ELKstack专栏

最新推荐文章于 2025-07-28 08:44:17 发布
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本文分享ELK栈的学习笔记，可移步个人博客的ELKstack专栏查看。ELK栈是信息技术领域用于日志分析等的重要工具。
HR小姐姐都能学会的2021最新最全云计算运维学习专栏
互联网老辛
04-24 1万+
前言 最近很多小伙伴问，学习运维需要学习哪些内容？ 我结合21年的招聘要求，以及各大公司的反馈整理了以下学习路线。 注意： 本路线是从零基础开始学起，如果有基础的部分你可以跳过。 不限年龄，不限经验，都可以学习； 建议收藏，持续更新中 第0阶段 学习方法篇 Linux运维学习方法篇 90后，零基础学习运维，算晚吗？内含书单 你只是想学好Linux而已 企业linux运维岗位详细介绍 运维项目流程 月薪12K的运维需要掌握的技术栈 运维人需要具备哪些性格品质 运维人员如何问问
如何构建Python中的分布式日志系统：ELK与Fluentd的结合
程序员Gloria的博客
06-10 764
ELK StackElasticsearch：用于存储和索引日志数据的分布式搜索引擎。Logstash：用于日志收集、过滤和转发的数据处理管道。Kibana：提供日志数据的可视化和分析工具。Fluentd：Fluentd是一款开源的数据收集器，可以轻松地收集、转换和转发日志数据。它支持多种输入和输出插件，具有高度灵活性和可扩展性。在本文中，我们探讨了如何构建一个高效的分布式日志系统，通过结合ELK（Elasticsearch、Logstash和Kibana）与Fluentd这两个强大的工具。
HoRain云--Ubuntu部署ELK实战：从零到精通
2401_86544677的博客
07-28 874
本文提供了Ubuntu服务器上部署ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）的完整指南，包含原生APT安装和Docker快速部署两种方案。详细介绍了Elasticsearch、Logstash、Kibana的安装配置步骤，以及安全加固和性能优化建议。针对生产环境推荐原生安装，测试环境可采用Docker方案。文章还包含常见问题解决方法，如内存调整、网络连接验证等。最后强调生产环境应配置多节点集群以确保高可用性，并提供了日志解析、存储优化等关键实践技巧。
01-ELK指南
Java架狗师知识框架速查表
10-25 696
一、ELK是什么？：后台分布式存储以及全文检索日 志 加 工 、“搬 运 工” kibana：数据可视化展示。ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。二、ES安装1、下载ES下载：（文件比较大，建议手动下载）
微服务专栏的总体结构
yymagicer的博客
09-20 170
目标读者：专栏目标：基础系列：技术系列：设计与开发系列：运维与监控系列：案例分析：项目实战：
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 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！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
12-21
Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
12-21
在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 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！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
12-21
【达摩老生系列作品，品质经过严格验证与实测调校】 资源标题：基于径向基函数神经网络的训练实现（MATLAB完整源代码包） 资源类别：MATLAB完整项目工程文件 内容说明： 本资源包含一套经过完整测试与调试的MATLAB源代码，能够确保在标准环境中顺利运行。若在使用过程中遇到执行问题，可提供运行指导或适配调整方案。 适用对象：适用于机器学习及神经网络领域的初学者，以及具备一定编程经验的开发人员。 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！
windbg安装包及使用教程
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/324a3a64328b awesome-windbg-extensions extensions wdbgark - WinDBG Anti-RootKit Extension https://sww-it.ru MEX - Mex External - MEX Debugging Extension for WinDbg can help you simplify common debugger tasks, and provides powerful text filtering capabilities to the debugger. http://www.cnblogs.com/tianqing/p/9369693.html SwishDbgExt - Incident Response & Digital Forensics Debugging Extension https://www.comae.com DBGkit - DbgKit is the first GUI extension for Debugging Tools for Windows (WinDbg, KD, CDB, NTSD). download Patterns Debugger Extension DLL - Patterns Debugger Extension DLL. download poolinfo - kernel pool windbg extension findpg - Windbg extension to find PatchGuard pages windbg-extensions - ...
基于KNN的手写识别系统设计开题报告.doc
12-21
基于KNN的手写识别系统设计开题报告
Winform TextBox实现了垂直居中功能
12-21
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ================================== <<<<<<<<<<< IMPORTANT >>>>>>>>>>>> ================================== LiveCharts is now multipatform (at least the design). So this package contains nothing but the core of the library, you might also need to install the desired platform. For example if using wpf you must also install the wpf package. ----------------------------------- Install-Package LiveCharts.Wpf ----------------------------------- For future updates, you will only need to update LiveCharts.Wpf (or any other platform) forget about the core, all the platforms packages will have a dependency to core. ----------------------------------- Update-Package LiveCharts.Wpf -----------------------...
目标检测：基于VOC与YOLO格式的公路落石数据集（282张图像，632个标注框）
12-21
该数据集采用Pascal VOC与YOLO两种标注格式并存的结构。其中包含282张JPEG格式图像，每张图像均配有对应的VOC格式XML标注文件及YOLO格式TXT标注文件，三类文件数量一致均为282份。数据集中仅定义单一标注类别"stone"，该类别共标记632个边界框，全部标注框数合计为632个。标注工作通过labelImg工具完成。 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！
基于Java Web 的血液募捐网站的设计与实现开题报告.doc
12-21
基于Java Web 的血液募捐网站的设计与实现开题报告
【嵌入式系统】基于ARM开发板的Linux驱动与应用开发实战：系统移植与调试优化综合训练
12-21
内容概要：本文介绍了嵌入式Linux系列实战项目系统化学习的完整路径，涵盖从硬件平台认知、系统移植、驱动开发到应用层开发与调试优化的全流程。通过基于ARM架构开发板的真实项目实践，学习者可掌握嵌入式Linux系统的构建与部署，深入理解硬件与操作系统之间的交互机制，实现从理论学习到工程落地的能力跃迁。重点内容包括交叉编译环境搭建、内核裁剪与烧写、设备树配置、外设驱动编写及资源受限环境下的应用开发。; 适合人群：具备一定Linux基础和C语言能力，希望进入嵌入式开发领域的初学者或工作1-3年的工程师。; 使用场景及目标：①掌握嵌入式Linux系统从零搭建的完整流程；②理解驱动与内核的交互机制并能独立开发常用外设驱动；③具备在真实硬件平台上进行系统调试与性能优化的能力；④为从事物联网、智能设备等嵌入式产品开发奠定实战基础。; 阅读建议：建议结合具体开发板（如ARM Cortex-A系列）边学边练，重视动手实践与问题排查，注重各模块间的关联性，逐步构建完整的嵌入式系统知识体系。
WPD：基于MATLAB的小波包分解（WPD）算法的完整实现
12-21
小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）是对小波分析的推广和深化，它通过同时分解信号的低频和高频部分，提供了比传统小波分解更精细的频带划分能力。这种方法能根据信号特征自适应地选择最佳基函数，克服了小波分析在高频段频率分辨率较差的局限，在机械故障诊断、生物医学信号分析、图像处理等需要精细时频局部化分析的领域具有广泛应用价值。
专栏
06-29
技术专栏文章通常涵盖特定技术主题的深入内容，包括但不限于理论基础、实践技巧、案例分析和最新技术趋势。例如，C++开发专栏可能包含从基础语法到高级特性的详细讲解，如模板元编程、内存管理以及现代C++标准（如...
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