kibana學習和坑
說一說我其中遇到的幾個坑：
1.事先要把要接入的日誌梳理出來，一開始我就是想的太簡單了，這個要多和tl和pm以及其他的dev進行溝通，因為有些日誌記錄點自己容易忽略；
2.關於filter的編寫，上面的wiki中寫的很詳細，對於ruby是零理解也沒問題，因為ruby基本沒用到。
3.部署成功後，kibana會自動生成一個預設的索引，所以如果沒有特殊需求使用預設即可；
5.發現l-ttsriskmgmt5.f.cn2、l-ttsriskmgmt4.f.cn2兩臺裝置上的日誌不能被收集，無法在kibana中查詢到，可以在工單系統中提交資料平臺異常（連結 ）
7.附上幾篇覺得寫得好的介紹文章：
8.日誌不是按照行收集很坑！
相關推薦
kibana學習和坑
說一說我其中遇到的幾個坑： 1.事先要把要接入的日誌梳理出來，一開始我就是想的太簡單了，這個要多和tl和pm以及其他的dev進行溝通，因為有些日誌記錄點自己容易忽略； 2.關於filter的編寫，上面的wiki中寫的很詳細，對於ruby是零理解也沒問題，因為ruby基本沒
雙刃劍MongoDB的學習和避坑
tle 通過 nmon i++ data- urn 較差 ceo onu 雙刃劍MongoDB的學習和避坑 MongoDB 是一把雙刃劍，它對數據結構的要求並不高。數據通過key-value的形式存儲，而value的值可以是字符串，也可以是文檔。所以我們在使用的過程中非常方
Kibana學習筆記——安裝和使用
分享 server 學習筆記 下載 文件夾 man soft www eight 1.首先下載Kibana https://www.elastic.co/downloads 2.解壓 tar -zxvf kibana-6.2.1-linux-x86_64.tar.g
elastic search&logstash&kibana 學習歷程（三）Logstash使用場景和安裝部署
download ssa 技術 tar.gz 我認 搬運 OS last 文檔 Logstash基本介紹和使用場景 自我認為：logstash就是日誌的采集收集，日誌的搬運工，實時去采集日誌。讀取不同的數據源，並進行過濾，開發者自定義規範輸出到目的地。日誌的來源很多，如系統
【神經網路入坑記】深度學習和神經網路的區別
入坑神經網路有一段時間，決定寫寫部落格記錄下學到的知識點，哪怕是一點點的內容，以後想看了也有個著落吧。。。 這次梳理的內容是神經網路、深度學習的一個關係 之前雖然看了一些演算法，自己也嘗試著畫了一些葫蘆，不過後來發現對於深度學習和神經網路有些混亂 寫個部落格做下筆記： 在人
play framework 2.5.3 學習和使用過程中的“坑”
play framework 2.5.3學習和使用過程中的“坑” 最近專案需要，接觸到了play， 使用過程中，遇到了一些坑， 記下來。 1. 版本 play分1.x和2.x 兩個系列，差異很大。 2.x系列 中的2.3+也有所不同，（目前官方的說法是 Ligh
重磅福利！！機器學習和深度學習學習資料合集
best from pytho robert article 我會 you sandbox lob 比較全面的收集了機器學習的介紹文章，從感知機、神經網絡、決策樹、SVM、Adaboost到隨機森林、Deep Learning。 《機器學習經典論文/survey合
OpenCv關於灰度積分圖的SSE代碼學習和改進。
row 關於 分代 移動 運用 別了 增加 字節數 需要 最近一直沈迷於SSE方面的優化，實在找不到想學習的參考資料了，就拿個筆記本放在腿上翻翻OpenCv的源代碼，無意中看到了OpenCv中關於積分圖的代碼，仔細研習了一番，覺得OpenCv對SSE的靈活運用真的做的很
html中相對(relative)，絕對(absolute)位置以及float的學習和使用案例 （轉）
邊距 col top 20px pre 其他 fff 例如 pan 這幾天著手於CSS的研究，研究的原因主要是工作需要，最近發現如果做前端僅僅會javascript很難盡善盡美，當然懂樣式和html在一定程度上可以讓我們更近一步。 css較為簡單，由於個人擅長編寫代碼，所以
