Sensu-Plugins-elasticsearch千寿资产从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby​​运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby​​运行时资产。
目前Ruby运行的资产，可以发现的。
功能性档案/bin/check-es-circuit-breakers.rb/bin/check-es-cluster-health.rb/bin/check-es-cluster-status.rb/bin/check-es-file-descri

自述文件用户テーブル柱子类型选项昵称细绳null：假电子邮件细绳null：false，唯一：true加密密码细绳null：假姓细绳null：假名细绳null：假last_name_reading细绳null：假first_name_reading细绳null：假生日日期null：假协会has_many：购买历史has_many：项目项目テーブル柱子类型选项姓名细绳null：假描述文本null：假category_id整数null：假item_status_id整数null：假delivery_fee_id整数null：假prefecture_id整数null：假shipping_schedule_id整数null：假价格整数null：假用户参考null

1、下载并安装mysql，将脚本执行至数据库中；
2、配置java环境，使用jdk8，配置环境变量，下载IntelliJIDEA2019.2.4，该工具为java代码编译器3、下载Maven，配置至环境变量（百度搜索很多），将构建器为Maven，类库配置成阿里库（方法：百度搜索很多很多）4、将工程导入后，在application-local.yml文件中配置数据库5、在logback-prod.xml文件中配置log日志6、配置完毕后，即可启动访问地址：http://localhost:8082/anime/login.html用户名：admin密码：adminV：china18661、 登录2、 首页3、 权限管理-用户管理4、 权限管理-添加用户数据5、 交通数据管理-查看交通数据6、 交通数据管理-添加交通数据7、 交通预测-交通数据预测脚本：CREATETABLE`traffic_data_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'序列',`trafficId`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通数据编号',`trafficContent`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状况',`trafficSection`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通路段',`trafficMan`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报人',`trafficDate`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报时间',`status`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状态',PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='交通数据表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=44;CREATETABLE`sys_user_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`role_id`INT(11)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'角色ID',`user_id`VARCHAR(50)NOTNULLCOMMENT'用户ID',`user_name`VARCHAR(100)NOTNULLCOMMENT'用户名',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:false\\\\1:true',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`last_update_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`password`VARCHAR(128)NOTNULL,`tenantcode`VARCHAR(50)NOTNULL,`diskId`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,`remarks`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='系统用户表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=51;CREATETABLE`sys_role_t`(`role_id`INT(11)NOTNULLCOMMENT'角色ID',`role_name`VARCHAR(200)NOTNULLCOMMENT'权限名称',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:true\\\\1:false',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTA

文档更新于2013-05-25.来源:Oracle官网的JavaEESDK的安装目录下，和在线版的JavaEEapidoc相同。
使用EasyCHM制作。
Specification:JSR342:JavaTMPlatform,EnterpriseEdition7(JavaEE7)Version:7.0Status:EarlyDraftReviewRelease:25May2013

移远LETEC2.0R20WIN10驱动程序，LTEModuleSeriesRev.LTE_Windows_USB_Driver_Installation_Guide_V1.0Date:2017-11-14Status:Releasedwww

51单片机实现的485通讯程序：#ifndef__485_C__#define__485_C__#include#include#defineunsignedcharuchar#defineunsignedintuint/*通信命令*/#define__ACTIVE_0x01//主机询问从机是否存在#define__GETDATA_0x02//主机发送读设备请求#define__OK_0x03//从机应答#define__STATUS_0x04//从机发送设备状态信息

FFmpeg的配置1. 将“..\opencv_3rdparty-ffmpeg-master_20160715\ffmpeg”目录中的ffmpeg_version.cmake、opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll三项复制到“pathtoyourOpenCV\opencv\sources\3rdparty\ffmpeg”目录下。
2. 编辑ffmpeg.cmake在“pathtoyourOpenCV\opencv\sources\3rdparty\ffmpeg”中打开文件ffmpeg.cmake，将其内容修改为：message(STATUS"FFMPEG:Packagesuccessfullydownloaded")include(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/ffmpeg_version.cmake)保存内容。
到此，ffmpeg配置完毕。

处置4八、80\120等差迟/cmake/.download/151805e03568c9f490a5e3a872777b75/vgg_generated_120.i]expectedhash:[151805e03568c9f490a5e3a872777b75]actualhash:[d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e]status:[7;"Couldn'tconnecttoserver"]

SPOOLING本领一、试验目的知道以及操作SPOOLING本领。
二、试验内容编写法度圭表标准实现SPOOLING本领的模拟。
三、试验申请一、方案一个实现SPOOLING本领的进程方案一个SPOOLING输入进程以及两个恳求输入的用户进程及一个SPOOLING输入效率法度圭表标准。
SPOOLING输入进程责任时，依据恳求块记实的各进程要输入的信息，将其实际输入到打印机或者展现器。
这里，SPOOLING进程与恳求输入的用户进程可并发运行。
二、方案进程调解算法进程调解付与随机算法，这与进程输入信息的随机性相不合。
两个恳求输入的用户进程的调解概率各为45%，SPOOLING输入进程为10%，这由随机数暴发器暴发的随机数模拟遴选。
三、进程外形进程底子外形有3种，分别为可实施、期待以及竣事。
可实施外形便是进程正在运行或者期待调解的外形；
期待外形又分为期待外形一、期待外形二、期待外形3。
外形变更的前提为：（1）进程实施实现时，置为“竣事”外形。
（2）效率法度圭表标准在将输入信息送至输入井时，如发现输入井已经满，将挪用进程置为“期待外形1”。
（3）SPOOLING进程在举行输入时，若输入井空，则进入“期待外形2”。
（4）SPOOLING进程输入一个信息块后，应连忙释放该信息块所占的输入井空间，并将正在期待输入的进程置为“可实施外形”。
（5）效率法度圭表标准在输入信息到输入井并组成输入恳求信息块后，若SPOOLING进程处于期待外形则将其置为“可实施外形”。
（6）当用户进程恳求恳求输入块时，若不可用恳求块时，挪用进程进入“期待外形3”。
四、数据结构1）进程抑制块PCBstructpcb{intstatus;intlength;}pcb[3];其中status展现进程外形，其取值：0展现可实施外形；
1展现期待外形1；
2展现期待外形2；
3展现期待外形32）恳求输入块reqblockstruct{intreqname;//恳求进程名intlength;//本次输入信息长度intaddr;//信息在输入井的首地址}reqblock[10];3)输入井BUFFERSPOOLING体系为每一个恳求输入的进程在输入井平分别开拓一个区。
本试验可方案一个二维数组（intbuffer[2][10]）作为输入井。
每一个进程在输入井至多可占用10个位置。
五、编程阐发为两个恳求输入的用户进程方案两个输入井。
每一个可寄存10个信息，即buffer[2][10]。
当用户进程将其齐全文件输入完时，阻滞运行。
为约莫起见，用户进程约莫的方案成：每一运行一次，随机输入数字0~9之间的一个数，当输入10个数时组成一个恳求信息块，填入恳求输入信息块reqblock结构中。

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。