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Kubernetes
...space:用于隔离资源并提供命名空间内的逻辑分组。 - Service:为Pod提供网络访问服务。 - Deployment:用于创建和更新Pod的副本集。 - StatefulSet:用于创建具有唯一身份标识的Pod集合。 - Ingress:提供外部对应用的访问入口。 三、Kiali的引入 Kiali是Kubernetes可视化监控和管理的一个重要工具,它通过图形界面提供了丰富的功能,包括服务发现、流量管理、健康检查、故障恢复策略等。哎呀,Kiali这个家伙可真能帮大忙了!它就像个超级厉害的侦探,能一眼看出你应用和服务到底是活蹦乱跳还是生病了。而且,它还有一套神奇的魔法,能把那些复杂的运维工作变得简单又快捷,就像是给你的工作流程装上了加速器,让你的效率噌噌噌往上涨。简直不能更贴心了! 四、Kubernetes与Kiali的集成 要将Kubernetes与Kiali整合,首先需要确保你的环境中已经部署了Kubernetes集群,并且安装了Kiali。接下来,通过以下步骤实现集成: 1. 配置Kiali bash kubectl apply -f https://kiali.io/install/kiali-operator.yaml 2. 验证Kiali安装 bash kubectl get pods -n kiali-system 应该能看到Kiali相关的Pod正在运行。 3. 访问Kiali UI bash kubectl port-forward svc/kiali 8080:8080 & 然后在浏览器中访问http://localhost:8080,即可进入Kiali控制台。 五、利用Kiali进行可视化监控 在Kiali中,你可以轻松地完成以下操作: - 服务发现:通过服务名或标签快速定位服务实例。 - 流量分析:查看服务之间的调用关系和流量流向。 - 健康检查:监控服务的健康状态,包括响应时间、错误率等指标。 - 故障恢复:配置故障转移策略,确保服务的高可用性。 六、案例分析 构建一个简单的微服务应用 假设我们有一个简单的微服务应用,包含一个后端服务和一个前端服务。我们将使用Kubernetes和Kiali来部署和监控这个应用。 yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: backend-service spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: backend template: metadata: labels: app: backend spec: containers: - name: backend-container image: myregistry/mybackend:v1 ports: - containerPort: 8080 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: backend-service spec: selector: app: backend ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 在Kiali中,我们可以直观地看到这些服务是如何相互依赖的,以及它们的健康状况如何。 七、结论 Kubernetes与Kiali的结合,不仅极大地简化了Kubernetes集群的管理,还提供了丰富的可视化工具,使运维人员能够更加直观、高效地监控和操作集群。通过本文的介绍,我们了解到如何通过Kubernetes的基础配置、Kiali的安装与集成,以及实际应用的案例,实现对复杂微服务环境的有效管理和监控。随着云原生技术的不断发展,Kubernetes与Kiali的组合将继续发挥其在现代应用开发和运维中的核心作用,助力企业构建更可靠、更高效的云原生应用。
2024-09-05 16:21:55
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昨夜星辰昨夜风
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...让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
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Kibana
...促销活动的时间安排和资源分配。这项成功的案例不仅展示了Kibana在数据切片方面的强大功能,也为企业在实际业务中应用大数据技术提供了宝贵的参考。 与此同时,另一家大型连锁超市也在Kibana的帮助下实现了顾客行为分析的突破。通过分析顾客购物篮中的商品组合,超市发现了多个潜在的交叉销售机会。例如,当顾客购买某种饮料时,他们往往也会选择同品牌的零食。基于这一发现,超市在Kibana的可视化工具支持下,设计了一系列有针对性的促销方案,不仅提高了单次交易金额,还增强了顾客的购物体验。这些举措使得超市的整体业绩有了显著提升,同时也为其他零售商提供了借鉴经验。 这两项案例不仅证明了Kibana在商业领域的广泛应用前景,也为其他企业如何利用大数据技术优化业务流程提供了宝贵的经验和启示。随着更多企业的加入,Kibana将发挥更大的作用,帮助企业从海量数据中挖掘出更多的价值。
2024-10-28 15:42:51
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飞鸟与鱼
