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linux下利用elk+redis 搭建日志分析平台教程 http://www.alliedjeep.com/18084.htm   elk 日志分析+redis数据库可以创建一个不错的日志分析平台了,下面我们来看一篇在linux下利用elk+redis 搭建日志分析平台教程,希望例子对各位有帮助. 这个是最新的elk+redis搭建日志分析平台,今年时间是2015年9月11日. Elk分别为 elasticsearch,logstash, kibana 官网为:https://www.elas

GIS空间分析案例教程--带背景和周围要素的逐要素导出地理 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 目的:导出多边形要素类的每个要素 实例: 使用方法: 1 地理处理工具:打开arcmap,导出当前地图文档 2 独立脚本,不用打开ArcMap 案例: 1. 地理处理工具   2.独立脚本,不用打开arcmap 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com  

GIS 空间分析案例教程-坐标高斯投影正反算 商务科技合作:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 特点: 1. 地理处理工具,可以与任何arcgis 工具和语言集成 2. 精度高,实测误差小于0.001mm 3. 兼容强,支持所有arcgis坐标系 4. 操作便,直接输入坐标,选择坐标系 5. 效率高,可以批处理文件 工具使用: 输入坐标:38129685.2416, 2816880.406199999 输入坐标系:CGCS2000_3_Degree_GK_Z

在遥感图像处理中,GDAL库不仅能读取和处理大部分的遥感图像数据,而且还能够实现图像处理后将数据保存为图像的功能. 本文就详细介绍如何将内存中的图像数据保存为.tif格式. 首先,遥感数据处理完,保存在一维数组data中,图像的宽和高为width和height,图像有三个波段.在保存时要使图像的每一行对其,保证位数为32的倍数 先上实现的代码,源程序如下: +)/;//字节对齐 unsigned char *data=new unsigned char[bytesPerLine*height];

1         前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起 到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解 决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享

电子时钟是网上常见的功能,在学习date对象和定时器功能时,来完成一个电子时钟的制作是不错的选择.学习本教程之前,读者需要具备html和css技能,同时需要有简单的javascript基础. 先准备一个html元素,用来放置时钟.新建一个div元素,它的id命名为clock,如下所示: <div id="clock" class="clock_con"></div><!--基础时钟元素--> 本实例电子时钟的格式设定为 (yyyy

mysqlsla是一款帮助语句分析.过滤.和排序的功能,能够处理MySQL慢查询日志.二进制日志等.整体来说, 功能非常强大. 能制作SQL查询数据报表,分析包括执行频率, 数据量, 查询消耗等. 且该工具自带相似SQL语句去重的功能,能按照指定方式进行排序(比如分析慢查询日志的时候,让其按照SQL语句执行时间逆排序,就能很方便的定位出问题所在) + ------------- 安装mysqlsla慢查询日志分析工具 ------------- + yum -y install perl-Ext

运行时性能表现(runtime performance)指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现,而不是在下载页面的时候的表现.这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevTools Performance功能去分析运行时性能表现.在RAIL性能评估模型下,你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个performance功能去分析Response, Animation, 以及 Idle 这三个性能指标. 一.模拟移动设备的CPU 移动设备的CPU一般比台式机和笔记本弱很多.当你想分析页面的时候,可以

库容和淹没区计算 的基本流程 要计算库容就必须先计算出该集水区面积,并且通过不同的水位计算出淹没区,并利用淹没区去裁剪DEM数据,将水面与下垫面的体积计算出来,这就是水库的库容.由于有了前面的基础,这里就不将所有的分析流程都列出来了,只列出关键部分,如下图所示 这里需要用到的水库出水口,水库的坝口位置或者是水文站位置,其水位高度一般是通过水文站读取出来或者认为设定一个具体的数值.利用分水岭工具提取的集水区,就是这里的库区,而通过条件函数设定了水面高度之后提取低于水面高程的栅格数据,这就是所谓的淹

