LR监控

lr分析法使用LR分析法进行分类预测的详细Python代码。读取数据文件data = pd.read_csv("data.csv")，查看数据前5行并进行数据处理。将目标变量转换为数值类型，0表示负例，1表示正例。

提供网站可用性、FTP目录、FTP服务、Ping端口、域名解析、数据库、POP3、SMTP、网页内容等多项监控功能，确保任务运行稳定，并及时反馈故障信息。欢迎使用，期待您的反馈意见。

系统监控数据包含多种脚本，以及如何优化ETL加工链路的PKG清理方法。

Kafka 网页监控工具包，帮助大数据和 Kafka 学习者深入了解 Kafka 运行情况。

SQL监控工具用于追踪客户端执行过的SQL语句。

MySQL监控工具详解用于监控数据库与Linux服务器的功能与应用。

使用 perl 库安装 Innotop，包括：Term::ReadKey 2.10、DBI 1.13、DBD::mysql 1.0，自带 InnoDBParser 1.1。可使用 CPAN 安装：perl -MCPAN -eshell install Term::ReadKey install DBI install DBD::mysql，之后执行 perl Makefile.PL 和 make install 完成安装。

MySQL MTOP是一款企业级监控系统，采用Python+PHP架构，可对MySQL数据库进行全方位的监控。系统通过Python实现多进程数据采集和告警，PHP负责WEB展示和管理。 MTOP无需在MySQL服务器安装Agent，只需在监控WEB界面配置相关数据库信息即可。启动监控进程后，系统即可对数据库状态、连接数、QPS、TPS、流量、复制、慢查询等指标进行实时监控。 当数据库偏离正常运行阀值时，MTOP可发送告警邮件通知DBA处理。此外，系统还支持历史数据归档，并通过图表展示数据库近期状态，便于DBA和开发人员分析和诊断问题。

为了实现煤矿安全监控系统在移动设备上的同步监测和分析，开发了基于Android系统的移动监控平台。该平台能够实时采集监控数据，并即时显示井下环境和报警信息。用户可随时选择监测点和时间段，分析环境变化趋势并统计异常数据。

本研究针对推荐系统中排序模型的效率和精度问题，提出了一种基于 Spark Streaming、Kafka 和 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型。 模型构建: 数据实时获取与处理: 利用 Kafka 构建实时数据管道，实现用户行为数据的实时收集和传输。采用 Spark Streaming 对实时数据流进行清洗、转换等预处理操作。 特征工程: 从用户行为数据中提取多维度特征，包括用户画像特征、物品特征和上下文特征等，并利用 Redis 存储实时特征数据。 模型训练与评估: 采用 GBDT 模型进行特征筛选和组合，生成新的组合特征。将组合特征与原始特征一同输入 LR