Linux跟踪技术是Linux操作系统中的一项非常重要的功能,它通过记录系统运行时的信息和活动来帮助用户和管理员了解系统的状态和性能。其中,红帽是一个非常知名的Linux发行版,为了让用户更好地使用Linux系统并进行故障排查,红帽系统提供了许多跟踪工具,可以帮助用户快速定位和解决问题。
其中一个常用的跟踪工具是strace,它可以跟踪和记录一个进程的系统调用和信号传递。通过strace,用户可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            pstack是一个shell脚本,用于打印正在运行的进程的栈跟踪信息,它实际上是gstack的一个链接,而gstack本身是基于gdb封装的shell脚本.。此命令可显示每个进程的栈跟踪。pstack 命令必须由相应进程的属主或 root 运行。可以使用 pstack 来确定进程挂起的位置。此命令允许使用的唯一选项是要检查的进程的 PID。与jstack功相比, 它能对潜在的死锁予以提示, 而ps            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网络管理命令(centos6.8)route 查看路由表信息route –n nslookup 域名解析测试命令nslookup www.baidu.com注意:在NAT模式下网络连接失败,通过vi /etc/sysconfig/network加入网关:GATEWAY:192.168.226.2route(路由器使用的IP):192.168.226.2 netstate 查看系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            traceroutetraceroute 指令输出到目标主机的路由包。Traceroute跟踪从IP网络到给定主机的路由数据包。它利用IP协议的生存时间(TTL)字段,并试图在通往主机的路径上从每个网关激发ICMP TIME_SUBERS响应。traceroute6 等价于“ traceroute -6 ”唯一需要的参数是目标主机的名称或IP地址。探测数据包            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            tracert IP 来跟踪网络问题。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            论文题目:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking这是ECCV16的一篇经典论文,主要的task是做视频目标跟踪VOT的。在这之前的一些深度学习算法中都需要在新视频上进行微调(即online training),以学习到新视频中目标的特征,但是fine-tune会花费很多时间,无法做到real-time。而SiamFC这篇文章            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要1.本文核心一:将图像分类任务中的语义特征(Semantic features)与相似度匹配任务中的外观特征(Appearance features)互补结合,非常适合与目标跟踪任务,因此本文方法可以简单概括为:SA-Siam=语义分支+外观分支;2.Motivation:目标跟踪的特点是,我们想从众多背景中区分出变化的目标物体,其中难点为:背景和变化。本文的思想是用一个语义分支过滤掉背景,同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            strace跟踪    strace是一个诊断、指导、调试工具,常用来跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号。    在Linux世界,进程不能直接访问硬件设备,当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件,接收网络数据等等)时,必须由用户态模式切换至内核态模式,通过系统调用访问硬件设备。使用strace运行指定的命令,直到它退出。它会跟踪和记录进程和信号的接收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Linux连接跟踪是一种非常重要的网络安全技术,它可以帮助我们对系统中的网络连接进行有效监控和分析。通过连接跟踪,我们可以追踪网络连接的建立、传输和关闭过程,以此来帮助我们检测和防御网络攻击。在Linux系统中,连接跟踪通常通过iptables和ip_conntrack工具来实现。
连接跟踪的原理是在内核中创建一个连接追踪表,用来存储已经建立的网络连接信息。当有新的网络连接请求到达系统时,内核会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Linux路由跟踪是网络管理中一个非常重要的工具,它可以帮助管理员追踪网络数据包在路由器中的路径,帮助定位网络故障和优化网络性能。在Linux操作系统中,有一个非常强大的工具可以实现路由跟踪,那就是红帽(Red Hat)提供的traceroute命令。
traceroute命令是一个网络诊断工具,通过发送一系列的ICMP回显请求数据包来追踪数据包在网络中传输的路径。管理员可以通过tracerou            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-12 10:21:46
                            
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            在使用Linux系统的过程中,经常会遇到需要跟踪路由的情况。无论是网络故障排查、网络性能优化还是安全监控,了解和掌握Linux的跟踪路由命令是非常重要的。在Linux系统中,通过一些命令和工具可以实现对网络数据包的跟踪和监控,方便用户对网络通信进行分析和调试。
一种常用的跟踪路由的命令是traceroute,这是一个最基本的网络诊断工具,它能够追踪数据包从源到目的地的路径。通过tracerout            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-27 12:15:22
                            
