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mob64ca1404baa2 - ELK日誌分析

ELK 企業級日誌分析系統框架流程工作圖 [日誌源] │ ├─ [系統日誌] → Filebeat/Fluentd → [Logstash] → [Elasticsearch] → [Kibana] ├─ [應用日誌] └─ [安全日誌] 關鍵組件交互流程 數據採集層

倒排索引 , elastic , 後端開發 , elk , 數據處理 , Python

mob64ca1404baa2 - java操作Elasticsearch(一):映射和創建刪除索引_qq

Elasticsearch查詢Java實現映射文檔 項目概述 本項目基於Elasticsearch 7.17.15版本實現了一套完整的日誌查詢和分析系統,採用了Spring Boot 2.7.18框架,提供了豐富的查詢功能包括複合查詢、高亮顯示、異常分析等。 技術棧版本 Elasticsearch: 7.17.15

高亮 , elasticsearch , 搜索 , JAVA , 前端開發 , Javascript

mob64ca1404baa2 - Android之webview詳解(非原創)

什麼是Android WebView? Android WebView是一個基於Chromium引擎的瀏覽器組件,它允許開發者在自己的Android應用程序中嵌入Web內容。與系統自帶的瀏覽器不同,WebView為應用程序提供了獨立於系統瀏覽器的網頁渲染能力,支持最新的Web標準和特性。 我們來探索一下WebView的核心價值:它為移動應用提供了強大的網頁渲染

後端開發 , webview , Android , Python , Web

mob64ca1404baa2 - 在線考試鏡像

相信BIM考生都知道,今年因為疫情的原因,BIM工程師考試都是實行線上機考的形式了,這不,就在距離第九期BIM工程師考試僅剩2天的時間裏,郵電中心發佈了有關BIM線上考試的相關注意事項,如果你還不知道,那就要趕緊看看了。   具體內容如下:   本期考試採取人臉識別,全程監控,考試具體要求如下:  1.設備註意事項:   

人臉識別 , 雲計算 , tornado , 全屏 , webview , 雲原生 , 在線考試鏡像

mob64ca1404baa2 - HomeLab組建計劃

折騰HomeLab兩年多了,從最開始的樹莓派到現在的小主機,分享一下我的配置。 什麼是HomeLab 簡單説就是在家裏搭一套服務器環境,用來: 學習各種技術(Docker、K8s、網絡) 跑一些自用服務(NAS、下載機、智能家居) 代替各種雲服務(省錢+隱私) 我的設備清單 主力機:小主機

雲計算 , Nginx , Docker

mob64ca1404baa2 - green bone 登錄後掃描

要有環境管理體系的相應文件,手冊、組織結構、及相應的政策及培訓; 環評、批覆、驗收等文件 能源的使用要求、計劃、記錄、措施等 水的使用要求、許可、記錄、措施等 廢水、污水是否符合相關法律要求、排放許可、監測、應急演習方案、水處理的設施及相關記錄等 廢氣是否符合相關法律要求、排放許可、監測及識別、和處理記錄等 廢物、淤泥

認證機構 , 雲計算 , 組織結構 , green bone 登錄後掃描 , 數據倉庫 , Standard , 雲原生

mob64ca1404baa2 - px2rem px不轉rem配置

一、前言 在前端,自適應是不得不考慮的問題。 但是實現自適應有方案也有很多種。今天介紹的是通過在 Webpack 中配置 loader 實現。 還有一個原因,在查資料的時候,網上的一些文章對 postcss-pxtorem、px2rem-loader 用法有些混亂。 特別是 postcss-pxtorem 是 postcss 的 plugin ,px2re

機器學習 , Vue , 人工智能 , Css , px2rem px不轉rem配置 , HTML

mob64ca1404baa2 - wpf datagrid 後端代碼添加 DataGridTemplateColumn

不同的狀態對應不同的操作,DataGrid中最後一列為操作列,裏面是Button控件。希望點擊Button後執行對應的操作,但是設置Button的Command="{Binding VideoOperationCommand}"後觸發不了操作。 XAML代碼如下: DataGrid ItemsSource="{Binding VideoList}"

