2020-09-25

最新推荐文章于 2021-09-05 16:33:59 发布
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Docker 安全部署

 

这样的一些需求；

你的产品要部署在客户环境中。

你的产品只是简单的算号机制。

你的产品部署到客户机器后，就没有了交互。

你的产品部署方式太简单，没有依赖。随便拿到别处又能部署。

你的产品部署后，很容易被破解。

你的产品被二次销售。

...

你想要：

谁安装了软件，安装了几次

软件有没有泄露，被非法尝试安装

过期不允许再用

知道安装成功了吗，一直稳定运行了吗

到期就停止系统

安装信息，使用信息

等等

 

尝试用docker封装产品，加密和加入依赖，和你公司进行定期交互。了解软件部署的情况。

  • 项目加密打包封装在docker内
  • 执行脚本加密
  • 需要正确的user启动
  • 安装信息，运行信息能反馈
  • 安装标签，安装时间限制
  • 非法安装判定
  • 安装需要pull镜像，限制本地安装包泄露
  • 安装验证
  • 交互：钉钉，微信，email，API
  • 到期停止系统
  • 。。。

 

此文会定期优化，更新。 欢迎一起探讨更多方法、需求。

目前使用docker entrypoint.sh 等方式已经完成90%以上的功能。 后续会陆续放出方法。

需要技术讨论可以联系： joe45@live.com

we chat: jojo45

 

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发动机故障检测数据集：1K+记录、11维传感器特征与多级故障标签CSV
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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据，旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源，特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集，涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳：数据类型为日期时间，记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00，并以5分钟为间隔持续生成，体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度（摄氏度）：以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间，反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速（转/分钟）：以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成，符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率（公里/升）：浮点型变量，用于衡量发动机的燃料利用效能，即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z：这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度，较高的数值通常暗示存在异常振动，可能与潜在的机械故障相关。 扭矩（牛·米）：以浮点数表征发动机输出的旋转力矩，数值区间为50至200牛·米，体现了发动机的负载能力。 功率输出（千瓦）：浮点型变量，描述发动机单位时间内做功的速率，取值范围为20至100千瓦。 故障状态：整型分类变量，用于标识发动机的异常程度，共分为四个等级：0代表正常状态，1表示轻微故障，2对应中等故障，3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量，支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式：字符串类型变量，描述发动机当前的工作状态，主要包括：怠速（发动机运转但无负载）、巡航（发动机在常规负载下平稳运行）、重载（发动机承受高负荷或高压工况）。 数据集整体包含1000条记录，每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类，有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成，旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景，所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标，均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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自然语言问答系统能够将用户提出的自然语言问题转换为蕴含语义结构的查询图表示。随后，该系统将查询图进一步转化为符合规范的SPARQL查询语句，并在图数据库环境中执行这些查询，从而获取并返回用户所需的答案信息。在实现过程中，系统采用基于数据驱动的消歧策略：于查询图构建阶段，系统会保留实体与谓词可能存在的多种候选链接方案；进入查询执行阶段后，则依据实际图谱中的匹配结果对前述候选链接进行筛选与消歧，以排除错误的链接指向。具体部署步骤请参见相关说明文档。 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！
工具变量-省级山水工程DID数据（2000-2025年）.xlsx
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详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/156134266
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
12-21
（103页PPT）萧山进化镇文旅品牌IP塑造方案109.pptx
> names(df) [1] "...1" "STATION" "NAME" "LATITUDE" "LONGITUDE" "ELEVATION" "statement" "2020-01-01" "2020-01-02" [10] "2020-01-03" "2020-01-04" "2020-01-05" "2020-01-06" "2020-01-07" "2020-01-08" "2020-01-09" "2020-01-10" "2020-01-11" [19] "2020-01-12" "2020-01-13" "2020-01-14" "2020-01-15" "2020-01-16" "2020-01-17" "2020-01-18" "2020-01-19" "2020-01-20" [28] "2020-01-21" "2020-01-22" "2020-01-23" "2020-01-24" "2020-01-25" "2020-01-26" "2020-01-27" "2020-01-28" "2020-01-29" [37] "2020-01-30" "2020-01-31"，这个是表格的列名
10-29
感谢你提供的列名信息，我们可以看到： - `"...1"`：可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名（比如行号或空列），可以忽略。 - `"STATION"`：站点编号 - `"NAME"`：站点名称 - `"LATITUDE"`：纬度 - `"LONGITUDE"`：经度 - `"ELEVATION"`：海拔 - `"statement"`：可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据（共31天） --- ### ✅ 目标更新： 你要做的是：**根据给定的 SHP 范围裁剪站点，保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码，并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的（防止空格等问题） cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点（注意：顺序是 LON, LAT） stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前，纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系（如EPSG:32649），则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649)，我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息，请先定义正确的CRS！") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法：返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”，可用 st_within，但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列，恢复为普通data.frame，同时保留原始所有列（包括每日数据） result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选：重新排序列，把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明： | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前，纬度在后**，否则位置错误！ | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标（度）转为投影坐标（米），确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交（即落在内部），适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构，得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列，包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列（如 `2020-01-01` 等），仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段（final_df 头几行）： ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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