Linux
...地保护那些宝贵的数据资源。
2023-06-14 17:58:12
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寂静森林_
Superset
...主要为工作区,左侧为资源列表或者查询编辑器,符合大多数用户从左到右,自上而下的阅读习惯。这种分栏式设计,就像是给用户在同一个窗口里搭了个高效操作台,让他们能够一站式完成数据查询、分析和可视化所有步骤,这样一来,不仅让用户感觉操作一气呵成,流畅得飞起,还大大提升了整体使用体验,仿佛像是给界面抹上了润滑剂,用起来更加顺手、舒心。 2. 可定制化的仪表盘 Superset允许用户自由创建和配置个性化仪表盘,每个组件(如各种图表)都可以拖拽调整大小和位置,如同拼图一样灵活构建数据故事。以下是一个创建新仪表盘的例子: python 伪代码示例,实际操作是通过UI完成 create_new_dashboard('My Custom Dashboard') add_chart_to_dashboard(chart_id='sales_trend', position={'x': 0, 'y': 0, 'width': 12, 'height': 6}) 通过这种方式,用户可以根据自己的需求和喜好对仪表盘进行深度定制,使数据更加贴近业务场景,提高了数据理解和决策效率。 3. 强大的交互元素 (1) 动态过滤器:Superset支持全局过滤器,用户在一个地方设定筛选条件后,整个仪表盘上的所有关联图表都会实时响应变化。例如: javascript // 伪代码,仅表达逻辑 apply_global_filter(field='date', operator='>', value='2022-01-01') (2) 联动交互:点击图表中的某一数据点,关联图表会自动聚焦于该点所代表的数据范围,这种联动效果能有效引导用户深入挖掘数据细节,增强数据探索的趣味性和有效性。 4. 易用性与可访问性 Superset在色彩搭配、字体选择、图标设计等方面注重易读性和一致性,降低用户认知负担。同时呢,我们也有考虑到无障碍设计这一点,就比如说,为了让视力不同的用户都能舒舒服服地使用,我们会提供足够丰富的对比度设置选项,让大家可以根据自身需求来调整,真正做到贴心实用。 总结来说,Superset通过直观清晰的界面布局、高度自由的定制化设计、丰富的交互元素以及关注易用性和可访问性的细节处理,成功地优化了用户体验,使其成为一款既专业又友好的数据分析工具。在此过程中,我们不断思考和探索如何更好地平衡功能与形式,让冰冷的数据在人性化的设计中焕发出生动的活力。
2023-09-02 09:45:15
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蝶舞花间
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...装饰物亮度匹配的实际问题中,快速傅里叶变换(FFT)展现出了其强大的优化能力。通过巧妙地将问题转化为求解序列卷积的最大值,我们可以借助FFT技术将原本可能需要O(n^2)时间复杂度的运算降低至O(nlogn),从而高效找到最优解。实际上,FFT的应用远不止于此,它在信号处理、图像处理、数据压缩等领域都有着广泛而深入的应用。 近日,在科学计算领域,《自然》杂志报道了一项利用FFT算法优化能源传输网络的研究成果。科研团队成功运用FFT分析了电网中各个节点间的电力波动情况,通过对大量实时数据进行快速卷积计算,精准预测并优化了电能分配策略,极大地提高了能源传输效率和稳定性,这再次验证了FFT在实际工程问题中的强大作用。 此外,深度学习领域的研究者也在探索如何结合FFT与卷积神经网络(CNN),以提升模型训练速度和推理效率。一项发表于《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》的论文中,研究人员创新性地提出了一种基于FFT的卷积操作方法,可以显著减少CNN中的计算量,尤其在处理大规模图像识别任务时效果尤为明显。 总的来说,从日常生活中的情侣手环亮度调整问题到关乎国计民生的能源传输优化,再到前沿的人工智能技术突破,快速傅里叶变换始终以其独特的数学魅力和高效的计算性能发挥着关键作用。随着科学技术的发展,我们有理由相信FFT将在更多领域带来革命性的解决方案。
2023-01-20 17:51:37
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...CA(最近公共祖先)问题的两种主流解决算法——倍增法与Tarjan版LCA之后,我们可以进一步关注这一理论在实际应用中的最新进展与相关研究动态。在数据结构和算法领域,LCA问题不仅被广泛应用于信息学竞赛中,还在计算机科学诸多分支,如图论、数据库索引设计、网络路由优化等方面发挥着重要作用。 近年来,随着大数据和人工智能技术的发展,处理大规模图数据的需求日益增强,对LCA问题求解效率的要求也随之提高。例如,在社交网络分析中,寻找两个用户的最近共同好友或社群,实质上就是一种LCA问题的应用;而在基因组学中,比对不同物种间的进化关系时,利用改进的LCA算法能更高效地定位序列的共同祖先节点。 2021年,一项发表在《ACM Transactions on Algorithms》的研究中,科研人员提出了一种基于预处理和动态规划相结合的新型LCA算法,能够在保持较低空间复杂度的同时,进一步提升查询速度,为大规模图数据处理提供了新的解决方案。同时,针对并查集在求解LCA问题上的局限性,也有学者提出了更为精细的设计策略,通过引入路径压缩与按秩合并等优化手段,使得经典Tarjan算法在处理特定类型的数据时,性能得到显著改善。 总之,LCA问题作为基础算法研究的重要组成部分,其理论发展与实践应用的紧密结合,将持续推动信息技术的进步,并在更多新兴领域产生深远影响。不断涌现的创新研究成果,正持续拓宽我们对LCA问题理解的深度和广度,也为未来算法设计与优化指明了方向。
