nmon是什么 nmon 是linux的一个性能数据收集分析工具，简单易用 可以方便的收集CPU、内存、硬盘、网络等状态数据，平时查看这些数据需要使用不同命令，而nmon可以一个屏幕上显示所有重
由于IOS特殊的软件环境，未经越狱的机器通常而言不会遭到恶意软件的攻击。但近日安全审计公司FireEye发现特殊IOS漏洞，能够在未越狱的设备上监控用户触摸事件。该漏洞可影响IOS 7.0.X以及6.1.X。
人员睡岗检测识别系统是基于现场监控摄像头视频采集现场的监控图象画面，运用ai智能神经网络算法和机器学习技术，替代人的眼睛，全天候不间断监控人员办公区域，自动对视频监控画面人员睡岗离岗行为进行分析识别，为安全工作护航。该系统应用已有的监控摄像机，不用新增新的摄像头，实时监控和识别，及时警报，省时省力。
熟话说，授人以鱼不如授人以渔，这里记录的是在实际项目上，我遇到问题时是如何进行排查解决的，给大家提供个思路参考~
变电站后台监控系统 实现对35KV变电站的主要设备和输、配电线路的自动监视、测量、自动控制和微机保护，以及与调度通信等综合性的自动化功能。实现对电网运行的实时监控，使值班人员和系统调度人员通过管理平台及时把握系统的运行状态和事故处理的主动性，另外配套的手机客户端软件实现了移动终端功能，可随时随地查看或管理电网，提高电网的自动化管理水平、供电质量。为达到这一目的，满足电网运行对变电站后台监控系统的要求，变电站综合电力自动化系统体系由“数据采集和控制”、“继电保护”、“直流电源系统”三大块构成变电站自动化基础。与变电站传统电磁式二次系统相比，在体系结构上，电力自动化系统增添了“变电站主计算机系统”和“通信控制管理”两部分。
场景 商城需要直播模块，然后可以在后台监控每个开播的直播间，可以随时关闭封禁直播间，可以看到直播中的列表，商城做的是多门店入驻形式，每个门店都可以开启直播。由于项目比较古老，新版SDK版本要求高，难以引入，只能先看文档自己请求。商城需要直播模块，然后可以在后台监控每个开播的直播间，可以随时关闭封禁直播间，可以看到直播中的列表，商城做的是多门店入驻形式，每个门店都可以开启直播。由于项目比较古老，新版SDK版本要求高，难以引入，只能先看文档自己请求。 云直播配置 由于新用户开通云直播功能的时候有20G免费直播流
AVL移动安全团队近日联合LBE发现一款内置于手机ROM的恶意代码模块。由于该恶意代码作者将此恶意模块运行释放的模块称为“Cake”，所以我们将其命名为“PoisonCake（毒蛋糕）”。 在分析过程中，我们还发现该恶意代码中存在明显的恶意代码作者身份标识tjj，ruanxiaozhen，并且其最后编译时间为2014年8月26日10点20分。 该恶意模块恶意行为特点如下： PoisonCake可以单独运行，解密释放相关主体功能模块，在后台监控自身进程并执行以下恶意行为： 1. 注入Phone进程，
河道水尺水位监测系统基于python+opencv对河道湖泊水尺水位进行7*24小时全天候实时监测，当河道水尺水位监测系统监测到河道水位异常变化时，系统立即抓拍存档同步回传图片给后台监控平台，提醒后台工作人员及时处理异常情况，避免更大损失的发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
工地安全绳穿戴识别系统利用现场已经安好的监控摄像头（需对准监控位置）对监控视频画面开展实时监控分析，例如临边作业、洞口作业、攀登作业、工厂悬空作业和交叉作业等实时监控分析。工地安全绳穿戴识别系统一旦发现监控画面中相关人员并没有佩戴安全绳，系统会积极主动发给后台开启警报提示，并且同步给相关人员的手机上。
占道经营出店摆摊监测识别系统通过python基于yolov7网络架构深度学习模型对城市街道进行实时监测，无需人为干预。当占道经营出店摆摊监测识别系统监测到有商户出店摆摊违规经营或者流动商贩占道经营时，系统立即告警同步后台监控人员及时处理及时预警。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
工地视频监控行为分析对监控范围人员行为如高空作业安全带穿戴识别、安全帽佩戴识别、反光衣识别、工装着装识别等。当工地视频监控行为分析检测出人员未按要求在作业时穿戴安全带、安全帽、反光衣、工装时，系统联接当场语音广播提醒并抓拍传给后台监控留档保存。
