各位粉丝的长期支持与关注，我们为前10位有需要的老友提供免费接入使用服务哦...6.申请接入服务 点击右侧悬浮按钮“联系我们”，申请免费接入的服务。磐创AI郑重承诺针对前10家联系我们的企业，我们将提供免费的接入服务。...我们的产品具有以下的特色： 1.免费使用。磐小妹智能客服基础版不收取任何费用，用户可通过我们的系统填写公司信息、联系方式等基本信息，我们的工作人员审核通过后便可以在线体验我们的客服系统。...或是在文本添加我们的客服，联系我们免费使用。 2.支持多种接入方式。...欢迎更多的企业联系我，免费试用。
Graylog服务状态异常监测与告警的shell脚本 需求场景 1、当graylog-server服务状态异常时发送异常告警 2、当graylog-server服务状态从异常状态恢复时发送恢复告警...access_token=b672dc14ee9a965d75a1fe9XXXXXXXXXX09586594572abf8f41cf" # 记录异常状态的文件路径 STATUS_FILE="/tmp/...= "$previous_status" ]]; then # 发送异常告警到钉钉机器人 echo "--------------------------------" >> ${LOCK_FILE...} 2>&1 echo `date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` >> ${LOCK_FILE} 2>&1 echo "服务状态异常，发送dingding告警" >>...${LOCK_FILE} 2>&1 alert_message="【告警通知】：graylog-server 状态异常告警！
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服务图中的峰值 上述尖峰来自受导致尖峰的异常影响的指标；在生产场景中，对于受此类导致峰值的异常影响的服务，我们有多个指标。...因此，我们需要一种方法来进行异常检测，该方法需要实时、计算成本低且足够稳定，以检测尖峰并确保将误报降至最低。 我们提出了中值估计作为检测异常值的理想解决方案。...修改后的 z 分数是衡量异常值强度的标准化分数，即特定分数与典型分数的差异程度。...然后，我们最终根据阈值和连续的异常值数据等特定条件，对来自每个服务指标（保存异常值详细信息）的分类数据进行清理、隔离和分组，以确定它是真正的警报还是峰值。...为真正的警报提供峰值检测的建议 由尖峰检测算法识别的真正警报 尖峰或异常基本上是数据集中的异常值，而真正的警报与模式（即警报指标数据集）没有区别。
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