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    心跳检测服务剔除

    我们来看一下心跳检测有哪些特点: 客户端发起 我们前面说过Eureka的注册中心是一个运筹帷 幄的角色,足不出户办天下事,所以心跳服务是由一个个服务节点根据配置的时间主动发起的。...心电图里的信息 心跳检测之于服务注册来说,就像做心电图检查之于办入院手续,入院手续需要做全方位的检查,因此要同步数十个属性到注册中心,而做一个心电图,仅仅需要以下这些信息就够了 访问地址也就是Eureka...,这是心跳检测环节最复杂的一个知识点,它是当前服务节点最后一次与服务中心失去同步时的时间,InstanceInfo封装了该属性以及另一个搭档isInstanceInfoDirty,当isInstanceInfoDirty...这就要借助Eureka的服务剔除功能,服务剔除是心跳检测的后手,正是为了让无心跳响应的服务节点自动下线,让我们来看一下Eureka的服务剔除流程 启动定时任务 注册中心在启动的时候也会同步开启一个后...小结 本节带大家学习了关于心跳检测服务剔除的知识 心跳检测的作用,心跳包含的内容以及控制参数 注册中心服务剔除操作的核心流程 后面将会更新另一个和心跳密切相关的流程-服务续约的文章,关注我,第一时间获取我的最新动态

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    基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+Laplacian(模糊度检测) 的人脸检测服务

    写在前面 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前仅支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片识别 理解不足小伙伴帮忙指正,多交流...所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」 简单介绍 人脸检测服务, 用于输出适合人脸识别的 人脸数据集,这里通过 mtcnn...最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。 影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。...通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。影响因子是指图像金字塔中的 缩放因子,控制了不同尺度之间的跨度。较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。...较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸。因此,选择合适的影响因子是在准确度和速度之间进行权衡的关键。

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    检测WCF服务是否在线(动态执行WCF服务

    但是有的时候会莫名的停止,于是今天写了一个服务,定时去检测其他wcf服务是否在线。那么最简单的办法自然是引用其他wcf服务让vs给我们自动生成clientProxy然后一个个去调用是否正常。...我要弄一个通用的服务检测。   方案1:   对于httpbinding的wcf服务有个最简单的检测方法:就是用httpClient去请求一下服务地址看有没有服务描述xml返回。...如果有就是live不然就是服务异常关闭了。这个方法对于net.tcp绑定等不适用。   方案2:   使用反射动态生成channelProxy然后去尝试执行一个方法。...正常使用ChannelFactory调用wcf服务: var channelFactory = new ChannelFactory(endpoint); var proxy = this....这样,当需要监控新的wcf服务的时候只要在配置文件里添加一行协定,程序集,调用方法,endpoint的配置即可,当然协定所在的dll要复制到程序的跟目录下或者指定的文件下。

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    批量检测服务器状态

    一个网友反馈批量在腾讯云购买的服务器10台部分连接失败!!这里连接失败特指使用服务器秘钥的方式登录失败。...我这边也模拟用户的场景复测了一下一次性购买20台服务器,大概思路: 是先判断端口是否工作正常,如果不正常再来根据情况排查 再来通过脚本批量测试秘钥登录服务器,是否有异常。...这里拆分两块来完成,分别是检测端口是否工作正常和通过秘钥方式来模拟登录服务器。...先确认端口是否工作正常 如何批量检测这些服务器端口是否正常是摆在眼前的一个问题,当然检测服务器端口是否正常有很多方式,哪种是最快的让我想到以下方式推荐大家。...host为检测服务器IP command 为执行的命令

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    基于 Mtcnn(人脸检测)+Hopenet(姿态检测)+拉普拉斯算子(模糊度检测) 的人脸检测服务

    1写在前面 ---- 工作原因,顺便整理 博文内容为一个 人脸检测服务分享 以打包 Docker 镜像,可以直接使用 服务目前支持 http 方式 该检测器主要适用低质量人脸图片处理 理解不足小伙伴帮忙指正...所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》 ---- 2简单介绍 人脸检测服务, 用于输出适合人脸识别的 人脸数据集,通过...最终,O-Net提供了最终的人脸检测结果和人脸关键点的位置信息。...在这里插入图片描述 影响因子(原始图像的比例跨度)(scale_factor): MTCNN 使用了图像金字塔来检测不同尺度的人脸。通过对图像进行 缩放,可以检测到不同大小的人脸。...较小的影响因子会导致 更多的金字塔层级,可以检测到 更小的人脸,但会增加计算时间。较大的影响因子可以 加快检测速度,但可能会错过 较小的人脸。

