Android的闹钟实现机制， 需要调用AlarmManager.set（）将闹铃时间记录到系统中，当闹铃时间到后，系统会给应用程序发送广播，我们只需要去注册广播接收器就可以了。
物联网（IoT）是帮助人工智能（AI）以更好的方式控制和理解事物的未来技术。我们收集了一些最有名的物联网平台，帮助您以受控方式开发物联网项目。
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grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。
让我们通过一个理想的示例来了解API监控工具是如何运营的。首先，我们在部署API时加入API监控工具。我们可以使用API监控工具构建测试流程以检查断言、HTTP状态代码等。
去年，Rapid7 收购了 IntSights，这是一个巨大的里程碑。 IntSights 团队很高兴加入一家致力于为其客户简化和改善安全成果的公司。 Rapid7 的重点是对 IntSights 为所有人“普及威胁情报”的核心使命的重要补充。我们期待作为 Rapid7 家族的一部分继续履行这一使命，因为我们的外部威胁情报解决方案已整合到 Insight 平台中。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是 Business Intelligence（BI）中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的 Tableau，Qilk，新生代的 Looker，国内的 FineBI 等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的 License 费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的License费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天，在数据可视化方面，有什么靠谱的方案可以选择呢？今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下，但我觉得这是一个非常有想法的项目，所以也会和大家聊聊我对它的看法。
ScheduleMaster在上个月底更新到了2.0版本，在功能和代码以及文档上都往前跨了很大一步，详细信息可以参考这篇文章：.NET Core下的开源分布式任务调度系统ScheduleMaster-v2.0低调发布
RESTful风格的接口，返回JSON格式的响应数据，并支持身份认证、JWT令牌、丰富的HTTP响应代码等。 influxDB API接口及接口的定义描述如下图所示：
在本文中，我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统，对基础设施的可观察性，高可用性，可靠性方面发挥着关键作用。
在程序中，某个固定的时间代表的都是一个时间点，也就是一个时间的瞬间，例如2009年3月8日15点50分0秒，在实际的应用中，经常需要对于两个时间进行比较或计算时间之间的差值，这些功能在Java语言中都可以很方便的实现。
Uber最近发布了如何使用压缩日志处理器（CLP）大幅降低日志记录成本的发布。CLP 是一种能够无损压缩文本日志并在不解压缩的情况下搜索它们的工具。它实现了 Uber 日志数据 169 倍的压缩率，节省了存储、内存和磁盘/网络带宽。
优秀便捷的流媒体服务器都支持二次开发调用API对接，同时支持选取指定时间段录像播放及下载（MP4合成播放下载）进行调用，在日常使用中录像接口调用用的是比较频繁的，所以本文就讲一下这个录像接口调用遇到的问题。
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API，可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
在前期的博文中，我已经简单的介绍过了prometheus的安装，以及通过grafana来实施监控。这篇博文，我们更深入的介绍一下prometheus的监控。本篇博文主要分为以下几个知识点：
在JDK1.0中，Date类是唯一的一个代表时间的类，但是由于Date类不便于实现国际化，所以从JDK1.1版本开始，推荐使用Calendar类进行时间和日期处理。这里简单介绍一下Date类的使用。
FalconHound是一款专为蓝队研究人员设计的多功能安全测试工具，该工具允许广大研究人员以更加自动化的形式增强BloodHound的能力，并将其整合进渗透测试活动中。除此之外，该工具还可以跟SIEM或其他日志聚合工具一起使用。
EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。
用户行为分析、网络威胁检测，一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险，并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据，并把它交给算法，然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具，“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面：数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是，机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇，但是当这种情况出现在安全
当需要实现类似“轮询”这种操作的时候，我们可能会希望有一个“被放缓了的” for 循环 —— 即当某次操作执行后，稍等一下再去执行下一次操作。这时有几种方法可以供我们使用，来实现这种效果，下面对比总结一下。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
AlarmManager实质是一个全局的定时器，是Android中常用的一种系统级别的提示服务，在指定时间或周期性启动其它组件（包括Activity,Service,BroadcastReceiver）。本文将讲解一下如何使用AlarmManager实现定时提醒功能。
