在这个维保过程中可以使用二维码来帮助简化工作流程,除了简化流程以外,维保二维码还有以下优点,具体是:1.便捷快速消费者通过扫描产品维保二维码,可以快速访问产品维保信息,避免了消费者需要到专门的售后服务点或者联系客服咨询的麻烦 5.数据精准使用产品维保二维码可以记录每个产品的使用情况和维护记录,帮助企业更好地了解产品使用情况和市场需求,优化产品设计和售后服务策略。 2、扫码记录维保情况工程师履行运维服务后,用微信扫码记录维保过程,可以使用图文、音视频等多种形式,全程都在微信中操作,不需要培训。 维修人员维修后,能在该异常记录下添加维修说明,形成闭环。 应用过程大致分为以下几步:收集产品信息并整理成台账,导入Excel批量制作产品维保二维码完成各项权限及功能设置:填写表单、查看数据、异常通知等打印二维码,贴在产品表面,现场人员就可以扫码添加维保记录了有权限的管理人员可以手机端或电脑登录管理后台
关键词: WKWebView SIGSEGV(11) WebKit::LegacyCustomProtocolManagerProxy::stopLoading(unsigned long long 吓得我立马跑到bugly上查看crash记录。在通过符号表转换后,我得到了以下crash时的堆栈信息。 9 CoreFoundation CFArrayApplyFunction + 80 10 CFNetwork RunloopBlockContext::perform() + 128 11
request 的值并不是指给容器实际分配的资源大小,它仅仅是给调度器看的,调度器会 “观察” 每个节点可以用于分配的资源有多少,也知道每个节点已经被分配了多少资源。被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和,它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。如果发现节点剩余可分配资源大小比当前要被调度的 Pod 的 reuqest 还小,那么就不会考虑调度到这个节点,反之,才可能调度。所以,如果不配置 request,那么调度器就不能知道节点大概被分配了多少资源出去,调度器得不到准确信息,也就无法做出合理的调度决策,很容易造成调度不合理,有些节点可能很闲,而有些节点可能很忙,甚至 NotReady。
设备远程运维服务是在新一代信息技术与制造装备融合集成创新和工程应用发展到一定阶段的产物,它打破了人、物和数据的空间与物理界限,是智慧化运维在智能制造服务环节的集中体现。 (2)设备维护保养管理系统针对设备的维保历程及预计保养日期采用数字化方式记录,便于维护人员清楚了解机台的维保记录,完成任务式点检。 (2)集团公司的设备统一运维管理设备远程运维管理系统,为企业打造智能化管理平台,实现智能化运维管理,降低运营成本,提升利润和运维效率,为客户打造数字化管理新模式,帮助企业实现数字化运营管理。 (3)设备生产厂家的运维管理系统提高设备生产厂家的对客户故障工单的响应,客户的车间人员可以电子化提报故障工单,并实时追踪故障工单的处理状态。 总结传统企业必须改变传统设备运维服务模式,加快布局、推广设备远程运维服务体系建设,以提高设备的整体管理水平,提高设备可靠性和可维修性,提高产品质量,提高企业的经济利益和社会效益。
0x00 前言 前段时间在搞等保,根据等保的安全要求,需要对公司的服务器进行安全加固,其中就涉及到对SSH Server的加固。正好最近有空,笔者将加固过程的一些经验,总结分享一下,于是有了本文。 0x01 等保视角下的SSH 加固之旅 等保规范中 对主机安全要求有以下一个方面 1)身份鉴别 2)访问控制 3)审计 4)入侵防范 根据这4点规范要求,结合实际加固经验,总结如下 一、服务端的加固: 3)基于权限最小化原则,限制不同用户使用不同角色的账户 有的同学登录ssh 服务器是为了执行日常的运维操作命令,有的同学则单存为了上传下载文件,根据权限最小化原则,则给与日常运维的同学以普通ssh账户, 除了在防火墙上做规则限制,还可以通过TCP Wrapper 和sshd_config的配置命令 3、审计角度的加固 按照等保的要求,服务器对日常的运维行为必须保留日志,便于审计 为了实现等保的审计要求, 可以选择加入堡垒机,或者将ssh 登录日志、bash 操作日志集中转发之SOC或者内部日志平台(比如通过syslog方式),可以参考的文章有: 安全运维之如何将Linux历史命令记录发往远程Rsyslog