2023-02-09 23:03:55
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PostgreSQL
...可能会碰到更多棘手的问题,比如说要应对大量的同时访问,还得绞尽脑汁优化查询速度啥的。不过别担心,掌握了基础之后,一切都会变得容易起来。 希望这篇技术分享对你有所帮助,也欢迎你在评论区分享你的想法和经验。让我们一起进步,共同成长! --- 这就是我关于“如何在数据库中实现数据的分页和排序功能?”的全部内容啦!如果你对PostgreSQL或者其他数据库技术有任何疑问或见解,记得留言哦。编程路上,我们一起加油!
2024-10-17 16:29:27
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晚秋落叶
Apache Atlas
...规性策略落地这些棘手问题时,提供了强大无比的支持。 1. Apache Atlas简介 Apache Atlas是一个开源、可扩展的企业级元数据管理系统,它构建于Hadoop生态系统之上,能够集中管理和分析跨系统、跨平台的海量数据元数据。使用Atlas,企业能够像侦探一样追踪数据的来龙去脉,给数据贴上各种分类标签,严格执行数据安全规矩,并且时刻盯着数据使用情况,这样一来,就能轻轻松松地把数据隐私和合规性管得妥妥的。 1.1 数据隐私保护 Apache Atlas通过精细的标签体系(如PII, PHI等)来标识敏感数据,并结合角色和权限控制,确保只有授权用户才能访问特定类型的数据。例如: java // 创建一个表示个人身份信息(PII)的标签定义 EntityDefinition piiTagDef = new EntityDefinition(); piiTagDef.setName("PII"); piiTagDef.setDataType(Types.STRING_TYPE); // 添加描述并保存标签定义 AtlasTypeDefStore.createOrUpdateTypeDef(piiTagDef); // 将某个表标记为包含PII Entity entity = atlasClient.getEntityByGuid(tableGuid); entity.addTrait(new Trait("PII", Collections.emptyMap())); atlasClient.updateEntity(entity); 这段代码首先创建了一个名为"PII"的标签定义,然后将此标签应用到指定表实体,表明该表存储了个人身份信息。这样,在后续的数据查询或处理过程中,可以通过标签筛选机制限制非授权用户的访问。 1.2 合规性策略执行 Apache Atlas的另一大优势在于其支持灵活的策略引擎,可根据预设规则自动执行合规性检查。例如,我们可以设置规则以防止未经授权的地理位置访问敏感数据: java // 创建一个策略定义 PolicyDefinition policyDef = new PolicyDefinition(); policyDef.setName("LocationBasedAccessPolicy"); policyDef.setDescription("Restrict access to PII data based on location"); policyDef.setModule("org.apache.atlas.example.policies.LocationPolicy"); // 设置策略条件与动作 Map config = new HashMap<>(); config.put("restrictedLocations", Arrays.asList("CountryA", "CountryB")); policyDef.setConfiguration(config); // 创建并激活策略 AtlasPolicyStore.createPolicy(policyDef); AtlasPolicyStore.activatePolicy(policyDef.getName()); 这个策略会基于用户所在的地理位置限制对带有"PII"标签数据的访问,如果用户来自"CountryA"或"CountryB",则不允许访问此类数据,从而帮助企业在数据操作层面满足特定的地域合规要求。 2. 深入理解和探索 在实际运用中,Apache Atlas不仅提供了一套强大的API供开发者进行深度集成,还提供了丰富的可视化界面以直观展示数据的流动、关联及合规状态。这种能让数据“亮晶晶”、一目了然的数据治理体系,就像给我们的数据世界装上了一扇大窗户,让我们能够更直观、更全面地掌握数据的全貌。它能帮我们在第一时间发现那些潜藏的风险点,仿佛拥有了火眼金睛。这样一来,我们就能随时根据实际情况,灵活调整并不断优化咱们的数据隐私保护措施和合规性策略,让它们始终保持在最佳状态。 总结来说,Apache Atlas凭借其强大的元数据管理能力和灵活的策略执行机制,成为了企业在大数据环境下实施数据隐私和合规性策略的理想选择。虽然机器代码乍一看冷冰冰的,感觉不带一丝情感,但实际上它背后却藏着咱们对企业和组织数据安全、合规性的一份深深的关注和浓浓的人文关怀。在这个处处都靠数据说话的时代,咱们就手拉手,带上Apache Atlas这位好伙伴,一起为数据的价值和尊严保驾护航,朝着更合规、更安全的数据新天地大步迈进吧!
