EDAS控制台EDAS的管理控制台，是唯⼀可以让您直接使⽤的系统。
通过控制台可以实现资源管理、应⽤⽣命周期管理、运维管控及服务治理、⽴体化监控及数字化运营等。
•数据收集系统实时采集、计算和存储EDAS中应⽤所部署的集群及机器的运⾏状态、调⽤链⽇志等。
•配置注册中⼼系统HSF（RPC框架）服务发布及订阅的中⼼服务器，也是分布式系统配置推送的中⼼服务器。
•鉴权中⼼系统对⽤⼾数据进⾏权限控制，以保证各个⽤⼾的数据安全。
通过控制台可以实现资源管理、应⽤⽣命周期管理、运维管控及服务治理、⽴体化监控及数字化运营等。
•数据收集系统实时采集、计算和存储EDAS中应⽤所部署的集群及机器的运⾏状态、调⽤链⽇志等。
•配置注册中⼼系统HSF（RPC框架）服务发布及订阅的中⼼服务器，也是分布式系统配置推送的中⼼服务器。
•鉴权中⼼系统对⽤⼾数据进⾏权限控制，以保证各个⽤⼾的数据安全。
2025/7/10 4:03:19
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EltimaSerialPortMonitor4.0.2.281非常好用的串口监控软件，内附注册机。
2025/7/8 8:58:36
3.73MB
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什么是表gmeter自定义HTTPRESTful客户端和HTTPRESTful服务器，并通过配置运行它们。
在变量和命令系统的支持下，json充当脚本语言来处理HTTP请求和响应。
特征用json配置测试用例;gmeter环境变量访问和具有管道支持的出色嵌入式命令系统；
测试对指定计数或可迭代命令的控制并发测试管道定制的响应检查和报告代理支持性能监控，QPS限制（开发中）基于模板的json比较（正在开发中）算术和逻辑表达式支持。
安装gogetgithub.com/forrestjgq/gmeter它将安装到$GOBIN中（如果为空，请从goenv$GOBIN）。
它要求您拥有一个GO环境。
或者，您可以直接安装到/usr/local/bin：curl-sfhttps://gobinaries.com/forrestjg
在变量和命令系统的支持下，json充当脚本语言来处理HTTP请求和响应。
特征用json配置测试用例;gmeter环境变量访问和具有管道支持的出色嵌入式命令系统；
测试对指定计数或可迭代命令的控制并发测试管道定制的响应检查和报告代理支持性能监控，QPS限制（开发中）基于模板的json比较（正在开发中）算术和逻辑表达式支持。
安装gogetgithub.com/forrestjgq/gmeter它将安装到$GOBIN中（如果为空，请从goenv$GOBIN）。
它要求您拥有一个GO环境。
或者，您可以直接安装到/usr/local/bin：curl-sfhttps://gobinaries.com/forrestjg
2025/7/7 6:57:16
170KB
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综合利用Nagios、Ganglia和Splunk搭建起的云计算平台监控体系，具备错误报警、性能调优、问题追踪和自动生成运维报表的功能。
有了这套系统，就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台。
云计算早已不是停留在概念阶段了，各大公司都购买了大量的机器，开始正式的部署和运营。
而动辄上百台的性能强劲的服务器，为运营管理带来了巨大的挑战。
朋友们，当我们管理起公司寄予厚望的云计算平台时，当我们面对如此多充满挑战的实际问题时，该怎么办？我们在搭建趋势云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。
开始搭建时，第一次来了那么多性能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
大家坐在一起讨论，问题就列了满
有了这套系统，就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台。
云计算早已不是停留在概念阶段了，各大公司都购买了大量的机器，开始正式的部署和运营。
而动辄上百台的性能强劲的服务器，为运营管理带来了巨大的挑战。
朋友们，当我们管理起公司寄予厚望的云计算平台时，当我们面对如此多充满挑战的实际问题时，该怎么办？我们在搭建趋势云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。
开始搭建时，第一次来了那么多性能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
大家坐在一起讨论，问题就列了满
2025/7/5 7:02:50
550KB
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这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。
基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即SingleImageSuper-Resolution(SISR)。
SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。
本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。
网络结构如下图所示：
2025/7/5 4:41:07
84.93MB
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inotify能够对文件系统进行监控，书上举的例子都是c++使用inotify的例子，难道没有Java版吗，肯定有，只不过要自己编译，在网上找到别人的博客有，但是人家不愿意分享，我就只能自己编译了，压缩包里有编译好的jar包，也有源码，你也可以自己编译，还附带so文件，最新版编译时只支持Java1.7
2025/7/1 20:28:17
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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。
2024-04-09 15:03
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