夜莺项目发布 v6.4.0 版本,新增全局宏变量功能

夜莺项目发布了v6.4.0版本,引入了全局宏变量功能,以保护敏感信息如SMTP密码;同时支持打印HTTP请求体,增强了日志分析能力。专业版提供了更多高级功能和安全保障。

大家好,夜莺项目发布 v6.4.0 版本,新增全局宏变量功能,本文为大家简要介绍一下相关更新内容。

全局宏变量功能

20231013080250

像 SMTP 的配置中密码类型的信息,之前都是以明文的方式在页面展示,夜莺支持全局宏变量之后,可以在变量管理配置一个 smtp_password 的密码类型的变量,在 SMTP 配置页面,密码的部分使用变量,来达到信息保密的效果。

如果大家有在其他的场景希望支持宏变量,大家可以提 issue 反馈。

夜莺 github地址:https://github.com/ccfos/nightingale,大家可以 star 收藏,后续有更新会收到 github 的通知。

http access log 日志支持打印 body 请求

在 HTTP 下面增加 PrintBody = true,可以将夜莺接口请求和响应的 body 打印出来,可以更方便排查问题

[HTTP]
PrintAccessLog = false
PrintBody = true

其他更新

  • feat: 仪表盘时序图右侧列表 Legend 也支持展示统计值
  • feat: 仪表盘值映射配置新增 “固定值(文本值)” 匹配方式
  • feat: 仪表盘表格图链接配置添加新模式 “单元格链接” 该模式将把单元格文本渲染成链接
  • refactor: Admin 角色的菜单也受权限点控制
  • refactor: 告警规则表单添加校验数据源是否关联告警引擎
  • refactor: 订阅规则表单兼容 datasource_ids 为 null 值情况
  • refactor: 业务组侧边栏点击编辑图标按钮从新页面打开业务组管理页面
  • refactor: 调整通知相关接口权限控制
  • perf: 优化仪表盘性能
  • perf: 通知管理页面代码优化 @rjzhou3
  • docs: 更新机器台账内置仪表盘
  • docs: 更新 windows 内置仪表盘 @tanxiao1990
  • docs: 更新 i18n

夜莺专业版介绍

夜莺专业版,是快猫星云在开源夜莺的基础上,从功能、体验、安全、技术保障等方面加以增强的版本,支持了日志告警、采集配置,告警聚合升级、网络设备监控等增强功能,适用于以开源版本为基础,并希望进一步快速完善可观测性平台的企业。

如有相关需求,可以点击 专业版安装包 下载链接,安装试用。

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
水下管道分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下管道分割数据集 • 图片数量: 训练集:4863张图片 验证集:421张图片 测试集:18张图片 总计:5302张水下环境图片 • 训练集:4863张图片 • 验证集:421张图片 • 测试集:18张图片 • 总计:5302张水下环境图片 • 分类类别: 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • 数据格式:水下环境拍摄的图片,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 • 水下管道检测与维护系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割水下管道结构的AI模型,辅助管道维护和检查。 • 能源与公用事业应用: 集成至管道监控系统,提供实时管道状态分析和异常检测功能。 • 学术研究与工业创新: 支持水下计算机视觉和分割算法研究,助力相关领域的技术发展。 • 环境与基础设施监控: 用于水下基础设施的健康监测和风险评估,提升管理效率。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性: 每张图片都经过精确标注,确保管道分割的准确性,标注由专业团队完成。 • 环境多样性: 涵盖不同水下条件,提升模型在各种环境下的泛化能力。 • 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割任务。 • 实用价值高: 专注于水下管道分割,为能源、环境和基础设施领域提供重要的数据支撑。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

夜莺开源监控

您的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值