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。
inotify可以监控同步数据服务器目录中信息的变化，采用异步的文件系统事件监控机制，利用事件驱动机制，而无须通过诸如cron等的轮询机制来获取事件，linux内核从2.6.13起支持 inotify，通过inotify可以监控文件系统中添加、删除，修改、移动等各种事件。
首先要和大家说声抱歉哈，由于工作上、生活上的某些琐事，以至于造成本节的断更。不过请不要悲伤。因为我在这期间也是做过详细的复习的。我相信一定会让你有更加深入的理解，同时也欢迎你向我提出不足。我们共同进步。话不多说，我相信你已经迫不及待了。还在等什么？let‘s GO
工地安全帽佩戴检测利用深度学习和神经网络算法，对监控区域人员安全帽佩戴实时检测，当安全帽佩戴检测系统检测到有人未按要求佩戴安全帽，马上预警提醒，报警记录可展示在后台监控系统页面，还可以将报警记录传送到手机。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “人工智能，能治工人”，惨还是打工人惨。 谁能想到，最近又有俄罗斯一家游戏支付服务公司直接用AI算法开除了150名员工！ 判断依据就是通过后台数据看员工有没有“摸鱼”。 老板给这批“不幸”的打工人发的解雇邮件是这么写的： “您收到这封电子邮件是因为我的大数据团队分析了您在Jira、Confluence、Gmail、聊天、文档、仪表板中的活动，并将您标记为不敬业且效率低下的员工。换句话说，当您远程办公时，您并不总是在工作。” “当您远程办公时，您
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员，有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机，将火灾危险消灭在萌芽当中。
有软件工程方面的研究说，对于开发者个体而言，最优秀的开发者的生产效率约为平均值的2倍，而优秀的开发者会吸引其它优秀的人，或者激励与帮助团队中的其它成员，最终使团队之间的生产效率差异达到10倍之多。
现在乃至未来，设备越来越智能，联网能力也强，网络设施完善，流量也越来越便宜。那么本着能让数据跑路不让人跑路的宗旨，未来的设备出厂应具备一种自动化的运维手段和配套的云服务能力。像智能手机一样，没有听说卖出去的手机也需要厂家的运维人员维护吧，出厂自带一套系统服务，可以远程升级固件，自带应用商店，远程维护设备的基础服务，甚至可以选择性的收集应用日志，或者选配提供配套的云服务能力，如海康的安防类产品，除了产品本身外，就具备云服务能力。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，“打电话识别”，“睡岗识别”，“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”，“离岗识别”，“玩手机识别”等。
随着高清，4K视频的推广，视频GPU硬件编码，解码，转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起，深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注，对GPU 温度，占用率，显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
河道水面结冰识别监测系统利用河道两旁的监控摄像头实时监水面是否有漂浮物或者结冰等相关信息，提早向后台监控系统推送预警提醒，并且将相关河道结冰信息发送给相关人员的手机上，有效解决恶劣天气导致的河道水面结冰问题。
工地视频监控ai分析盒子系统能设在安全出口外或办公区域，依据视频监控自动识别不戴安全帽的人，并传出警示。工地视频监控ai分析盒子将警告信息推送到后台监控平台工作人员，与此同时截取图片做为凭证。工地视频监控ai分析盒子提升了作业区域的管理效率，保证了作业人员的安全。
