博文视点学院 本周福利课表（10月25日-31日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《Oracle查询改写优化技巧》 700分钟+视频讲解，带你玩转Oracle查询改写 本周限时秒杀
数量维度 商品维度 时间维度 第二类维度： 价格维度 白菜价 非白菜价 第三类维度： 数量维度 极少(比如几个) 非极少 第四类维度： 商品维度 爆品 非爆品 第五类维度： 时间维度 限时...把上面的维度按照运营需求组合就得到了不同的秒杀活动类型，如下： 首先，一元秒杀之类：白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 ?...其次，限时购(又称常规秒杀)：非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 ? 接着，爆品抢购：非白菜价+(极少或非极少)+爆品+限时 ?...总结： 秒杀活动类型 营销维度 一元秒杀之类 白菜价+极少+(爆品或者非爆品)+限时 限时购(又称常规秒杀) 非白菜价+(极少或非极少)+(爆品或者非爆品)+限时 爆品抢购 非白菜价+(极少或非极少)+...爆品+限时 技术方案补充 在之前的文章《什么，秒杀系统也有这么多种！》
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。
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 ?
-- 需求： 电子商务网站中，商家为了促销商品而策划一些活动，刺激消费者进行盲目消费 限时秒杀就是其中一种手段。 ...本次我们模拟的商品是 农夫山泉限时秒杀抢购 --> 农夫山泉限时秒杀 //设置秒杀结束时间 var endTime = new Date("2018...endTime.getTime();//结束时间的毫秒数 //定义变量 天数 小时 分钟 秒数 var d = h = m = s = 0; //设置定时器 实现一个秒杀效果...nowTime.getTime()现在时间的毫秒数 var remain = parseInt((endSeconds-nowTime.getTime())/1000); //判断秒杀是否过期
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。...告警根因分析 01 告警根因分析的难点 告警只是第一步，更重要的是告警后的分析处理。事实上，业务指标受很多因素影响，当告警发生时，常常把所有相关人员拉到一起分析，定位根因的过程非常耗费人力和时间。...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。...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。
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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
前言 今天来给大家盘点三个JavaScript案例，分别是实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小案例，一起来看看吧！...一、实现限时秒杀案例 1.在淘宝网中，商家为了促销经常搞一些活动，例如限时秒杀是常见的一种活动，来增加消费者购买商品。...2.实现限时秒杀案例，具体代码如下所示： HTML 距离5/20号限时秒杀还有...本文案例参考《JavaScript前端开发案例教程》，黑马程序员编著 四、总结 1.本文基于JavaScript基础，实现限时秒杀、定时跳转、改变盒子大小的功能。...2.在JavaScript中，实现限时秒杀、定时跳转案例主要帮助理解定时器的使用，改变盒子大小案例主要是帮助理解如何去修改显示的内容、CSS样式操作。 3.代码没有那么复杂，希望对你有所帮助！
Service（ES）是基于开源搜索引擎 Elasticsearch 打造的高可用、可伸缩的云端全托管的 Elasticsearch 服务，包含 Kibana 及常用插件，并集成了安全、SQL、机器学习、告警...使用腾讯云大数据 ES，您可以快速部署、轻松管理、按需扩展您的集群，简化复杂运维操作，快速构建日志分析、异常监控、网站搜索、企业搜索、BI 分析等各类业务。...又保持了 Elasticsearch 本身的兼容与开放，拥有丰富的集群管理功能以及安全、弹性、高可用等特性，同时也集成了官方的高级商业特性（X-Pack），在开源的基础上，增加了权限管理、SQL、机器学习、告警等功能...通过腾讯云大数据 ES，您可以快速构建海量数据存储搜索、实时日志分析等应用，例如网站搜索导航、企业级搜索、服务日志异常监控、点击流分析等。...夏日特惠ES福利大放送： 1 爆品秒杀专区 新客首月1折尝鲜 新客户首月秒杀1折尝鲜，每日9:00限量开抢！限时限量，拼手速啦！
