Nagios介绍 Nagios是一款功能强大.优秀的开源监控系统,它能够让你发现和解决IT架构中存在的问题,避免这些问题影响到关键业务流程. Nagios最早于1999年发布,它在开源社区的影响力是相当大的.目前全球Nagios的社区已经开发了数以千计的项目.Nagios的官方赞助是通过Nagios企业,它通过许多不同方式销售其商业产品和服务来支持这个社区. Nagios可以监控您的整个IT基础设施,以确保系统,应用程序,服务和业务流程的正常运行.它能有效监控Windows.Linux和Unix…

开篇介绍 最近由于工作需要,学习研究了一下Nagios的安装.配置.使用,关于Nagios的介绍,可以参考我上篇随笔Nagios学习实践系列——产品介绍篇 实验环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.0 (Santiago)   64 bit. 注意,Nagios只能安装在Linux或Unix平台,不支持Windows平台,当然,它可以监控Windows平台. 环境准备 Apache 和PHP 不是安装Nagios所必须的,其实也可以说…

其实上篇Nagios学习实践系列——基本安装篇只是安装了Nagios基本组件,虽然能够打开主页,但是如果不配置相关配置文件文件,那么左边菜单很多页面都打不开,相当于只是一个空壳子.接下来,我们来学习研究一下Nagios的配置,了解一下基本的配置和了解各类配置文件. Nagios配置目录 Nagios的配置文件位于etc目录下(/usr/local/nagios/etc)如下图所示: 配置文件简介 配置文件名 功能描述 cgi.cfg 控制CGI访问的配置文件 nagios.cfg 主配置文件:主…

其实上篇Nagios学习实践系列--基本安装篇只是安装了Nagios基本组件,虽然能够打开主页,但是如果不配置相关配置文件文件,那么左边菜单很多页面都打不开,相当于只是一个空壳子.接下来,我们来学习研究一下Nagios的配置,了解一下基本的配置和了解各类配置文件. Nagios配置目录 Nagios的配置文件位于etc目录下(/usr/local/nagios/etc)如下图所示: 配置文件简介 配置文件名 功能描述 cgi.cfg 控制CGI访问的配置文件 nagios.cfg 主配置文件:主…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…

本文主要介绍了在本地搭建并运行一个Spring应用,演示了Spring依赖注入的特性 1 环境搭建 1.1 Maven依赖 目前只用到依赖注入的功能,故以下三个包已满足使用. <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <ma…

一.关于这个系列 自从去年(2018年)底离开工作了3年的M公司加入X公司之后,开始了ASP.NET Core的实践,包括微服务架构与容器化等等.我们的实践是渐进的,当我们的微服务数量到了一定值时,发现运维工作量已将增加了很多,因此容器编排引擎的需求也随之产生(虽然我们一直都知道K8S的必要性).同时,在张队发的<.NET云原生采用情况调查>中已经表明,容器编排和自动化领域Kubernetes已经占据了主体地位,学习Kubernetes刻不容缓! 所以,我将K8S的学习放到了今年的学习列表中,…

目前使用webapi的调试主要有 1.用接口宿主调试.(宿主形式多样:web.winform.还有就是直接用app进行接口调试) 2.用Fiddler抓Http信息,进行调试. 1.用接口宿主调试. 在<ASP.NET Web API 2 框架揭秘>一书第一章就提到宿主的概念,宿主可以是web页面.winform等形式. 通过这些宿主,我们在后台设置断点对webapi进行调试.在mvc中创建的webapi宿主默认是web. 我们也可以直接用app,通过连接本地,设置断点.这个需要将webapi…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

Castle是针对.NET平台的一个开源项目,从数据访问框架ORM到IOC容器,再到WEB层的MVC框架.AOP,基本包括了整个开发过程中的所有东西,为我们快速的构建企业级的应用程序提供了很好的服务.4月份以来,Terrylee写了一系列的Castle的文章,这里做一下总结,后续还有Facility系列等,本部分内容会不断的更新. 第一部分:ActiveRecord学习实践系列 1．Castle ActiveRecord学习实践(1):快速入门指南 2．Castle ActiveRecord学习…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇 提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测 期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

截止今天,<零基础学习视频解码系列文章>.<零基础学习在Android进行SDL开发系列文章>以及<零基础学习视频解码之android篇>系列文章基本算是告一段落了.就像[原]零基础学习视频解码之安装ffmpeg 文章写在前面的一样,ffmpeg是一个开源的编解码框架,拥有很强大的功能.但是对于如果使用其来做开发呈现着严重两极分化,大神们讨论着高深的问题,大多数像我这样的小白连门都进不去.所以在这三个系列的文章写完我感觉自己也算是入视频解码的门了,本人能力有限,也存在的…

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

一.为啥要总结和收集这个系列? 今年从原来的Team里面被抽出来加入了新的Team,开始做Java微服务的开发工作,接触了Spring Boot, Spring Cloud等技术栈,对微服务这种架构有了一个感性的认识.虽然只做了两个月的开发工作,但是对微服务架构的兴趣却没有结束,又因为自己的.NET背景(虽然对.NET的生态有点恨铁不成钢),想要探索一下在.NET平台下的微服务架构的可行性,也准备一些材料作为分享的素材. 幸运的是,在.NET Core首届在线峰会上,看到了很多前辈的分享,也增强…

参考网址: https://archy.blog.csdn.net/article/details/103659692 2018年,我开始学习和实践.NET Core,并开始了微服务的学习,以及通过各种开源组件搭建服务治理技术方案,并在学习过程中总结了一个.NET Core微服务学习与实践系列文章,涵盖了服务发现.API网关.配置中心.验证授权.分布式日志.性能监控.事件总线等开源项目的使用,还介绍了基于Steeltoe这个开源项目让.NET Core可以在Spring Cloud框架下共享Sp…

