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Logstash:处理多个 input

集成X-Pack高级特性,适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 我们知道Logstash的架构如下: 1.png 它的整个 pipleline 分为三个部分: input 插件:提取数据...这里的 input 可以支持多个 input,同时多个 worker 可以处理 filter 及 output: 2.png 在今天的介绍中,我们来介绍一下如何使用多个input。...应用文件 为了说明问题的方便,我把所需要用到的文件都传到 github 地址https://github.com/liu-xiao-guo/logstash_multi-input。...的配置文件如下: multi-input.conf input { file { path => "/Users/liuxg/data/multi-input/apache.log" start_position.../bin/logstash -f ~/data/multi-input/multi-input.conf 当你们运行这个例子的时候,你们需要根据自己存放 multi-input.conf 文件的位置改变而改变上面的命令

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    之前写过一篇验证码的破解,地址在这,其实效果不好,有很多朋友来问,其实我已经说了只是个demo;既然如此,就写下文本验证码的破解;本次的主题是定长的,就是验证码的长度是个定值,也是大家在上网过程中遇到的最多的验证码...其实挺简单的,网上也有很多的总结性的文章,基本验证码破解就两个思路(deep learning): 定长类:卷积 + 多个Softmax 不定长类: LSTM + CTC 这次的方法就是卷积+多个softmax...构建网络 大家看下生成的验证码图片就知道了其实很简单,所以网络不需要构建很复杂就可以很有效的搞定这件事,假设字符的固定长度是4,参考代码如下(keras): for i in range(4):...(x) x = [Dense(n_class, activation='softmax', name='c%d'%(i+1))(x) for i in range(4)] model = Model(input...=input_tensor, output=x) 很简单对吧,其实这个网络就可以工作的很好 训练 model.fit_generator(gen(), samples_per_epoch=51200,

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