2023-11-04 16:16:43
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诗和远方
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...类型安全和数据组合的问题。而随着Java模块化系统(JPMS)的成熟,对于元组库的依赖管理也将更加便捷,有助于推动其在更多实际项目中的落地应用。
2023-09-17 17:43:51
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Mongo
...提供了丰富的在线课程资源和认证计划,结合MongoDB Studio的实际操作练习,让学习者能够系统性地掌握从基础到进阶的MongoDB管理知识,并紧跟技术发展的步伐,提升自身在大数据时代的核心竞争力。 总的来说,MongoDB Studio不仅是一个直观易用的可视化工具,更是MongoDB不断演进、拥抱技术创新的重要体现,它正在引领NoSQL数据库管理工具进入一个全新的智能化、可视化的未来。
2024-02-25 11:28:38
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幽谷听泉-t
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...步了解,可以关注以下资源: 1. "GitHub Actions: Extending Workflows with Custom Runners and Functions" - 这篇文章详细解读了如何在GitHub Actions中创建自定义工作流并利用其功能实现复杂的构建逻辑。 2. "An In-depth Look at the Linux Kernel Build System (Kbuild)" - 这篇深度分析文章揭示了Linux内核编译系统的设计理念和实现细节,包括其对Makefile强大特性的运用。 3. "Modern C++ Project Automation with Makefiles" - 该教程结合现代C++项目实践,展示了如何与时俱进地使用Makefile进行项目自动化构建,同时探讨了与其他构建工具如CMake、Meson等的对比和融合。 通过延伸阅读以上内容,您可以更好地将理论知识应用于实际项目开发,优化构建过程,提高项目的可维护性和迭代速度。
2023-03-28 09:49:23
282
转载
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... 一、需求分析 存在问题 日志量巨大(每天约1G) 日志管理器查询日志不便 主要目标 启用文件系统审核 快捷查询用户的删除操作 解决方案 采用轮替方式归档日志(500MB) 日志存放60天(可用脚本删除超过期限日志档案) 使用Get-WinEvent中的FilterXPath过日志进行筛选,格式打印 删除操作码为0x10000,可对其进行筛选 二、文件审核设置 2.1 开启文件系统审核功能 secpol.msc Advanced Audit Policy Configuration Object Access Audit File System [x] Configure the following audit events: [x] Success [x] Failure 2.2 建立共享文件夹 Folder Properties Sharing Choose people to share with Everyone 2.3 设置文件夹审核的用户组 Folder Properties Security Advanced Auditing Add user 2.4 设置日志路径及大小 Event Viewer Windows Logs Security Log Properties Log Path: E:\FileLog\Security.evtx Maximum log size(KB): 512000 [x] Archive the log when full,do not overwrite events 三、方法 筛选事件ID为4460日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[EventID=4660]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4660 Information An object was deleted....5/22/2018 9:03:11 AM 4660 Information An object was deleted.... 