腾讯云中间件 - 微服务团队产品2021年6月简报： 微服务平台 TSF 服务监控模块优化，新增微服务网关可扩展性；解决日志模块大索引与索引过多导致日志检索慢、超时问题。 消息队列 CKafka 支持partition级别的监控；七月发布预览。 消息队列 TDMQ 支持AMQP协议兼容；升级大规模延时消息架构；支持全资源级别的CAM鉴权。 微服务引擎 TSE 子账号授权流程优化，默认多可用区部署，默认数据持久化；公网开通，后台监控运维系统发布。 弹性微服务TEM 扩展各种场景下的部署管理能力；支持
有个接口数据量比较大，大概3M，每次访问时长都在1s甚至3s以上。后台监控显示数据查询只有100ms，传输占据了大量时间。
智慧工地反光衣识别系统是运用一个神经网络算法和机器学习技术，依据rtmp协议的智能化图象识别系统赋能我们的传统监控摄像头。智慧工地反光衣识别系统，借助监控摄像头能够自动监控厂区，检验人员是不是穿反光衣开展施工作业。当监控画面中一部分人没有按照规定穿反光衣，系统马上进行报警信息，通告后台监控工作人员，协助管理者开展安全工作。
安全帽佩戴检测摄像头借助现场已有的监控摄像头或者专门安装内置算法的监控摄像头，对现场人员安全帽佩戴进行实时识别检测。安全帽佩戴检测摄像头通过RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取分析。立即识别视频监控区域未戴安全帽的工人，并实时分析抓拍警报。
在 Go 的 1.14 版本之前抢占试调度都是基于协作的，需要自己主动的让出执行，但是这样是无法处理一些无法被抢占的边缘情况。例如：for 循环或者垃圾回收长时间占用线程，这些问题中的一部分直到 1.14 才被基于信号的抢占式调度解决。
渣土车空车未盖盖识别系统通过OpenCv+yolo网络实时监控路过的渣土车情况，渣土车空车未盖盖识别系统对没有盖盖或者空车的渣土车进行抓拍。渣土车空车未盖盖识别系统利用城市道路两旁的监控摄像头对交通来往车辆进行识别抓拍，若是空车或者没有盖盖，即会抓拍同步将截图发给后台监控系统平台，提醒后台人员及时处理，避免更大的损失发生。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
一个协程启动后，大部分情况需要等待里面的代码执行完毕，然后协程会自行退出。但是如果有一种情景，需要让协程提前退出怎么办呢？
android分为四个层，从高层到低层分别是应用程序层、应用程序框架层、系统运行库层和linux核心层,如下图所示:
安全帽ai自动识别算法是人工智能与视觉系统算法技术性的结合。通过10年的工艺累积，SuiJi vision具备深层次的人工智能自主学习、图像识别、行为分析、发展趋势认知、风险预警等工作能力，安全帽ai自动识别算法可以根据认知情景动态性、即时解析和管理方法情景个人行为来预知未来的风险性。
人员工装未穿戴识别预警系统基于OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术代替后台监控人员，人员工装未穿戴识别预警系统不需要人工干预自动识别不按要求穿工作服行为，发现违规行为立即抓拍存档同步后台人员及时处理违规行为，避免后续发生更大的危险事件。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
跑冒滴漏监测系统应用OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术对危化品生产区域实时检测，当跑冒滴漏监测系统检测到液体泄露时，立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理，提高图像数据的实时监控效率,，避免意外事故发生，同时降低人力巡检的劳动强度，保证人员安全降低运营成本。
ThreadLocal使用不规范，师傅两行泪 组内来了一个实习生，看这小伙子春光满面、精神抖擞、头发微少，我心头一喜：绝对是个潜力股。于是我找经理申请亲自来带他，为了帮助小伙子快速成长，我给他分了一个需求，这不需求刚上线几天就出网上问题了😭后台监控服务发现内存一直在缓慢上升，初步怀疑是内存泄露。 把实习生的PR都找出来仔细review，果然发现问题了。由于公司内部代码是保密的，这里简单写一个demo还原场景（忽略代码风格问题）。 public class ThreadPoolDemo { priva