AlarmManager称呼为全局定时器，有的称呼为闹钟。其实它的作用和Timer有点相似。
这两年互联网行业掀着一股新风，总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
前面两天主要介绍了limit分页以及count函数获取行数两个高频语法，分页在我们日常开发几乎是必会的一个技术点，所以做好分页的优化是势在必行的。本篇谈谈日期处理我们如何操作，在订单类型业务中我们经常需要对时间做处理，通过时间来分页显示订单等，所以不可避免的需要对日期处理操作滚瓜烂熟。首先我们创建一个订单表，字段大约20多个字段，然后使用存储过程插入1万条数据。
本博客没有找到合适的位置放置公告栏，已暂时移动滚动公告效果。 DEMO 可参考我的个人导航：https://s.eallion.com
Tungsten Fabric是一个由计算节点、控制节点、配置节点、数据库节点、Web UI节点和分析节点组成的分布式系统。
讲者：Dave McAllister，资深技术传道士 @Splunk，和Jeff Lo，产品营销总监 @Splunk
at 命令是在 Linux 终端让你在特定时间和日期安排一次性工作的方法。它是一种自发的自动化，在终端上很容易实现。
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库，数据从内存中读取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的内存满了怎么办」？遇到这个面试题不要慌，这种问题我们分为两角度回答就可以：
时间和日期是我们经常会在程序中使用到的对象。但是对时间和日期的处理因为有不同时区的原因，所以一直以来都不是很好用。就像在java中，为时间和日期修改和新增了多次API，那么作为新生的语言dart而言，会有什么不一样的地方吗？
最近我用python开发了一个GUI桌面软件，作用是爬取YouTube指定视频的评论。
书接上回，在随笔系列的第一篇，我介绍了移动输入和物理模拟的大致过程。第一篇的重点是展示以上过程中，Unreal使用的数学，物理知识。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
当多个线程使用同一个时间处理对象进行对日期的格式化的时候，会出现java.lang.NumberFormatException: multiple points。主要原因是由于SimpleDateFormat是线程不安全的，当线程共享的时候，会引发这个异常。
1.1 token = request.META.get('HTTP_AUTHENTICATE','')
通过docker logs命令可以查看容器的日志。 命令格式： $ docker logs [OPTIONS] CONTAINER Options: --details 显示更多的信息 -f, --follow 跟踪实时日志 --since string 显示自某个timestamp之后的日志，或相对时间，如42m（即42分钟） --tail string 从日志末尾显示多少行日志， 默认是all -
Github：https://github.com/Humanizr/Humanizer(opens new window)
parkUntil函数：表示在指定的时限前禁用当前线程，deadline参数表示绝对时间，表示指定的时间
Wolfram 云端需要变得更加完美 Wolfram Cloud正式版马上就要上线了！（耶！），现在我的大部分时间是在进行一些完善工作，尽可能做到完美！（顺便提一下, 正式的云端将会变得更加完美! ）大多数时候我主要在考虑它的顶层功能与策略。我倾向于从各个层面考虑问题，但作为CEO，我最终要对所有事情负责。而就在三月初，由于偶然的原因我对一件事物进行了深入的研究。 事情是这样的。作为一个正式的产品系统，Wolfram Cloud 被许多人用来处理各种重要事项，例如公司各项业务等等。因此Wolfram Cl
细心的朋友可以发现，Momentjs也提供了bower的安装包，所以直接可以在前台使用，但是我们并不推荐这样做，把处理放到前台会影响用户的体验。所以我们使用npm包放到后台去处理。
shutdown命令以安全的方式关闭系统。运行关闭命令后，将通知所有已登录的用户和进程系统正在关闭，并且不允许进一步登录。你可以立即或在指定时间关闭系统。 关机命令语法 在讨论如何使用shutdown命令之前，让我们先回顾一下基本语法。 shutdown命令表达式采用以下形式： shutdown [OPTIONS] [TIME] [MESSAGE] options- 关闭选项，如暂停，关闭电源（默认选项）或重启系统。 time - time参数指定何时执行关闭过程。 message - message参数
MetricsQL 提供了丰富的功能列表，用于各种聚合、转换、汇总和其他针对时间序列的特定功能。
Apache IoTDB v0.13 已经发布，此版本新增对齐序列存储模型，增加了对触发器等功能的支持；优化了现有 SQL 语法，并增加了新的语法支持；提升了查询功能，增加了对连续查询、嵌套表达式等的支持；优化了数据写入的过程，提升了系统文件合并的性能；拓展了与外部系统的兼容，新增 Grafana 插件、REST API 等。
在时间序列数据处理中，有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。
最近在开发一个项目，需要用到高精度的延时机制，设计需求是 1000us 周期下，误差不能超过 1%（10us）。
本文介绍了Day.js的使用方法，Day.js 是一个轻量级的JavaScript库，用于解析、验证、操作和格式化日期和时间。Day.js 的使用方法类似于Moment.js，但 Day.js 的大小只有 2KB，比 Moment.js 更小。
Using Flink to inspect live data as it flows through a data pipeline -- Matthew Dailey(Splunk)
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