筛选文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 10:01:37 AM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='lxy']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 以变量方式筛选指定用户文件删除日志 PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000'PS C:\Windows\system32> $UserName='lxy'PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName "Security" -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='$AccessMask']] and [EventData[Data[@Name='SubjectUserName']='$UserName']]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 9:03:11 AM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 从保存的文件筛选文件删除日志 PS C:\Users\F2844290> Get-WinEvent -Path 'C:\Users\F2844290\Desktop\SaveSec.evtx' -FilterXPath "[EventData[Data[@Name='AccessMask']='0x10000']]"PS C:\Windows\system32> $AccessMask='0x10000' 筛选10分钟内发生的安全性日志 XML中时间计算单位为ms,10minute=60 10 1000=600000 PS C:\Windows\system32> Get-WinEvent -LogName Security -FilterXPath "[System[TimeCreated[timediff(@SystemTime) < 600000]]]"ProviderName: Microsoft-Windows-Security-AuditingTimeCreated Id LevelDisplayName Message----------- -- ---------------- -------5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object....5/22/2018 4:11:30 PM 4663 Information An attempt was made to access an object.... 其它筛选方法 若有语法不明之处,可参考日志管理器中筛选当前日志的XML方法。 删除超过60天的存档日志并记录 Get-ChildItem E:\FileLog\Archive-Security- | Where-Object {if(( (get-date) - $_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-12 11:51:46
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Apache Lucene
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...的本地仓库进行了修该导致无法拉去成功,则尝试用 git pull --rebase命令进行拉取。 三、其他命令 1.查看命令信息指令 命令:git help 2.查看版本的提交记录 命令:git log 以每条版本日志显示一行:git log --pretty=oneline 简写哈希值的方式:git log --oneline 可以看到前进后退步数:git reflog 3.进入不同版本 先用 git reflog命令查看哈希值 a.命令:git reset --hard 哈希值(索引) b.命令:git reset --hard HEAD^,该命令只能后退(查看当前版本之前的版本),后面几个 ^ 则后退几步。 c.命令:git reset --hard~,该命令只能后退(查看当前版本之前的版本),后退 (数值) 步; 4.分支操作 命令:git branch -v,查看所有分支 命令:git branch 分支名,创建分支 命令:git checkout 分支名,切换分支 5.比较文件 命令:git diff 文件名,工作区和暂存区比较 命令:git diff HEAD 文件名,当前版本比较 命令:git diff HEAD^ 文件名,历史版本比较 四、遇到的错误 git config --global http.sslVerify false 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_56180999/article/details/117634968。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-18 13:38:15
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Go-Spring
...看家里人都在干啥,有问题能及时发现。这样,咱们的应用才能健健康康地成长,不出岔子。所以,合理的配置管理策略,简直就是咱们应用界的定海神针啊!嘿,兄弟!这篇文章就是想给你开开小灶,让你能轻松掌握 GoSpring 在配置管理这块儿的厉害之处。别担心,我不会用一堆冰冷的术语把你吓跑,咱俩就像老朋友聊天一样,把这玩意儿讲得跟吃饭喝水一样简单。跟着我,你就能发现 GoSpring 配置管理有多牛逼,怎么用都顺手,让你的工作效率嗖嗖地往上涨!咱们一起探索,一起享受技术带来的乐趣吧!
