日志监听部署

log.io日志监听部署

1.安装服务端

npm install -g log.io

vi ~/.log.io/server.json

{
"messageServer": {
"port": 6689,
"host": "127.0.0.1"
},
"httpServer": {
"port": 6688,
"host": "127.0.0.1"
},
"debug": false,
"basicAuth": {
"realm": "abc123xyz",
"users": {
"username1": "password1"
}
}
}

2.启动服务

log.io-server

http://localhost:6688

3.安装客户端

npm install -g log.io-file-input
vi ~/.log.io/inputs/file.json

{
"messageServer": {
"host": "127.0.0.1",
"port": 6689
},
"inputs": [
{
"source": "server1",
"stream": "app1",
"config": {
"path": "log.io-demo/file-generator/app1-server1.log"
}
},
{
"source": "server2",
"stream": "system-logs",
"config": {
"path": "/var/log/**/.log",
"watcherOptions": {
"ignored": "
.txt",
"depth": 99,
}
}
}
]
}

4.启动客户端

log.io-file-input

相关链接

https://github.com/NarrativeScience/log.io

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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