1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。KF处理线性模型:EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数：（强非线性系统下误差大，另一方面Jacobian矩阵的计算复杂）UKF 通过去点的方式
作者：linkt1234最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了Grafana开源的Loki日志系统，下面介绍下Loki的背景。背景和动机当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下：我们的监控使用的是基于prometheus体系进行改造的，prometheus中比较重要的是metr
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2024-04-29 12:15:33
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Loki是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流编制一组标签。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs.，类似于 Prometheus1. 介绍与其他日志聚合系统相比，Loki具有下面的一些特
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2024-07-01 12:51:25
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最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因
前言ELK 是三个开源项目的首字母缩写：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能，也比较轻量级。本文将介绍 EFK: Elasticsearch、Filebeat 和 KibanaElasticsearch：分布式搜索和分析引擎，具有高可伸缩、高可靠和易管理等特点。基于 Apache Lucene
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2024-07-30 17:40:35
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GlobalAlloc 及其它 从用户的角度来看，WIN32的内存管理是非常简单和明了的。每一个应用程序都有自己独立的4G地址空间，这种内存模式叫做“平坦”型地址模式，所有的段寄存器或描述符都指向同样的起始地址，所有的地址偏移都是32位的长度，这样一个应用程序无须变换选择符就可以存取自己的多达4G的地址空间。这种内存管理模式是非常简洁而便于管理的，而且我们再不用和那些令人讨厌
前言说起查看日志排查 bug 的方式，早些年的时候我都是直接登陆 linux 服务器直接查看，或者下载下来查看。随着微服务的兴起，服务被越拆越小，服务部署也是集群部署，可能涉及到的服务器数量就有好几十台了，这样的话一台台服务器去登陆查看就感觉非常麻烦了。后面我尝试着去寻找别的解决办法，发现了一个叫 finderweb 的程序员查看日记神器，用了一段时间，感觉也还可以，感兴趣的可以访问如下链接，自行
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2024-04-24 14:13:08
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目录前言简介架构说明部署使用前言在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana）或者 EFK（Elasticsearch，Filebeat or Fluentd，Kibana）比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基
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2024-03-20 14:46:43
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取Session中的值
<c:out value="${sessionScope.user.userId}"></c:out><br>
<c:out value="${user.userLoginName}"></c:out><br>
<s:pro
EL
1.语法结构
${expression}
2.[]与.运算符
EL 提供.和[]两种运算符来存取数据。
当要存取的属性名称中包含一些特殊字符，如.或?等并非字母或数字的符号，就一定要使用 []。例如：
${user.My-Name}应当改为${user["My-Name"] }
如果要动态取值时，就可以用[]来做，而.无法做
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2024-03-19 15:48:35
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一、EL简介
1.语法结构
${expression}
2.[]与.运算符
EL 提供.和[]两种运算符来存取数据。
当要存取的属性名称中包含一些特殊字符，如.或-等并非字母或数字的符号，
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2024-05-27 19:37:04
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1 引言接着上周的文法介绍，本周介绍的是语法分析。以解析顺序为角度，语法分析分为两种，自顶而下与自底而上。自顶而下一般采用递归下降方式处理，称为 LL(k)，第一个 L 是指从左到右分析，第二个 L 指从左开始推导，k 是指超前查看的数量，如果实现了回溯功能，k 就是无限大的，所以带有回溯功能的 LL(k) 几乎是最强大的。LL 系列一般分为 LL(0)、LL(1)、LL(k)、LL(∞)。自底而
ELK详细安装教程ELK详细安装教程ELK的作用什么是ELK准备安装Elasticsearch安装Kibana安装Logstash安装ELK测试FileBeat安装 ELK详细安装教程ELK的作用现在的应用为了提高性能和吞吐量，大部分都是分布式的系统，再加上集群化的部署，整个系统的生态是非常庞大的，这样系统一旦出现了故障或者报错，我们看日志就会是一个很庞大的工作，慢而且可能会造成更严重的生产事故
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2024-04-03 22:15:56
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Loki是受Prometheus启发由Grafana Labs团队开源的水平可扩展，高度可用的多租户日志聚合系统。 开发语言: Google Go。它的设计具有很高的成本效益，并且易于操作。使用标签来作为索引，而不是对全文进行检索，也就是说，你通过这些标签既可以查询日志的内容也可以查询到监控的数据签，极大地降低了日志索引的存储。系统架构十分简单，由以下3个部分组成 ： 1.Loki 是主服务器，负
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2024-03-16 10:11:28
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首先在linux中安装好jdk1.8 配置环境变量
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_181
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar最后让配置生效:
source /etc/profile1.下载
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2024-09-02 20:37:09
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一、概述在一个大型的分布式架构的项目里，不同的服务模块部署在不同的服务器上，如果想要定位问题，可能需要去不同的服务器上查看不同服务的日志。那么，ELK可以很方便的把日志集成到一起，无须再去各个服务器上的日志中定位问题。1.1、什么是ELKELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称(但是后期出现的filebeat(beats中的一种)可以用来替代lo
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2024-03-19 15:01:24
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最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的ELK或者EFK比较重，再加上现阶段对于ES复杂的搜索功能很多都用不上最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统，下面介绍下Loki的背景。
背景和动机当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下： 我们的监控使用的是基于 Prometheus 体系进行改造的，Prometheus 中比较重要的
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2024-10-28 10:38:08
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日志系列：企业级日志平台新秀Graylog，比ELK轻量多了日志系统新贵Loki，比ELK轻量多了1. 为什么需要集中的日志系统？在分布式系统中，众多服务分散部署在数十台甚至是上百台不同的服务器上，要想快速方便的实现查找、分析和归档等功能，使用Linux命令等传统的方式查询到想要的日志就费时费力，更不要说对日志进行分析与归纳。如果有一个集中的日志系统，便可以将各个不同的服务器上面的日志收集在一起，
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2024-10-28 10:17:35
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目录 1、什么是LoRa和LoRaWAN 1.1 LoRa和LoRaWAN的区别 1.2 LoRa扩频技术介绍 1.2.1 什么是扩频技术 1.2.2 扩频技术的作用 1.2.3 扩频技术常用术语介绍 1.3 LoRaWAN帧结构 1.4 硬件方案介绍
1、前言在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana）或者 EFK（Elasticsearch，Filebeat or Fluentd，Kibana）比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EF
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2024-03-25 13:51:14
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