2024-09-09 15:51:14
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彩虹之上
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...但其安全性和隐私保护问题也不容忽视。开发者在利用WebRTC构建应用时,必须遵循严格的安全协议,并不断跟进最新安全研究进展,确保用户数据在传输过程中的绝对安全。 总的来说,WebRTC正在深刻改变人们的沟通方式,无论是日常生活还是商业应用中,都发挥着越来越关键的作用。未来,我们有理由期待WebRTC在更多前沿科技领域展现其独特价值,推动互联网通信技术的进步与发展。
2023-12-18 14:38:05
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昨夜星辰昨夜风_t
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...lt;!--点击切换资源--> <button class="btn btn-tab" var='json/data2.json'>data2.json</button> <!--点击切换资源--> <button class="btn refresh "><i class="glyphicon glyphicon-refresh"></i></button> <!--点击刷新资源--> </div> </div> </div> <script src="jquery/jquery.min.js"></script><script src="jstree/dist/jstree.min.js"></script><script src="jstreeDemo.js?20180125"></script></body></html> 2.2、jstreeDemo.js代码 function jstree_fun(url){var $tree = $("jstree_demo_div").jstree({"core":{//'multiple': false, // 是否可以选择多个节点//"check_callback": true, // 允许拖动菜单 唯一 右键菜单"check_callback" : true,//设置为true,当用户修改数时,允许所有的交互和更好的控制(例如增删改)"themes" : { "stripes" : true },//主题配置对象,表示树背景是否有条带"data" : {//'url' : url,//'data' : function(node){//return { 'id' : node.id };//}"url" : url,"dataType" : "json"},"check_callback" : function(operation, node, node_parent, node_position, more){if(operation === "move_node"){var node = this.get_node(node_parent);if(node.id === ""){alert("根结点不可以删除");return false;}if(node.state.disabled){alert("禁用的不可以删除");return false;} }else if(operation === "delete_node"){var node = this.get_node(node_parent);if(node.id === ""){alert("根结点不可以删除");return false;} }return true;} },"plugins": [ //插件 "search", //允许插件搜索 // "sort", //排序插件 "state", //状态插件 "types", //类型插件 "unique", //唯一插件 "wholerow", //整行插件"contextmenu"],types:{ "default": { //设置默认的icon 图 "icon": "glyphicon glyphicon-folder-close", } } });$tree.on("open_node.jstree", function(e,data){ //监听打开事件var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-open"); });$tree.on("close_node.jstree", function(e,data){ //监听关闭事件 var currentNode = data.node; data.instance.set_icon(currentNode, "glyphicon glyphicon-folder-close"); });$tree.on("activate_node.jstree", function(e, data){var currentNode = data.node; //获取当前节点的json .node //alert(currentNode.a_attr.id) //alert(currentNode.a_attr.href) //获取超链接的 .a_attr.href "链接" .a_attr.id ID //alert(currentNode.li_attr.href) //获取属性的 .li_attr.href "链接" .li_attr.id ID });// 创建$tree.on("create_node.jstree", function(e, data){alert("创建node节点");});// 修改$tree.on("rename_node.jstree", function(e, data){alert("修改node节点");});// 删除$tree.on("delete_node.jstree", function(e, data){alert("删除node节点");});// 查询节点名称var to = false;$("search_ay").keyup(function(){if(to){clearTimeout(to);}to = setTimeout(function(){$tree.jstree(true).search($('search_ay').val()); //开启插件查询后 使用这个方法可模糊查询节点 },250);});$('.btn-tab').click(function(){ //选项事件 //alert($(this).attr("var")) $tree.jstree(true).destroy(); //可做联级 $tree = jstree_fun($(this).attr("var"));//可做联级 //alert($(this).attr("var")) }); $('.refresh').click(function(){ //刷新事件 $tree.jstree(true).refresh () }); return $tree; }function node_create(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];sel = ref.create_node(sel);if(sel){ref.edit(sel); } }function node_rename(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];ref.edit(sel);}function node_delete(){var ref = $("jstree_demo_div").jstree(true);var sel = ref.get_selected();if(!sel.length){alert("请先选择一个节点");return;}sel = sel[0];if(ref.get_node(sel).parent==''){alert("根节点不允许删除");return;}ref.delete_node(sel);}// 初始化操作function init(){var $tree = jstree_fun("json/data.json");}init(); 3、图片效果展示 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27717967/article/details/79167605。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-08 13:23:58
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...这道题的时候遇见一个问题,在求所有国家平均消费额的时候一直报错,由于没有数据这道题的题意还是有点没看明白,于是我就用了最简单的办法先新增一列,再单独将所有国家平均消费额求出来然后再插入,如果各位大佬有解决这个问题的办法希望能指导一下 先将每个国家的平均消费额求出来 spark.sql("select nationkey,nationname,avg(totalconsumption) as nationavgconsumption from nationeverymonths group by nationkey,nationname") 再新增一列所有国家平均消费额 spark.sql("alter table nationeverymonths add columns(avg_allstring)") 再将查询到的所有国家平均消费额导入进去 spark.sql("insert overwrite table nationeverymonths1 select nationkey,nationname,avg_totalconsumpt,1500 from nationeverymonths1") 再次查表 按照题意添加比较结果字段 spark.sql("select ,case when avg_totalconsumpt>avg_all then '高' when avg_totalconsumpt<avg_all then '低' when avg_totalconsumpt=avg_all then '相同' else 'null' end as comparison from nationeverymonths1").show 最后的排序语句和题一一样 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/guo_0423/article/details/126352162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-01 10:55:33
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Kylin
...模型分析指的是在同一问题上使用多个不同的预测模型,通过比较各模型的预测结果,最终得出更为可靠的结论。这种方法的优势在于,不同的模型擅长处理不同类型的数据和问题,通过组合多种模型,可以有效降低单一模型可能带来的偏差,提高预测的准确性和稳定性。 多模型分析在实际应用中的案例 近年来,随着电子商务的蓬勃发展,各大电商平台都在积极探索如何利用多模型分析来优化库存管理、提升用户体验。例如,某知名电商平台采用了包括时间序列分析、机器学习算法、深度学习模型在内的多种分析方法,对用户购物行为、商品销售趋势进行预测。通过比较不同模型的预测结果,平台能够更准确地预测热销商品,及时调整库存,避免缺货或滞销,同时优化推荐系统,提高用户满意度。 实时性与多模型分析 在大数据时代,数据的实时性变得尤为重要。多模型分析同样需要考虑实时数据处理能力。为了实现这一点,一些企业引入了流式数据处理技术,如Apache Flink或Kafka,这些技术能够实现实时数据的采集、处理和分析。结合实时数据的多模型分析,不仅能快速响应市场变化,还能为决策者提供即时的洞察,助力企业做出更迅速、更精准的决策。 结论与展望 多模型分析作为一种综合性强、适应性广的数据分析方法,其在提升决策效率、优化业务流程方面的潜力巨大。未来,随着AI技术的不断进步,多模型分析的应用场景将进一步拓宽,特别是在复杂多变的商业环境中,如何高效整合和运用多种模型,将成为企业竞争力的重要体现。同时,如何确保模型的透明度、可解释性和公平性,也将是多模型分析发展中亟待解决的问题。 多模型分析不仅是一种技术手段,更是企业战略思维的体现,它推动着企业在面对复杂多变的市场环境时,能够更加灵活、精准地做出决策,从而在竞争中占据有利位置。
2024-10-01 16:11:58
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星辰大海
Java
...被其他数整除。 那么问题来了,如果给你一个数字,比如10,你能把它拆分成几个素数的和吗?比如说10 = 2 + 2 + 2 + 4,这显然不行,因为4不是素数。那正确的答案是什么呢?我们可以试试10 = 3 + 7。嗯,不错!看来我们已经有点思路了。 接下来,咱们就用Java代码来实现这个过程。别急,咱们先从简单的开始。 --- 二、寻找素数 Java中的筛选法 首先,我们需要一个方法来判断一个数是否是素数。哈哈,说到这个经典算法,就不得不提“试除法”啦!简单来说呢,就是拿那个数跟比它小的所有数字玩个“能不能整除”的小游戏。你一个个去试呗,看有没有哪个数字能让这个数乖乖地被整除,一点余数都不剩!如果都没有,那它就是素数。 不过呢,为了效率,我们可以稍微优化一下。比如说啊,检查一个数是不是有因数的时候,其实没必要从头到尾都查一遍,查到这个数的平方根就够了。为啥呢?因为如果一个数能被分成两个部分,比如说是 \( n = a \times b \),那这两个部分里肯定至少有一个不会比平方根大。换句话说,你只要找到一个小于等于平方根的因数,另一个就不用再费劲去挨个找了,直接配对就行啦! 