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摘要:从网上下载的Windows下的InfluxDB、Grafana,都是控制台程序,打开窗口后,很容易被别人给关掉,因此考虑做成Windows服务,nssm正是解决该问题的利器。 1.下载nssm http://www.nssm.cc/download 查看官网提示,如果是win10,并且更新到了“Cr 阅读全文
posted @ 2019-01-19 21:50 静若清池 阅读(2053) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:InfluxDB作为时序数据库中的翘楚,应用范围非常广泛,尤其在监控领域。 最近做了一个功能,将InfluxDB中的数据查询出来后,在前台分页展现,比如每页10条,一共100页,可以查看首页、末页,进行翻页:前页、后页等。 InfluxDB是时序数据库,因此时间列很重要,但是要进行分页查询的话,研究 阅读全文
posted @ 2018-12-15 15:16 静若清池 阅读(6637) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性, 阅读全文
posted @ 2018-11-13 23:58 静若清池 阅读(1952) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的。 一、下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装 阅读全文
posted @ 2018-11-09 22:17 静若清池 阅读(13491) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:一、转自2018世界互联网大会 1956年达特矛斯会议第一次提出了人工智能的概念 二、转自马哥的教育 阅读全文
posted @ 2018-11-09 10:09 静若清池 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在Github上搜索“Anomaly Detection”,Twitter的异常检测框架(基于R语言)高居榜首,可见效果应该不错: 但是活跃度并不高,3-4年没人维护了: 因此在使用时难免会遇到一些坑,整个使用方式如下(红色部分,就是直接在RStudio中运行时,可能有异常的地方): 1.devto 阅读全文
posted @ 2018-11-08 22:45 静若清池 阅读(1826) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近研究了一下Python,名不虚传,确实挺精彩。 学习一门新的语言,我认为从入门到入土的做法是:下SDK、装IDE、练教程、结合工作应用、不断踩坑进阶、梳理总结 1.下SDK(2.7.15) 下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python- 阅读全文
posted @ 2018-11-07 11:50 静若清池 阅读(4542) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:以下几个内存大小相当: IS:虚拟内存任务管理器:提交内存进程对象上的:PrivateMemorySize64,性能计数器:Process\Private Bytes 阅读全文
posted @ 2018-10-30 11:13 静若清池 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一般的系统级别指标监控,更多关注CPU、内存、磁盘、网络等运行情况,对应用程序运行时的进程指标关注不够,导致不能深入了解系统运行状态。本文根据笔者应用实践,探讨一下进程级别监控涉及到的监控内容以及监控方式,供感兴趣的同行做参考。 一、监控内容 众所周知,应用软件最终表现为应用程序,程序是指令、数据及 阅读全文
posted @ 2018-09-30 22:51 静若清池 阅读(2168) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:一个完整的监控生态体系包括“监、析、控”三个环节,预警平台作为偏“析”的一环,既要对监控数据做规则分析,又要为控制系统生成预警日志,起着承上启下的作用。监控平台收集的数据,是典型的随着时间变化的时间序列数据(以下简称“时序数据”),如何针对时序数据设计灵活可控的预警引擎,是预警平台的首要任务。本文根 阅读全文
posted @ 2018-08-31 23:10 静若清池 阅读(1203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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