为.NET 泛型主机的应用程序提供自安装为服务进程的能力，支持windows和linux平台。
在项目开发和维护的过程中，我们经常需要在 Linux 服务器上查询和分析日志文件。为了高效地处理大量的文本数据，我们可以借助一些强大的文本过滤工具，如 tail -f、more、zmore 、less、zless和 grep。本文将换种方式介绍这些常用的 Linux 命令，帮助您在日志分析中更加得心应手。
我所在的公司最近要求需要在所有地方都要脱敏敏感数据，应该是受faceBook数据泄密影响吧。
C/CPP的日志工具也很多，在之前的项目中用过的有以下几个：zlog、spdlog、log4cpp等。
根据文章内容总结，该文讨论了技术社区和内容编辑人员所需掌握的一些技能，包括文本编辑、沟通、设计、SEO、基础软件使用和开发等。作者认为，掌握这些技能可以更好地为技术社区运营做出贡献，同时也可以提升自身的价值。
dmesg 是一个用于显示内核环缓冲区中的信息的命令，它可以帮助我们了解系统内核的运行情况，包括各种设备的状态、错误信息、警告等。通过分析 dmesg 输出的信息，我们可以及时发现系统中的问题，并采取相应的措施解决。
1. 前 言 本文在书写过程中，咨询了红帽技术专家郭跃军、李春霖、张亚光，并借鉴了他们提供的技术文档，在此表示感谢！ 此外，在书写过程中，笔者也借鉴了红帽官方技术文档以及互联网上的一些信
安装 [url]http://sourceforge.net/projects/awstats/[/url] 下载安装包后： GNU/Linux：tar zxf awstats-version.tgz awstats的脚本和静态文件缺省都在wwwroot目录下：将cgi-bin目录下的文件都部署到 cgi-bin/目录下：/home/apache/cgi-bin/awstats/ mv awstats-version/wwwroot/cgi-bin /path/to/apache/cgi-bin/awstats 把图标等文件目录复制到WEB的HTML文件发布目录下，例如：/home/apache/htdocs/ 下发布 更多的批量更新脚本等在tools 目录下，可以一并放到cgi-bin/awstats/ 目录下 升级国内主要 搜索引擎和蜘蛛定义，安装GeoIP的应用库：C [url]http://www.maxmind.com/download/geoip/api/c/[/url] 解包，编译安装 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP”‘ 或者使用纯Perl包 perl -MCPAN -e ‘install “Geo::IP::PurePerl”‘ 下载GeoIP/GeoIPCityLite包：解包并部署到awstats目录下:
Grep是一个命令行实用程序，可以使用常见的正则表达式语法搜索和过滤文本。它无处不在，动词“to grep”已经成为“搜索”的同义词。它grep是一个有用的工具，用于在选择的文件中查找所有出现的搜索词，过滤日志文件或流，或作为一部分脚本或命令链。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在，主要包括倒排索引和正排索引。
概要：在Linux系统下，具有图形界面的防火墙系统很少，而包含内容过滤的防火墙系统更可以说是少之又少，本程序不仅具有防火墙功能，而且可以对rar、zip压缩格式的文件进行过滤。
熟悉或者使用过 Linux 系统的小伙伴应该知道，Linux 中有三个处理文本内容的利器：grep、awk 和 sed。这其中，grep 算是最常用的文本查找命令了。而正则表达式也是每个软件开发人员工作中不可避免会用到的文本处理方法。
1. 执行系统命令: system, passthru, shell_exec, exec, popen, proc_open
Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎、技术，为具有复杂搜索功能和要求的应用程序提供支持。
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
1、 小红书开源一款播放器。REDPlayer是一款由小红书自主研发的跨平台(支持Android、iOS、HarmonyOS等平台)播放器。不同于行业其他播放器，REDPlayer 具有结构简单、耦合度低、功能边界清晰等特点，提供了多种接入方式，技术人员可根据需要灵活选择，既可快速集成SDK使用，也可基于源码进行定制开发。 --gitee