低層次“努力學習”和學習的本質
什麽是 com 技巧 color 1-1 引入 學生 學習方法 strong ?什麽是“低層次努力”？ ?你把握住學習的本質了嗎？ ?你享受學習過程嗎？ 聲明：本文部分引自 你這麽努力，為何還如此焦慮？ 1.什麽是“低層次努力”？ 低層次的努力，其實就是看起來很努力，
CSP學習和繞過
render 想要 基本 policy ron 空閑 source 運行環境 都是 CSP學習和繞過 一、CSP學習 內容安全策略（CSP）是一種用於部分解決XSS問題的瀏覽器安全機制，通過 CSP 所約束的的規責指定可信的內容來源（這裏的內容可以指腳本、圖片、ifra
fastText一個庫用於詞表示的高效學習和句子分類
包括 div itl bar standard nump for each mil skip fastText fastText 是 Facebook 開發的一個用於高效學習單詞呈現以及語句分類的開源庫。 要求 fastText 使用 C++11
ajax的學習和運用ajax來驗證用戶名是否存在的例子
學習 進行 過程 一個 success 並且 驗證用戶名 size 用戶 ajax執行的過程： 首先是由JS頁面發送一個請求，並且傳送一個data數據過去， 交給處理頁面來對數據庫進行處理，處理完了就返回一個值當作success 方法裏面的參數來執行success裏面的回
Dubbo學習和配置（轉載）
ext.get 訂閱 這樣的 內存 com 消費者 list() 增加 引用 轉載自： 簡單了解下Dubbo 1. Dubbo是什麽？ Dubbo是一個分布式服務框架，致力於提供高性能和透明化的RPC遠程服務調用方案，以及SOA服務治理方案。簡單的說，dubbo就是個服
我最喜歡的模板jade（pug）學習和使用
font lock erro des 個性 ted -o org index 由於版權問題，現已改名pug.但無須擔心，幾乎沒什麽區別.就算依然使用jade也不會有太大影響. 慢慢遷移過渡即可 # 官網 https://pugjs.org # github https:
CCAI 2017 | 德國DFKI科技總監Hans Uszkoreit：如何用機器學習和知識圖譜來實現商業智能化？
以下是Hans Uszkoreit的演講全文，AI科技大本營略做修改： 今天我將介紹目前人工智能的兩個主要方向，基於行為的學習和基於知識的學習；另外我會講一下商業智能以及工業4.0、開放數據與企業數據，以及開放的知識圖譜和企業知識圖譜；接著我會介紹文本分析的大數據方法、文本數據
人工智能、機器學習和認知計算入門指南
不遠 要素 人工 算法 網絡拓撲 界面 分布 target 用戶 幾千年來，人們就已經有了思考如何構建智能機器的想法。從那時開始，人工智能 (AI) 經歷了起起落落，這證明了它的成功以及還未實現的潛能。如今，隨時都能聽到應用機器學習算法來解決新問題的新聞。從癌癥檢測和預測到
Gulp的學習和使用
asset 目標 進行 nano create fin 存在 文檔 ive Gulp是一種直觀、自動化構建的工具。 Gulp是基於Node和NPM，安裝教程點這裏。 什麽是Gulp？ Gulp使用了node.js的流控制系統，使其（Gulp）構建更快，因為它不需要將臨時文件
ml入門系列三監督學習和無監督學習
tex tin swa core logging eba webapi handle 5% %E6%9C%89%E5%85%B3handler%E7%94%A8%E6%B3%95%E6%B1%82%E5%8A%A9%E5%95%8A aspnetcoremvc?????÷
學習和分享的人
亂七八糟 發現 個人 bsp 驗證 事情 易接 那份 很大的 技術裏邊有一種說法，他不能懂的，你告訴他也沒有；他能懂的，你不說他也能自己想出來。所以探索出來的東西分享出來比較好，給別人省點功夫，多交個朋友。 那時候環境比較清澈，現在就有些亂了。不過或好或不好的環境裏