话不多说,开始分享最近在k8s使用和运维上遇到的一些问题和解决经验。 -13T11:23:11Z", GoVersion:"go1.12.12", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"} Server Version: version.Info GitCommit:"19e47ee3283ae98139d98460de796c1be1e3975f", GitTreeState:"clean", GoVersion:"go1.13.5"} 三 运维工具 其中,我们通常在持续集成时会使用yaml文件做发布配置,运维时通过命令行操作来执行安装、重启、查看日志等常规操作;而dashboard则是日常观察和问题排查的简单且便捷的方式。 通过dashboard,我们可以查看各service、deployment、pod的健康状况,并在config map中查看已配置参数(运维中很重要,一些服务启动异常,往往是配置有误导致的)。
最近偶尔需要处理一些客户问题,这里记录更新下常用命令 OS tcpdump -i eth0 -s 0 -w s2_s.cap port 3006 strace -T -tt -e trace=all
11.3 使用PCA进行降维 主成分分析是一种应用非常广泛的线性降维方法,适合数据集包含非常多的特征,并且特征间彼此冗余(相关的情况)。 通过将特征集缩减成一小部分能代表原始特征集最主要变化的主要特征分量,实现高维数据到低维数据空间的映射。 多维尺度分析通过图形方式展示多个对象之间的相似或相异程度距离),多维是指映射到一维、二维或多维空间表达CF全家人相对距离,一般使用一或二维空间。 算法分为4步:确定邻近点,构建邻接图,计算最短路径和MDS分析找到数据间的低维嵌入。 扩展可以将RnavGraph包将图形作为数据浏览的基础方式来实现高维数据的可视化。 ISOMAP是全局性非线性降维,LLE主要是局部母性降维算法,假设每个数据点可以由k个邻近点的母性组合构成,映射后能保持原来的数据性质。
山西某大型焦化厂炼焦区的电气维护运行及检修系统,需对炼焦设备的关键参数进行实时监控与远程控制。该区域的耦合加热开关、冷风阀等设备的启停状态,以及运行参数需通过开关量信号传感器DTD110H采集,并上传至PLC控制柜实现集中管理。
11.三态逻辑可以在顶层模块中使用,子模块中避免使用三态。 12.没有未连接的端口(建议级别)。 13.到其他模块的接口信号,按如下顺序定义端口信号:输入,(双向),输出。
更新仓库提交历史 Git 提供了一些工具,可以帮助我们完善版本库中的提交内容,比如: 合并多个 commit 提交记录 日常开发中,我们为了完成一个功能或者特性,提交很多个 commit 记录。 命令 7 d/drop 移除这个 commit 记录 删除意外调试的测试代码 有时候提交之后,我们才发现提交的历史记录中存在这一些问题,而这个时候我们又不想新生成一个 commit 记录,且达到一个修改的目录 即,修改之前的 commit 提交记录。 使用引用日志记录 如何找回我们丢失的内容和记录? 我们之前说过,使用下面命令回退内容、强制推送代码、删除本地分支,都是非常危险的操作,因为重置之后我们就没有办法在找到之前的修改内容了。 # 克隆不包含LFS数据 $ GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone http://xxx.xx.xxx/xxx 11.
第三方维保服务商 服务器在首次原厂商维保到期后,都面临着续保的问题,原厂商续保服务价格高昂,维护不及时。同时因设备的品牌、型号及品种繁多,需与众多设备原厂商协调,工作量大且繁琐。 而第三方维保服务商相较于原厂因稍低的价格和定制化的全面周到服务,获得了不少用户的青睐。 普通的维保服务工作:(以服务器硬件维保为例) 工程师巡检发现故障或是用户自发现问题电话通知服务商后,由服务商派工程师上门排查,找到故障设备,并查看设备的PN号将故障设备带回。 这样的工作流程让维保商面临很大的挑战: 每次都是客户投诉 不能在用户之前了解设备故障和运行状态。 7x24现场值班人手不够,工程师多次上门维修成本高。 PIGOSS TOC +BSM 帮助维保商提高工作效率,降低运维成本 用户机房部署PIGOSS BSM,维保商运维服务中心部署PIGOSS TOC .当BSM监控到服务器某硬件设备出现问题后,直接将故障信息主要是设备的