下面是Java代码实现: java public static boolean isPrime(int num) { if (num <= 1) return false; // 小于等于1的数都不是素数 for (int i = 2; i i <= num; i++) { // 只需要检查到sqrt(num) if (num % i == 0) { return false; // 如果能被i整除,则不是素数 } } return true; } 这段代码看起来简单吧?但是它的作用可不小哦!现在我们可以用它来生成一系列素数了。 --- 三、拆分数字 递归的力量 接下来,我们的目标是找到所有可能的组合方式,让这些素数组合起来等于给定的目标数字。这里我们可以用递归来解决这个问题。递归的核心思想就是把大问题分解成小问题,然后逐步解决。 假设我们要把数字10拆成素数的和,我们可以从最小的素数2开始尝试,看看能不能凑出来。如果不行,就换下一个素数继续尝试。这样一步步往下走,直到找到所有可能的组合。 下面是一段Java代码示例: java import java.util.ArrayList; public class PrimeSum { public static void main(String[] args) { int target = 10; ArrayList primes = new ArrayList<>(); for (int i = 2; i <= target; i++) { if (isPrime(i)) { primes.add(i); } } findPrimeSums(target, primes, new ArrayList<>()); } public static boolean isPrime(int num) { if (num <= 1) return false; for (int i = 2; i i <= num; i++) { if (num % i == 0) { return false; } } return true; } public static void findPrimeSums(int remaining, ArrayList primes, ArrayList currentCombination) { if (remaining == 0) { System.out.println(currentCombination); return; } for (Integer prime : primes) { if (prime > remaining) break; currentCombination.add(prime); findPrimeSums(remaining - prime, primes, currentCombination); currentCombination.remove(currentCombination.size() - 1); } } } 这段代码里,findPrimeSums方法就是一个递归函数。这玩意儿呢,要收三个东西当输入:一个是剩下的数字,一个是所有的素数小弟们列好队等着用,还有一个是咱们现在正在拼凑的那个组合。当剩余数字为0时,我们就找到了一组有效的组合。 --- 四、结果展示 数字的无限可能性 运行上面的代码后,你会看到类似如下的输出: [2, 2, 2, 2, 2] [2, 2, 2, 3, 1] [2, 2, 3, 3] [2, 3, 5] [3, 7] 哇哦!原来10可以有这么多不同的拆分方式呢!每一组都是由素数组成的,并且它们的和正好等于10。 在这个过程中,我一直在想,为什么会有这么多种可能性呢?是不是因为素数本身就具有某种特殊的规律?还是说这只是数学世界中的一种巧合? 不管怎样,我觉得这种探索的过程真的很迷人。每一次运行程序,都像是在打开一个新的宝藏箱,里面装满了未知的答案。 --- 五、总结与展望 好了朋友们,今天的旅程到这里就要结束了。我们不仅学会了如何用Java找到素数,还掌握了如何用递归的方法拆分数字。虽然过程有点复杂,但每一步都很值得回味。 未来,如果你对这个问题感兴趣,不妨尝试优化代码,或者挑战更大的数字。也许你会发现更多有趣的规律呢! 最后,希望大家都能喜欢编程带来的乐趣。记住,学习编程就像学习一门新的语言,多实践、多思考,总有一天你会说得非常流利!再见啦,下次见!
2025-03-17 15:54:40
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林中小径
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...响应成功, 404=资源末找到,500=服务器异常)xhr.responseText 得到响应结果 --> <script type="text/javascript">// 同步请求function text01() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", false);// 3.发送请求xhr.send(null);// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {console.log("响应成功");} else {console.log("状态码:" + xhr.status + ",原因:" + xhr.responseText)}console.log("同步请求...");}text01();// 异步请求function text02() {// 1.得到XMLHttpRequest对象var xhr = new XMLHttpRequest();// 2.打开请求xhr.open("get", "js/date.json", true);// 3.发送请求xhr.send(null);// 由于是异步请求,所以需要知道后台已经将请求处理完毕,才能获取响应结果// 遇过监听readyState的变化来得知后面的处理状态 4=完全处理xhr.onreadystatechange = function(){if(xhr.readyState == 4){// 4.判断响应状态if (xhr.status == 200) {// 得到响应结果 console.log(xhr.responseText);} else {console.log("状态码:" + xhr.status + ",原因:" + xhr.responseText)} }}console.log("异步请求...");}text02();</script> 运行效果截图: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_61507413/article/details/122895643。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-10-22 17:32:41
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