控件 , 機器學習 , 上傳 , 人工智能 , ide

mob64ca1404baa2 - 對計算機進行重鏡像網絡文件夾

操作步驟: 第一步:安裝前工具準備 1、準備一台正常上網的電腦 2、準備一個空的U盤(建議8G以上) 3、重裝工具 第二步:安裝注意事項 1、部分安全殺毒軟件可能會誤報,導致製作失敗!建議您先關閉安全相關和殺毒軟件後再打開重裝工具! 2、除系統盤外的磁盤至少有一個保留8G以上的空間來下載系統鏡像包。 第三步

殺毒軟件 , win7系統 , 雲計算 , 重啓 , 雲原生 , 對計算機進行重鏡像網絡文件夾

mob64ca1404baa2 - 搭建Go開發及調試環境(LiteIDE + GoClipse) -- Windows篇

LiteIDE中使用Git Flow:規範Go項目版本管理流程 在Go語言項目開發中,版本管理混亂會導致協同開發效率低下、發佈頻繁出錯。本文將詳細介紹如何在LiteIDE中配置並使用Git Flow工作流,通過集成終端工具實現分支策略標準化,解決版本控制難題。 環境準備 安裝LiteIDE終端插件 LiteIDE通

aigc , bard , 版本管理 , ide , Git

mob64ca1404baa2 - 多路譜聚類算法 源碼

引入   聚類算法一般可以分為兩類: Compactness。代表的算法有 K-means,GMM 等。但這類算法只能處理凸集,為了處理非凸的樣本集,必須引⼊核技巧。 Connectivity。這類以 spectral clustering 為代表。   舉個例子,將下述數據採用聚類算法進行聚類,可以採用GMM 或 K-Means 的方

機器學習 , 子圖 , 切圖 , 權重 , 人工智能 , 多路譜聚類算法 源碼

mob64ca1404baa2 - Python量化交易入門_黑馬程序員的技術博客

一、量化 1.1、目的 大模型量化的主要目的是壓縮模型參數,降低計算複雜度,提高推理效率。 存儲優化:將高精度的浮點型參數轉換為低精度的整數參數,減少模型存儲空間。 計算加速:使用低精度整數進行計算,降低計算複雜度,提高推理速度。 硬件適配:某些硬件(如嵌入式設備、移動端芯片)對低精度計算支持更好,量化可以提高 適配性。

數據 , 數位 , 權重 , 人工智能 , 前端開發 , Javascript , Python

mob64ca1404baa2 - 評價文本生成模型生成效果

生活是美好的,佈滿每個角落,不要用良家婦女的心態去club,拜託!還是回家洗衣服去吧。 目的:評論自動分類 美護好評作為基礎數據,總共9萬6千條,數據越多訓練的模型越準確。 1. 首先對用户的評論進行標點符號去除,然後分詞,最後去掉停用詞。保存到一個文件中,一行是一條評論,每個詞之間用空格分開。 2. 使用word2vec訓練,得

聚類 , 評價文本生成模型生成效果 , 人工智能 , 深度學習 , 數據結構與算法 , 詞向量

mob64ca1404baa2 - 移動端H5解決鍵盤彈出時之後滾動位置發生變化的問題

背景 在移動端Web開發中,特別是iOS Safari瀏覽器,當用户點擊輸入框觸發鍵盤彈出時,經常會遇到頁面佈局異常和意外滾動的問題。這些問題嚴重影響用户體驗,需要通過技術手段進行優化。 問題描述 1. 主要問題 鍵盤彈出時頁面可滾動:用户在非內容區域滑動時,整個頁面會發生滾動 視口高度變化檢測困難:傳統的window.innerHeig

縮放 , 後端開發 , 解決方案 , ios , Python