#此文篇幅较长,涵盖了elk从搭建到运行的知识,看此文档,你需要会点linux,还要看得懂点正则表达式,还有一个聪明的大脑,如果你没有漏掉步骤的话,还搭建不起来elk,你来打我. ELK使用elasticsearch+logstash+kibana三个开源插件实现,logstash负责收取日志信息,并将收取到的日志信息进行过滤,格式化,后存储到elasticserch中,kibana负责从elasticsearch中读取数据,并将数据以图形化的方式展现出来解决了在机器众多,日志数据难以统计的问题

CVE-2017-11882分析总结 注: 这篇随笔记录了CVE-2017-11882漏洞分析的整个过程,并介绍了相关调试软件的使用 漏洞信息 CVE-2017-11882属于缓冲区溢出类型漏洞,产生漏洞原因于EQNEDT32.EXE(微软office自带公式编辑器)进程在读入包含MathType的ole数据时,在拷贝公式字体名称(Font Name数据)时没有对名称长度进行校验,导致缓冲区溢出.通过覆盖函数的返回地址,可执行任意代码. 漏洞复现 1. 环境配置 操作系统:Window 7 专业

 开发工具 VS2008+Qt4.8.0+GDAL1.9  要点 接口要独立,软件平台与算法模块独立,平台中各接口设计灵活,修改时容易. 设计软件时一步步来,每个功能逐一实现,某个功能当比较独立时可以做一个测试程序,测试无误后将功能添加到工程中.此外,在软件设计过程中,自身会想到一些功能,为了测试功能方案的可行性,可以单独做一个测试示例,测试方案是否可行,这样主动地学习可以学到很多新的知识.同时也可以增强自己解决问题的能力.  软件的主线:  1.打开图像后,将影像及其含有的波段数(微波图像是极

openCV 基础学习 with:于士琪openCV基础 env:opencv3.4.0+vc2017集成开发环境 图像的表示:矩阵 1. 灰度矩阵 <br> 2. 彩色(多通道)如RGB图像,RGB图像的通道顺序是BGR Mat class CV_EXPORTS Mat { public: //一系列函数 ... /* flag 参数中包含许多关于矩阵的信息,如: -Mat 的标识 -数据是否连续 -深度 -通道数目 */ int flags; //矩阵的维数,取值应该大于或等于 2 int

数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到. Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据,第三个参数就是特征值大小.(第一个参数貌似是协方差矩阵,我还没看) PCA的基本原理: 一般图像的线性变换可以表示为: y=Tx, 式中X为待变换图像数据矩阵,Y为变换后的数据矩阵,T为实现这一线性变换的变换矩阵.

1. 三维空间坐标转换,地理处理工具 2. 3参数,7参数计算,地理处理工具 3. 3参数,7参数坐标转换,地理处理工具 4. 坐标转换工具箱:集成高斯投影,参数计算,坐标转换所有功能. 作业:GIS二次开发课程实习

首先,谢谢 Robert Kuster 为我们提供了这么好的CrashMe项目. 很多人想寻找一个CrashMe分析的教程, 我也想要, 但是似乎网络里没有, 所以我就决定用业余时间写一个小系列来共享我在故障排除以及debug上面的经验和所知,希望这个系列教程可以帮助你更好的研究项目.软件故障排除领域. 关于怎么抓dump的教程文章很多,所以我在这里也就不多提那方面的东西了,如果你需要抓dump方面的教程,可以参考下这篇文章. 系统: Windows 7 x64 我们开始吧! 1. 双击打开执行

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主办单位: 中国遥感应用协会 Esri中国信息技术有限公司 内容简单介绍: 依据中国遥感应用协会栾恩杰理事长推动国内遥感技术和应用的指示精神,2014年中国遥感应用协会组织培训交流部与Esri中国信息技术有限公司将共同在多个城市举办以"传递遥感技术,点燃遥感应用"为主题培训班.拟打造企业型培训基地.不断推进中国遥感产业化进程. 在2011中国遥感应用协会四届三次常务理事会上,协会领导对Esri中国信息技术有限公司在遥感技术和应用推广方面所做的工作予以了充分肯定.2012年协会年会上将&

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a

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