城市道路井盖安全监测系统基于基于opencv+yolo计算机深度学习技术，城市道路井盖安全监测系统可以自动对城市道路井盖或者园区厂区井盖进行检测，如果通过监控摄像头检测到发现某个井盖缺失，城市道路井盖安全监测系统可以立即抓拍并回传给后台监控工作人员及时处理及时设指示标识，以防有人员不小心没看到就掉进去了。
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测，不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电，工厂静电释放识别系统马上开展警报，通知后台监控人员，并提醒负责人妥善处置。也可以根据报警记录和警报截屏的时间段，查询和播放视频，方便进行事后轨迹回溯。
排水口排水识别系统基于Python基于YOLOv7深度学习的计算机视觉识别检测算法，排水口排水识别系统赋予传统监测系统智能检测能力提升企业污水排放监督管效率，7*24小时不间断准确判断检测场景内的是否出现排水口排水情况，减少后台监控人员的工作量，减少后台漏报误报产生的失误操作。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现，结合了C3P0,DBCP，PROXOOL等DB池的优点，同时也加入了日志监控。
行话：也就是我们所说的主从复制，主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主
智慧工地安全帽佩戴识别系统能够全自动识别工作人员是不是戴安全帽，当监测到施工人员不戴安全帽时，会自行开启警报，提示安全管理人员妥善处理，是协助安全人员管理工作的智能化助手。智慧工地安全帽佩戴识别系统能够自动识别施工工地等施工现场工作人员是不是戴安全帽，合理避免安全事故，完成安全生产的智能管理，不用人工控制。根据安装在建筑工地的各种品牌监控终端，搭建视频监控系统，合理填补监管中传统摄像头的缺点，真真正正完成预警信息、正常监控管理。
电力施工作业绝缘手套识别系统通过Python基于YOLOv7对电力作业人员在电力设备上进行施工作业时是否佩戴绝缘手套进行识别分析，当电力施工作业绝缘手套识别系统检测到作业人员未佩戴绝缘手套时立即抓拍存档同步回传给后台监控人员，提醒相关人员及时制止，及时规避更危险的触电事故发生。
煤炭传送带状态检测系统通过Python+OpenCv机器视觉边缘分析技术对煤炭皮带状况进行实时监测，一旦煤炭传送带状态检测系统Python+OpenCv监测到皮带跑偏、堆煤、撕裂、异物等其他情况，煤炭传送带状态检测系统马上开展警报提醒，通知后台监控平台，并提醒相关人员及时处置。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
用户反馈insert待入库的队列堆积，当前还有1000W+的insert在消息队列中等待入口，请求堆积严重，怀疑数据库性能有问题
黑烟车识别抓拍系统利用利用Python基于YOLOv5通过道路已有卡口相机秒级自动识别道路上来往的黑烟车，黑烟车识别抓拍系统可以通过网络将黑烟车抓拍结果，包括黑烟车、车牌信息、车头车尾照片、林格曼黑度等级数据回传给后台监控数据平台。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
创建一个application.yml，这里添加的数据库是我学习Mybatis使用的数据库，你们也可以自行创建。
上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他 slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master, 可以有效减轻master的写压力 中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的 Slaveof 新主库IP 新主库端口 3.6，反客为主 SLAVEOF no one 使当前数据库停止与其他数据库的同步，转成主数据库
串口通讯用于设备之间，传递数据，物联网设备中广泛使用串口方式连接通讯，物联网通讯协议 ：Modbus 协议 ASCII、RTU、TCP模式是应用层的协议，与通讯方式无关。
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