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            一、分类单目标跟踪 - 给定一个目标,追踪这个目标的位置。多目标跟踪 - 追踪多个目标的位置。 Person Re-ID - 行人重识别,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限,并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。MTMCT - 多目标多摄像头跟踪(Multi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-11 07:33:53
                            
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            在琳琅满目的视觉应用中,对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析,可以说是突破安防、自动驾驶、智慧城市等炙手可热行业的利器。但要实现又快又准的持续跟踪,往往面临被检目标多、相互遮挡、图像扭曲变形、背景杂乱、视角差异大、目标小且运动速度快等产业难题。视频引用公开数据集[1][2][3][4]那如何快速获得这个能力呢?今天给大家介绍的不仅仅是单独的智能视觉算法,而是一整套多功能多场景的跟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            SiamCAR方法:网络结构:主要贡献:  本文将视觉跟踪任务分解为两个问题:像素级别的分类问题+在该像素上目标框的回归问题,提出了一个新颖的全卷积孪生网络SiamCAR以端到端的方式在像素级别解决目标跟踪问题。 方法:SiamCAR包括2个简单的子网络:一个用于特征提取的孪生子网+一个用于目标框预测的分类回归子网,以ResNet50为backbone。不同于SiamRPN, SiamRPN++            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于Serret-Frenet坐标系下的跟踪误差方程前言一、引入SF坐标系的原因二、一些假设三、误差方程推导1. 艏向角和纵倾角误差2. 各方向位置误差2.1 
          
           
            
            
              { 
             
            
              W            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             稍有计算机常识的人都知道ping命令,是用来检查自己的主机是否与目标地址接通,自己的主机与目标地址的通讯包通讯速率,所谓的通讯包也就是那些什么TCP/IP,UDP包,这里说得通俗一点,比如,就拿这个IT网站csdn来测试一下,则得到如下效果:但是路由跟踪指令traceroute,在windows则是tracert,对于非计算机网络内行,就不太知道这是干什么了。其实路由跟踪指令,更能展示            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            UCloud外网网关是为了承载外网IP、负载均衡等产品的外网出入向流量,当前基于Linux内核的OVS/GRE tunnel/netns/iptables等实现,很好地支撑了现有业务。同时,我们也在不断跟踪开源社区的新技术发展,并将之用于下一代外网网关的设计。这些新特性可将系统性能和管理能力再提上一档,满足未来几年的需求。在方案设计研发过程中发现,新特性存在不少缺陷和Bug,为此我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要目标跟踪一直是一些计算机视觉应用中重要且具有挑战性的问题。对于这个挑战,越来越多的研究者使用深度学习获取更有效的特征以提高跟踪效果。本文提出一个创新的三元组损失(triplet loss)能为目标跟踪提取富有表现力的深度特征,我们把它而不是成对损失(pairwise loss)加入孪生网络中训练。通过组合原始样本,我们的方法不需要其它任何输入就能把更多元素用于训练以获取更有效的特征。此外通过结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-02 15:10:14
                            
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            引言我们在研究目标跟踪前先要了解它分为哪几类,以及大体思路是什么?分类:①目标建模;②前景背景识别。思路:①目标建模的思路是首先我们用一些手段把我们想要跟踪的目标“框出来”。例如:我们要跟踪视频中的一个人,我们可以在电脑端用鼠标画框把视频第一帧的人框出来(这个看算法怎么设置的),然后算法就会根据我们框出的目标建立一个模型。在之后的视频帧,算法会根据我们之前建立的人的模型,找视频帧中与其最相似的图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-03 09:22:36
                            
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            linux strace 进程跟踪  调用:  strace [ -dffhiqrtttTvxx ] [ -acolumn ] [ -eexpr ] ...  [ -ofile ] [ -ppid ] ... [ -sstrsize ] [ -uusername ] [ command [ arg ... ] ]   strace -c [ -eexpr ] ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2011-03-04 11:37:28
                            
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