序 本篇为管理要求中系统运维管理的部分,等级保护中内容最多的一个章节。文中内容都是个人观点,如有不对的地方欢迎纠正。文章以等保三级系统为基础,从合规角度解读要求。 前序文章(请点击底部阅读原文查看): 等保到底是个啥(一):物理安全部分 等保到底是个啥(二):网络安全部分 等保到底是个啥(三):主机安全部分 等保到底是个啥(三):主机安全部分 等保到底是个啥(四) :应用与数据安全部分 等保到底是个啥(五):制度与人员安全部分 等保到底是个啥(六):系统建设管理部分 ? 偏运维的管理,包括的制度其实比较多,差不多每一条都要有一个对应的制度,而且,最特么烦的就是没个制度都要跟一个流程,都要有过程记录(可以是电子流程),这就很麻烦了,不过大企业标准流程就是这么搞的,真正跑起来之后其实也不错 a) 指定网络管理员(AB岗,不可与其他运维职位兼职),做好日常运维工作,做好巡检记录; b) 已经说的很明白了,制定一份网络安全管理制度,包括配置管理(这里只提到了安全配置,其实网络配置也要一起备份)
线上某些系统业务跑一段时间后,日志就会越来越多,考虑到业务机器磁盘有限,需要添加业务日志清理功能。根据日志所在分区磁盘使用情况来判断是否清理日志,比如当日志分区磁盘空间使用超过90%时,将一周前的日志打包转移到别处 (别的分区下或远程存储设备上)。脚本 (/opt/script/log_clear.sh) 如下:
:当一个任务有很多特征时,我们找到最主要的,剔除不重要的 主流方法 1.投影 投影是指找到一个比当前维度低的维度面(或线),这个维度面或线离当前所有点的距离最小,然后将当前维度投射到小维度上 二维投射到一维 三维投射到二维 2.流形学习 当然,当数据集投影后在低纬度上有重叠的时候,我们应该考虑别的方法 我们来看看被称为瑞士卷数据集的三维图 经过两种降维数据的处理,我们得到下面两幅二维数据可视化图 我们可以看到 ,左边的数据 有很多重合的点,它使用的是投影技术,而右图就像将数据集一层层展开一样,这就是流形学习 我们接下来介绍三种常见的具体实现这些的降维方法 一、PCA主成分分析 介绍 pca主成分分析是一种投影降维方法 PCA主成分分析的思想就是:识别最靠近数据的超平面,然后将数据投影到上面 代码 这是一个最简单的示例,有一个两行三列的特征表x,我们将它降维到2个特征(n_components参数决定维度) from ,重要的是我们要理解为什么要降维——减少不重要的特征,同时也能加快模型的训练速度
降维 用一个低维度的向量表示原来高维度的特征,避免维度灾难。 降维方法 主成分分析 线性判别分析 等距映射 局部线性嵌入 拉普拉斯特征映射 局部保留投影 PCA最大方差理论 原始数据高维向量包含冗余与噪声。 举个例子 如果在三维空间里面,一系列数据点过一个平面,如果我们使用xyz来表示,就需要用到三个维度。 而如果我们将其放在一个平面,使用xy来表示,那么就只有两个维度,而且数据也不会有任何的丢失,这样,我们就完成了从降维,从三维到二维。 对于给定的一组数据 ? ,通过以下映射将n维样本映射到d维 相关阅读: 机器学习day9-决策树 机器学习day8-SVM训练误差为0的解存在问题 机器学习day7-逻辑回归,分类问题
name: shutdown-port nodePort: 30002 selector: app: myweb 试验Service代理多组Pod 在kubernetes学习记录
Android11已经发布,WiFi相关代码改动不大,在这里记录一下,方便日后做开发。 新增变量:CreatorScanResult CREATOR 实现可包装的接口 int WIFI_STANDARD_11AC int WIFI_STANDARD_11AX int WIFI_STANDARD _11N int WIFI_STANDARD_LEGACY int WIFI_STANDARD_UNKNOWN WifiConfiguration.AuthAlgorithm 新增变量:int
之前记录过mmcv-full 1.2.7 在Win 10 下的安装记录,和 Windows 10 mmcv-full 1.3.6 安装记录,本以为可以安享一段时间宁静,突然发现1.3.6训练有问题,重新安装了 mmcv-full 1.3.9,本文记录安装过程。 环境记录 Win 11 专业版 Python 3.8.5 (Anaconda3-2020.11) 显卡型号 GTX 1660 显卡驱动 470.14 CUDA 11.1 cuDNN 8.2.1 PyTorch 1.8.1 + cu11.1 torchvision 0.9.1 + cu11.1 VS 2019 Community MMCV 1.3.9 环境配置 按照记录的环境逐步搭建,这是我安装mmcv时的环境 06.29069683_0 cuDNN 8.2.1 针对CUDA 11.1, cuDnn 可选择的版本其实有好几个 8.0.4 支持 11.1 8.1.1 支持11.0、11.1、11.2 8.2.1 支持 11
Raid全称” 独立磁盘冗余阵列”, 有时也简称磁盘阵列(Disk Array)。