近年来，深度学习在语音识别、计算机视觉及自然语言处理等领域都取得了很大的突破，成为学术界和工业界关注的热点。与传统机器学习方法相比，深度学习在特征抽取及特征组合方面具有明显的优势，可以学习到多层次的抽象特征表示，为复杂的非线性系统提供优秀的建模能力。美团点评，作为生活服务平台，有数亿的用户及丰富的用户行为，在线上与线下相结合的场景下，用户的个性化需求越来越多，推荐系统变得尤为重要。在这种背景下，将深度学习算法应用到推荐业务中，改进并优化目前的推荐算法，使得推荐效果更为智能化，用户体验更好变得非常重要。本文将结合具体的业务场景，介绍深度学习在美团点评推荐上的实践经验及一些思考。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
今天分享的内容分为两部分，第一部分是搜索广告和广告召回。我会介绍搜索广告的业务逻辑，以及召回模块的逻辑。第二部分是语义相关和深度学习，这部分会介绍语义相关的计算方法以及使用的深度学习模型。
mitmproxy是一个支持HTTP和HTTPS的抓包程序，类似Fiddler、Charles的功能，只不过它通过控制台的形式操作。
在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的;
在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的;
文章来源：https://c1n.cn/0wHvF 前言 在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana）或者 EFK（Elasticsearch，Filebeat or Fluentd，Kibana）比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。 下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
git的一些安装和基本的配置比较简单，我们安装完毕后。经常会针对Git配置一些全局信息，或者围绕某个本地仓库做一些配置。例如配置项目提交的作者邮箱等信息。
开发者在云函数的开发调试、在线运维过程中，难免会遇到函数调用失败需要定位问题的情况，通常我们使用日志作为主要排障手段。 在云函数控制台中，我们可以看到包含函数调用状态的日志列表，直接筛选可过滤查看所有调用失败的日志。 如果我们能够从网关返回信息中拿到某个失败请求的 RequestId ，我们还可以根据 RequestId 检索指定请求的日志。 这是最基础的日志检索使用方法。 实际定位问题的过程中，有可能出现以下几种场景： 函数里的部分异常有进行捕获，但函数的调用状态依然是成功，此时怎么找到已捕获的异常
第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次
主要内容 跑起来 配置项 工作原理 1. 统一日志输出 巴拉巴拉。。。 （为什么这么玩，有什么好处 google it） 说明： 本篇主要偏应用为主，介绍了如何使用logback, 以及相关的配置，对于这个东西的实现原理以及工作机制，没有涉入； 此外大部分内容来源于互联网，博客，这里只是给了一个梳理和小结，方便一键式接入 官方文档 http://logback.qos.ch/manual/index.html 2. 跑起来 基本配置 maven依赖： <dependency> <groupId>c
1. linux系统下的抓包工具 工具tcpdump 格式： tcpdump -nn -i eth0 tcp and host 192.168.0.1 and port 80 //-nn 表示ip和端口都已数字的形式显示； tcp表示只要tcp的包，host指定包的来源地址或者目标地址；port指定来源端口或者目标端口 tcpdump -nn -vs0 tcp and port not 22 -c 100 -w 1.cap //-v 显示详细信息；-s0 表示抓取完整数据包，默认不加抓取数据包时默认抓
“克隆 dev 环境到 test 环境，等所有服务运行正常之后，把访问地址告诉我”，“检查所有项目，告诉我有哪些服务不正常，给出异常原因和修复建议”，在过去的工程师生涯中，也曾幻想过能够通过这样的自然语言指令来完成运维任务，如今 AI 助手 Appilot 利用 LLM 蕴藏的神奇力量，将这一切变成了现实。