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    Nginx系列:后端服务应用健康检测

    严格来说,nginx到目前为止没有针对负载均衡后端节点的健康检测的模块,但是可以通过proxy_next_upstream来间接实现,但proxy_next_upstream还是会把请求转发给故障服务器的...,然后再转发给别的服务器,这样就需要多一次转发。...nginx_upstream_check_module为淘宝技术团队开发的nginx模块,用来检测后方server的健康状态,如果后端服务器不可用,则请求不再转发到这台服务器。...8866"); // result.put("body", "我是服务器8867"); return result; } } 健康检查配置 upstream...interval: 向后端发送的健康检查包的间隔,单位为毫秒 rsie: 如果连续成功次数达到rise_count,服务器就被认为是up fall: 如果连续失败次数达到fall_count,服务器就被认为是

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    基于数据安全的风险评估(一):数据资产识别、脆弱性识别

    一 资产识别 1.1 资产分类 资产是具有价值的信息或资源,资产通常以多种形态存在,一般基于表现形式的资产分类包括:数据、软件、硬件、服务、文档、人员、其它。...技术脆弱性主要涉及数据库(结构化,关系型和非关系型)及网络层和主机层(非结构化,DLP检测)。具体脆弱性识别示例内容如下表: ?...数据脆弱性识别示例 二 识别方式 常见主要识别方法有问卷调查、工具检测、人工核查、文档查阅、渗透测试等,不同环节、不同场景下择优选择,本篇主要介绍工具检测,即数据库漏洞扫描系统。...数据库漏扫功能架构图示例图(中安威士-漏洞扫描系统) 端口扫描:系统提供自动搜索数据库的功能,可以直接给出数据库的各项信息 漏洞检测:(授权检测、非授权检测、渗透检测、木马检测) 授权检测:具有DBA...木马检测:检查数据库所在服务器是否感染木马,可检测出被占用的端口和木马种类。

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    Python 协程检测Kubernetes服务端口

    一、需求分析 在上一篇文章,链接如下: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/10237551.html 已经得到了需要的数据,现在需要对这些端口做检测,判断端口是否正常...实际情况是,有上百个端口需要检测。如果一个个检测,可能需要花费几分钟的时间,效率不够快! 那么首先想到的就是多进程,但是一个进程会消耗一个CPU。 在不影响性能的情况下,最快的办法,就是使用协程。...voucher-center-rc-n9wkl", "nodeName": "job-node147",      "beejob_port": 3011}]} class CheckServer(object):  # 检查服务端口...        self.process_list = []  # 进程列表     def check_tcp(self, ip, port, timeout=1):         """         检测

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    独家 | 流媒体服务中的诈骗检测

    引言 流媒体服务覆盖了全世界上百万的用户。这些服务使用户可以在较广的设备范围(包括智能手机、笔记本电脑和电视)上收看或下载内容。然而,该服务也存在一定限制,例如活跃设备数、信息流数量以及下载条目数。...大量的平台用户也构成了一个包括内容诈骗、账户盗用以及服务条款滥用在内的庞大特殊受攻击面。大规模和实时检测欺诈和滥用行为仍非常具有挑战性。 数据分析和机器学习技术能够很好地用于保障大规模流媒体平台安全。...流媒体平台图示:(a)说明可用于流媒体的设备类型(b)指定一组身份验证和授权系统,如许可证和清单服务器,用于提供加密内容以及解密密钥和清单,以及(c)显示流媒体服务提供者(作为数字内容提供者的代理实体)...DRM的核心是使用数字许可证,它为数字内容指定一组使用权限,并包含通过请求式流媒体服务来从所有者处获取流媒体内容的权限。 在客户端,请求发送给流媒体服务获取受保护的加密数字内容。...表4中使用XGBoost方法的多类多标签异常检测任务的标准化特征重要性值(NFIV)跨三个异常类,即(a)内容欺诈、(b)服务欺诈和(c)账户欺诈。 您可以在我们的论文中找到更多技术细节。

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    最后防线:Linux系统服务检测

    在主机入侵检测系统里,建立系统服务基线和检测系统服务进程行为,是检测恶意服务和恶意进程的关键。...只在使用systemd的Linux系统使用 建立系统服务基线 ---- 系统服务基线的建立,需要做的事情有如下几样: 获取所有安装的系统服务 获取当前系统运行级别 获取当前系统运行级别默认启动的服务...systemd/system/systemd-ask-password-wall.service /usr/lib/systemd/system/xl2tpd.service 检测系统服务进程行为...---- 在建立服务基线后,就需要获取服务的动态情况,就是要看有多少服务在运行,每个服务下面有多少进程在运行。...剩余内容请关注本人公众号debugeeker, 链接为最后防线:Linux系统服务检测

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