堆栈信息

掌握ELK堆栈的技巧

《学习ELK堆栈.pdf》 《学习ELK堆栈.pdf》

spark 0 2024-08-14

ELK堆栈Kibana汉化工具

【Kibana汉化包】是专为Kibana 6.X版本设计的语言本地化工具，为中文用户提供友好的界面体验。ELK堆栈中，Kibana作为重要组成部分，主要用于数据可视化和交互式探索，广泛应用于日志管理和分析领域。汉化包通过翻译按钮、提示信息、菜单选项等界面元素，使操作指示更加清晰易懂。安装和使用过程包括下载解压压缩包、“Kibana_Hanization-master”复制汉化文件到配置目录，修改配置文件设置默认语言为中文，然后重启Kibana服务。用户需注意汉化包与Kibana版本兼容性，并在需要时参考官方文档或社区寻求支持。

算法与数据结构 0 2024-09-14

使用Matlab开发动态数组堆栈对象

在Matlab开发中，解决动态数组问题的一部分方案是实现堆栈对象。Matlab中直接将元素附加到数组可能效率低下，特别是在不知道最终数组长度的情况下。堆栈对象作为链表的一种形式，包含顶部项目和指向下一级堆栈的指针，被实现为嵌套的元胞数组。例如，可以使用空栈初始化对象，然后逐个将元素推入堆栈。最后，通过堆栈转换函数将堆栈对象转换为Matlab数组，以优化性能。

Matlab 0 2024-09-28

利用ELK堆栈实现数据洞察和业务指标

通过实例详细介绍了如何利用Logstash收集和处理数据，使用Elasticsearch进行高效数据存储和检索，以及如何通过Kibana实现数据可视化和分析。此外，还讨论了ELK堆栈在生产环境中的部署考虑、监控和故障排查，包括配置管理、数据管理、索引模板和缓存管理等关键内容。全面指南，帮助读者充分利用ELK堆栈优势进行数据处理和分析。

统计分析 0 2024-09-14

基于MATLAB的交互式堆栈图形对象开发

基于多眼版本的MATLAB，开发了一种交互式数据可视化堆栈图形对象。

Matlab 1 2024-08-03

Austin：适用于 CPython 的 Python 框架堆栈采样器

Austin 是一个用纯 C 语言编写的，适用于 CPython 的 Python 框架堆栈采样器。它通过读取 CPython 解释器的虚拟内存空间来收集样本，从而获取有关当前正在运行的线程和正在执行的框架堆栈的信息。您可以使用 Austin 轻松创建强大的统计分析器，用于识别代码中的性能瓶颈。

统计分析 6 2024-05-23

查看图像堆栈GUI探索延时显微镜数据集

读取tiff图像堆栈：使用Matlab函数ReadTiffStack('绝对文件名')来加载数据集，然后通过GUI界面浏览图像堆栈。这种方法允许用户方便地探索和分析延时显微镜捕获的数据序列。

Matlab 0 2024-08-13

3D图像堆栈查看器优化后支持灰度图像处理

这是一个优秀的工具，用于显示各种3D图像堆栈，包括LSM（激光扫描显微镜）图像、CT扫描（X射线）图像、核磁共振图像、共聚焦显微镜图像和OCT（光学相干断层扫描）图像。当前版本专注于灰度图像处理，只需将您的图像堆栈格式化为3D数组，即可开始使用。

Matlab 3 2024-07-20

Matlab精度检验代码-HDR融合基于视觉显著性与堆栈扩展的无鬼HDRI

在进行HDRI（高动态范围图像）合成时，Matlab精度检验代码是必不可少的工具之一。此代码通过视觉显著性与堆栈扩展技术来提升图像合成精度，从而避免产生鬼影现象。该方法通过对不同曝光时间下的图像进行精确融合，能够生成具有高质量的无鬼影效果的HDR图像。 关键技术包括：1. 视觉显著性分析，确保合成时重要信息的突出。2. 堆栈扩展技术，通过细节保留与高对比度的处理来避免鬼影现象。3. 高精度图像处理，保持色彩和亮度的自然过渡。 此代码适用于各种HDR图像合成任务，尤其在多个曝光图像处理时表现突出，避免了传统方法中常见的合成误差和鬼影问题。

Matlab 0 2024-11-05

InformixSqlcode信息

Informix数据库中的Sqlcode详细说明了各种错误代码及其对应的解释和解决方案。这些代码对于开发人员和数据库管理员理解和解决数据库问题至关重要。Sqlcode包含了错误的详细描述，使得问题的诊断和修复更加高效。

Informix 2 2024-07-12