前当当网高级架构师吴英昊对电商搜索引擎的架构进行了深入分享。在演讲中，他首先就电商搜索引擎的特点进行了解析，随后更分享了电商搜索引擎的架构、数据更新、故障恢复等多个方面的内容。 以下为演讲整理 首先，我想说的是电商搜索引擎和普通的搜索引擎有很大的差别，因为电商搜索引擎主要是解决用户要“买什么”，而通用搜索引擎主要是解决用户“搜什么”。比如同样搜索一个词“百年孤独”，电商的搜索肯定是给你推荐这本书的商家，而百度主要是告诉你：《百年孤独》是一本书。 电商搜索引擎的特点 众所周知，标准的搜索引擎主要分成三个大的部
Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
在服务器接口测试中，我们经常会和各种日志打交道。一旦测试时服务端出现了问题，而单凭服务端的日志又不能发现问题原因的时候，往往开发要向我们测试人员询问客户端这边的情况，希望看看我们能不能提供一些有用信息，如错误返回内容，错误发生时间，哪些用例会出现问题等等。这时就需要我们来查找测试时的日志，从中筛选出有用的信息。
很多时候我们为了安全审计或者故障跟踪排错，可能会记录分析主机系统的操作行为。比如在系统中新增了一个用户，修改了一个文件名，或者执行了一些命令等等，理论上记录的越详细, 越有利于审计和排错的目的。不过过剩的记录也会为分析带来不少麻烦， 尤其是将很多主机的记录行为发送到固定的远程主机中，数据越多，分析的成本便越大。
日志是开发者用来分析程序和排查问题的重要工具。随着系统架构从早期的单体应用，演变到如今的微服务架构，日志的重要性也逐步提升。除了用日志辅助问题排查，还可以通过日志对微服务请求的全链路进行性能分析，甚至可以它用来解决分布式系统中的一致性问题。与此同时，系统产生的日志量和日志管理难度也显著增加。于是，日志管理工具随之诞生并迭代升级。从最开始登录到跳板机上查看日志，到自建分布式日志中心来统一管理日志流，到云平台厂商提供专门的日志管理服务。开发者只需要在应用中接入SDK将日志回流到日志平台，就可以使用日志平台提供智能检索、数据分析以及链路分析等能力，平台中易用的图形化界面和成熟的数据管理能力极大的提升了开发效率。
还在记复杂的Linux命令？还在为查询线上日志而苦恼？还觉得会操作Linux是个很牛X的技能？
Kibana的安装和Logstash一样极其简单，而且不需要在每个客户端都安装，通常想让哪台服务器作为展示就用哪台安装一个kibana，Kibana是从Elasticsearch中获取数据的，即使安装在Elasticsearch集群之外的节点也是没有问题的
前言 日志对于安全来说，非常重要，它记录了系统每天发生的各种各样的事情，你可以通过它来检查错误发生的原因，或者受到攻击时攻击者留下的痕迹。 日志主要的功能有：审计和监测。它还可以实时的监测系统状态，监测和追踪侵入者等等。 那么日志存放的位置在哪里呢？ /var/log 常用日志文件 ⊙btmp 记录登陆失败的信息 ⊙lastlog 记录最近几次成功登录的事件和最后一次不成功的登录 ⊙messages 从syslog中记录信息(有的链接到syslog文件) ⊙utmp 记录当前登录的每个用户 ⊙wtmp 系
Linux 环境下实战 Rsync 备份工具及配置 rsync+inotify 实时同步
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
在加载配置这个事情上，许多linux应用程序只需要发一个信号，应用自己就完成配置重载，无需重启中断服务，但是依然有很多程序并不支持。
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
搜索包括查询多个分片，并将多个分片元信息合并，然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。
MySQL的企业版中提供了审计日志功能。通过审计日志可以记录用户的登录、连接、执行的查询等行为，输出XML格式或者JSON格式的日志文件。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
2022年02月17日 作者: 杨俭 宗宇 谢睿 武威 文章链接 21879字 44分钟阅读
ZoomEye 支持公网设备指纹检索和 Web 指纹检索。网站指纹包括应用名、版本、前端框架、后端框架、服务端语言、服务器操作系统、网站容器、内容管理系统和数据库等。设备指纹包括应用名、版本、开放端口、操作系统、服务名、地理位置等直接输入关键词即可开始检索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
