文章目录1. KFold2. StratifiedKFold3. generator4. 建模中的应用 1. KFold首先要搞清楚，KFold是用于生成交叉验证的数据集的，而StratifiedKFold则是在KFold的基础上，加入了分层抽样的思想，使得测试集和训练集有相同的数据分布，因此表现在算法上，StratifiedKFold需要同时输入数据和标签，便于统一训练集和测试集的分布概念
转载
2023-08-16 22:36:35
68阅读
一、Elasticsearch单机安装1.下载压缩包并解压https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.6.2.tar.gzcd 到 elasticsearch下载目录# 解压
tar -zxf elasticsearch-6.6.2.tar.gz
# 切换到安装目录
cd elasticsearch-6.
elasticsearch的dsl开发工具sense被google下架了，kibana console是很好的替代品。但是，我们的es集群前些日子因为应付安全检查改为https+basic auth方式（详细配置过程见本人博文：http://blog..net/jiashiwen/article/details/76914374），kibana需要进行若干配置才能工作。
原创
2021-12-27 14:49:18
147阅读
利用Kibana实现基本的CRUD操作根据我们之前学到的内容，先启动es，再启动kibana，访问ip+5601（默认端口），我的环境是访问192.168.0.108:5601访问页面是 （1）点击左侧的Dev Tools，进入操作页面 （2）操作页面如下： （3）Kibana的CRUD的相关操作添加索引：PUT /lib/
{
"settings":{
"index":{
"
转载
2024-03-25 13:08:06
610阅读
# 教你如何实现“python登录kibana”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 输入用户名和密码
输入用户名和密码 --> 生成登录请求
生成登录请求 --> 发送请求至Kibana
发送请求至Kibana --> 接收并解析返回结果
接收并解析返回结果 --> 结束
```
## 步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-05 06:16:33
26阅读
## 如何实现 Python 登录 Kibana
### 整体流程
在实现 Python 登录 Kibana 的过程中，一共需要经过以下步骤：
```mermaid
erDiagram
登录页面 --> 输入用户名和密码
输入用户名和密码 --> 发送 POST 请求
发送 POST 请求 --> 获取登录凭证
获取登录凭证 --> 访问 Kibana 页面
原创
2024-05-07 03:24:30
69阅读
近期，在新发布的ArcGIS API for JavaScript 4.15中，基于二维要素的倾斜摄影属性查询、在三维场景中编辑要素图层、动态加载的可编辑的属性表、方便调整的光影材质等众多新功能一一亮相，让我们一起来看看吧！在倾斜数据之上显示要素图层API现在可以将倾斜摄影数据作为地面处理。多边形要素可以直接使用on-the-ground模式在倾斜摄影数据表面绘制，来标识其中的某一部分。这意味着可
ES7新特性1.Array.prototype.includes()方法//直观判断数组中是否包含一个元素,，如果包含则返回true，否则返回false。
const arr = [1, 3, 5, 2, '8', NaN, -0]
arr.includes(1) // true
arr.includes(1, 2) // false 该方法的第二个参数表示搜索的起始位置，默认为0
arr.inc
# 连接Python和Kibana
Kibana 是一个用于数据可视化的开源工具，它可以帮助用户通过图表和图形展示 Elasticsearch 中的数据。Python 是一门功能强大的编程语言，广泛用于数据处理和分析。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 连接到 Kibana，并通过 API 将数据传输到 Kibana 中进行可视化。
## 安装必要的库
首先，我们需要安装 `elas
原创
2024-03-25 06:58:22
198阅读
学习目标 能够部署kibana并连接elasticsearch集群 能够通过kibana查看elasticsearch索引信息 知道用filebeat收集日志相对于logstash的优点 能够安装filebeat 能够使用filebeat收集日志并传输给logstashkibanakibanakibana介绍Kibana是一个开源的可视化平台,可以为ElasticSearch集群的管理提
脚本化字段根据 Elasticsearch 索引中的数据即时计算数据。 数据作为文档数据的一部分显示在 “Discover” 所展示的数据中，并且你可以在可视化文件中使用脚本化字段。 你可以使用 Kibana 查询语言查询脚本化字段，并可以使用过滤器栏过滤它们。 脚本字段值是在查询时计算的，因此不会被索引，也无法使用 Kibana 默认查询语言进行搜索。在我之前的文章 “Kibana: 如何在Ki
sentinl实现kibana邮件报警。
原创
2017-12-18 12:36:41
10000+阅读
点赞
12评论
elk日志分析系统:elk是一套完整的日志集中处理方案，由三个开源的软件简称组成；E:Easticsearch 简称ES是一个开源的，分布式的存储检索引擎，（索引型的非关系数据库）存储日志由java代码开发的，基于Lucene结构开发的一套全文检索引擎，他也拥有一个web接口用户可以通过浏览器的形式和ES组件进行通信作用；存储，允许全文搜索，也可以结构化搜索（也可以根据索引点来进行搜索），索引点可
# Python获取Kibana数据
Kibana是一个用于可视化和分析Elasticsearch数据的开源工具。通过Kibana，我们可以通过创建仪表盘、图表和可视化来分析和监控Elasticsearch中的数据。在本文中，我们将讨论如何使用Python来获取Kibana数据，并使用一些代码示例来说明。
## 安装依赖库
在使用Python获取Kibana数据之前，我们需要安装一些必要的依
原创
2024-01-23 04:47:59
551阅读
na 用户指南（构建你自己的仪表盘）：https://segmentfault.com/a/...
转载
2023-01-02 19:29:52
114阅读
前言“吃子”是围棋最基本的规则之一，但在编写围棋游戏要如何实现？深度优先搜索可以解决这个问题。本文分享的是个人使用深度优先搜索算法及python语言实现“吃子”的围棋程序，文章中提到的部分词语并不是围棋的专业术语，只是个人理解的表达，有不妥的地方欢迎批评指正。以下是本篇文章的正文内容，仅供参考一、“吃子”和“气”1.“吃子”和“气”的概念围棋中，假设己方棋子把对方棋子的“气”全部围住后可以把对方的
转载
2023-11-17 21:59:21
92阅读
Kibana是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜索、查看、交互存放在Elasticsearch索引里的数据，使用各种不同的图表、表格、地图等kibana能够很轻易地展示高级数据分析与可视化。
Kibana让我们理解大量数据变得很容易。
转载
2017-09-06 09:20:33
841阅读
[root@localhost config]# pwd/opt/elk/kibana/config[root@localhost config]# cat kibana.ymlserver.port: 5601server.host: "0.0.0.0"elasticsearch.hosts: [ ...
转载
2021-08-01 23:19:00
418阅读
2评论
kibana.yaml配置 # Kibana is served by a back end server. This setting specifies the port to use.#server.port: 5601# Specifies the address to which the Kibana server will bind. IP addresses and host name
原创
2021-06-27 10:55:21
801阅读
1、Kibana介绍 Kibana是一个开源的分析和可视化平台，设计用于和Elasticsearch一起工作。 你用Kibana来搜索，查看，并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。 你可以轻松地执行高级数据分析，并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。 Kibana使得理解大
原创
2021-07-15 11:35:11
551阅读