× 目录 [1]id选择器 [2]元素选择器 [3]类选择器[4]通配选择器[5]群组选择器[6]后代选择器[7]兄弟选择器 前面的话 选择器是jQuery的根基,在jQuery中,对事件处理.遍历DOM以及ajax操作都依赖于选择器.jQuery选择器完全继承了CSS的风格,两者的写法十分相似,只不过两者的作用效果不同.CSS选择器找到元素后添加样式,而jQuery选择器找到元素后添加行为.jQuery选择器可以分为基础选择器.层级选择器.过滤选择器和表单选择器四类.对于每类选择器,除了给出j…

一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Hadoop这个开源产品的出现,打破…

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

RHadoop实践系列之一:Hadoop环境搭建 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来替代Java的MapReduce实现.有了RHadoop可以让广大的R语言爱好者,有更强大的工具处理大数据1G, 10G, 100G, TB, PB. 由于大数据所带来的单机性能问题,可能会一去不复返了. RHadoop实践是一套系列文章,主要包括”Hadoop环境搭建”,”RHadoop安装与使用…

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信…

前言 上一篇我们分析了数据库中的统计信息的作用,我们已经了解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布.不清楚的童鞋可以点击参考. 作为调优系列的文章,数据库的索引肯定是不能少的了,所以本篇我们就开始分析这块内容,关于索引的基础知识就不打算深入分析了,网上一搜一片片的,本篇更侧重的是一些实战项内容展示,希望通过本篇文章各位看官能在真正的场景中找到合适的解决方法足以. 对于索引的使用,我希望的是遇到问题找到合适的解决方法就可以,切勿乱用!!! 本篇在分析出索引的优越性的同时也将负面影响…

前言 上一篇<.net core实践系列之短信服务-Sikiro.SMS.Api服务的实现>讲解了API的设计与实现,本篇主要讲解编写接口的SDK编写还有API的测试. 或许有些人会认为,SDK的编写可以不需要,既然已经用了RESTful web服务与Swagger提供的接口描述,只要选择合适的接口调用框架,找到对应Swagger文档按需调用即可. 这个我赞同,特别在微服务架构下使用了API网关与服务发现.因此本篇也是借用编写SDK来模拟在客户端使用接口框架调用,并增加负载测试的讲解,供需要的…

本文介绍jenkins X(以下简称jx)相关的背景技术. jenkins X 简介 Jenkins X 是一个高度集成化的CI/CD平台,基于Jenkins和Kubernetes实现,旨在解决微服务体系架构下的云原生应用的持续交付的问题,简化整个云原生应用的开发.运行和部署过程. jx 基于gitops,将k8s分为preview.staging.production几个环境, 详细的devops可以查看下图: jx是云原生CICD,devops的一个最佳实践之一,目前在快速的发展成熟中.最近…

本文转载自:http://stormzhang.com/github/2016/05/30/learn-github-from-zero3/ 版权声明:本文为 stormzhang 原创文章,可以随意转载,但必须在明确位置注明出处!!! 前面的 GitHub 系列文章介绍过,GitHub 是基于 Git 的,所以也就意味着 Git 是基础,如果你不会 Git ,那么接下来你完全继续不下去,所以今天的教程就来说说 Git ,当然关于 Git 的知识单凭一篇文章肯定说不完的,我这篇文章先介绍一些最基…

好久没有更新了,实在不知道应该写一些什么内容,因为作为入门系列,实际上应该更多的是操作而不是理论,而在UI5 SDK中的EXPLORER里面有着各种控件的用法,所以在这里也没有必要再来一遍,还是看官方的用法更地道. 看一下基于最新的库所推荐的项目结构. 另外,我觉得对于初学者来说是一个非常好的消息,就是UI5版本从1.28更新到1.30以及更高之后,Tutorial系列有了重大更新,之前的Get Started->Tutorials->Application Best Practice现在改为…

Hadoop学习笔记系列   一.为何要学习Hadoop? 这是一个信息爆炸的时代.经过数十年的积累,很多企业都聚集了大量的数据.这些数据也是企业的核心财富之一,怎样从累积的数据里寻找价值,变废为宝炼数成金成为当务之急.但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多.要处理海量数据,如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机,成本无疑很高,有时即使是保存数据,也需要面对高成本的问题,因为具有海量数据容量的存储设备,价格往往也是天文数字.成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈. Had…

1.简介 按照上一篇的计划,今天给小伙伴们分享执行测试用例,生成测试报告,以及自动化平台.今天这篇分享讲解完.Appium自动化测试框架就要告一段落了. 2.执行测试用例&报告生成 测试报告,宏哥已经讲解了testng.HTMLTestRunner.allure等等,今天就在讲解一个新的测试报告BSTestRunner.这个有的小伙伴有问到,所以在这里特地的给这部分的小伙伴们演示一下. 2.1 下载BSTestRunner 直接输入网址,下载后,引入项目中即可. BSTestRunner下载地址…

前面的 GitHub 系列文章介绍过,GitHub 是基于 Git 的,所以也就意味着 Git 是基础,如果你不会 Git ,那么接下来你完全继续不下去,所以今天的教程就来说说 Git ,当然关于 Git 的知识单凭一篇文章肯定说不完的,我这篇文章先介绍一些最基本的.最常用的一些 Git 知识,争取让你们 Git 速成. 1. 什么是Git? Git 是 Linux 发明者 Linus 开发的一款新时代的版本控制系统,那什么是版本控制系统呢?怎么理解?网上一大堆详细的介绍,但是大多枯燥乏味,对于…