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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！
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。
近年来，微博评论区的异常评论流量现象甚嚣尘上，背后是大量的营销账号的扰乱视听以及作为他们的傀儡的水军账号的推波助澜，本篇利用微博评论爬虫采集的公开数据，简单分析了这些现象的一些表征和原因。...迫于本篇推送选题的压力，我马上想到了可能是水军账号这个时候营业了，但是我分析了这个时间段发布评论的用户，肉眼可见几乎没有水军账号。...分析结果显示，一天之内，一个账号最多针对该微博发布了 26 条评论，发布 10 条评论以上的账号多达 30 余人，这些账号具有一定的营销号或水军嫌疑，目前只能手动点开微博主页浏览去确定，长期地，我想输出一个模型...，根据 uid 判断账号是否是营销号或者水军账号，目前的想法就是根据它的发博连续性，关注粉丝之比，账号新旧程序等维度考量，大家有好想法欢迎留言。...参考附录 1、研究报告 | 微博评论中的水军异常流量分析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/436967668 2、微博历史热搜数据：https://www.weibotop.cn
告警配置 告警流程 skywalking发送告警的基本原理是每隔一段时间轮询skywalking-collector收集到的链路追踪的数据，再根据所配置的告警规则（如服务响应时间、服务响应时间百分比）等...，如果达到阈值则发送响应的告警信息。...发送告警信息是以线程池异步的方式调用webhook接口完成，（具体的webhook接口可以使用者自行定义），从而开发者可以在指定的webhook接口中自行编写各种告警方式，钉钉告警、邮件告警等等。...规则配置 告警的核心由一组规则驱动，这些规则定义在 config/alarm-settings.yml，打开之后如下所示： ? 告警规则的定义分为两部分。 告警规则。...告警规则主要有以下几点 Rule name。 在告警信息中显示的唯一名称。必须以_rule结尾。 Metrics name。 也是oal脚本中的度量名。 Include names。
本文介绍如何使用Prometheus+Alertmanager来对JVM的某些情况作出告警。 本文所提到的脚本可以在这里下载。...Prometheus，负责抓取/存储指标信息，并提供查询功能，本文重点使用它的告警功能。 Grafana，负责数据可视化（本文重点不在于此，只是为了让读者能够直观地看到异常指标）。...Alertmanager，负责将告警通知给相关人员。 JMX exporter，提供JMX中和JVM相关的metrics。 Tomcat，用来模拟一个Java应用。...配置Alertmanager的告警通知规则 告警的大致过程如下： Prometheus根据告警触发规则查看是否触发告警，如果是，就将告警信息发送给Alertmanager。...Alertmanager收到告警信息后，决定是否发送通知，如果是，则决定发送给谁。 第一步：启动几个Java应用 1) 新建一个目录，名字叫做prom-jvm-demo。
内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级...本文主要介绍一种实时故障预测的文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》，使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。...； 2）通过多实例学习（multi-instance learning）来区分有用告警和噪音告警； 3）基于特征工程提取出的特征，使用XGBoost进行异常识别； 4）将故障预测结果反馈给用户，并采用LIME...特征提取 文本特征：采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）来提取文本特征； 统计特征：告警量【总告警量、不同严重程度的告警量、不同类型（应用、数据库、内存、中间件、网络、硬件等...）的告警量】、窗口时间【hour of the day、工作日or周末、day of the week、是否business hour等等】、告警的平均间隔时间【窗口内的告警是否频繁】 多实例学习过滤噪音告警
一年我遇到两次这种情况 也是无语了 ,不行只能换到阿里云了 20200518201559.jpg 提交工单客服 一直机械的说这复制粘贴的话 您好，很理解您的心情，是这样的，账号异常由系统自动评估，根据备案信息和备案账号进行检测...如提示账号异常，建议您更换账号进行备案，给您带来不便很抱歉，也感谢您的理解与支持。 ....
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