包含4513条PC端 user-agent，可用于爬虫；浏览器包含有chrome、ie6及以上、firefox、Opera、safari、edge
2024-09-23 12:10:45
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微信小程序搜索亚特技术也可免费获取资源。
atlassian系列软件所用辅助软件，已解决较新版本存在的BUG，经验证最新版本可以用。
已验证Confluence 8.4.0、Jira 9.10.0等。
参考文档1（Windows）：
https://blog.csdn.net/xujianflying/article/details/128229504
参考文档2：（Linux）
https://blog.csdn.net/xujianflying/article/details/127246699
Docker版本也支持，可查看“亚特技术”小程序文档。
2024-09-22 22:30:23
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SNMP4J-Agentx是一个基于Java的开源工具，主要用于实现简单网络管理协议（SNMP）的代理功能。这个工具在SNMP4J项目下开发，是SNMP4J的一个扩展，提供了更丰富的功能和更方便的接口来创建和管理SNMP代理。SNMP4J-Agentx 2.5.2版本的源码、示例和jar包包含在这个压缩包中，对于开发者来说是一个非常有价值的资源，可以帮助他们深入理解SNMP协议以及如何在Java环境中实现它。
SNMP（Simple Network Management Protocol）是一种广泛应用于网络设备管理的标准协议，它允许网络管理员远程监控和配置网络设备。SNMP由三部分组成：管理站（Manager）、代理（Agent）和管理信息库（MIB）。管理站用于收集和处理来自代理的数据，代理则负责与设备通信并处理管理站的请求，而MIB存储了网络设备的配置和状态信息。
SNMP4J-Agentx是SNMP4J的扩展，主要增加了对SNMPv3的支持，包括安全模型、认证和加密机制。SNMPv3相比之前的版本，增强了安全性，可以保护管理信息不被未经授权的访问。此外，SNMP4J-Agentx还提供了MIB编译器和代理扩展框架，使得开发者能够轻松创建自定义的MIB对象和代理功能。
源码分析是学习任何开源项目的关键。通过阅读SNMP4J-Agentx的源码，开发者可以了解到如何实现SNMP代理的内部工作原理，包括如何处理SNMP报文、如何实现MIB对象以及如何实现SNMPv3的安全特性。这对于希望自定义SNMP代理功能或者改进现有SNMP应用的人来说尤其有价值。
示例代码是学习如何使用SNMP4J-Agentx的快捷途径。通过这些示例，开发者可以快速上手，了解如何初始化SNMP代理，如何注册MIB对象，以及如何响应来自管理站的请求。示例通常包含了完整的代码和注释，有助于理解每个步骤的作用。
SNMP4J-Agentx的jar包则是实际运行SNMP代理所需的类库。开发者可以将这些jar包添加到他们的项目中，直接调用相关的API来实现SNMP功能。同时，这些jar包也包含了所有必要的依赖，使得部署和运行SNMP代理变得更加简单。
SNMP4J-Agentx 2.5.2提供了全面的工具和资源，让Java开发者能够高效地实现和维护SNMP代理。无论是新手还是经验丰富的开发者，都能从中受益，进一步提升对SNMP协议的理解和应用能力。通过深入研究源码、实践示例代码并利用提供的jar包，开发者可以在网络管理、设备监控等领域开发出高质量的解决方案。
2024-08-20 09:41:46
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在IT领域，软件管理和监控是至关重要的任务，而Zabbix Agent是其中一款广泛使用的开源解决方案。本文将深入探讨Zabbix Agent及其批量安装过程，以及与之相关的依赖库PCRE2。
Zabbix Agent是一款强大的网络监控工具，用于收集服务器、网络设备和其他IT资源的性能数据。在Zabbix 6.4.1版本中，它提供了丰富的监控功能，能够实时监控硬件状态、系统负载、网络流量等关键指标，并将这些信息报告给Zabbix Server，以便进行进一步分析和预警。`zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm`是适用于Red Hat Enterprise Linux 7 (RHEL 7)平台的64位Zabbix Agent安装包，支持自动化安装和配置，极大地简化了部署流程。
在安装Zabbix Agent时，常常会遇到依赖问题。`pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm`就是其中一个重要的依赖库，全称为Perl Compatible Regular Expressions 2。PCRE2是用于处理正则表达式的库，Zabbix Agent在进行数据匹配和过滤时会用到这个库。因此，在安装Zabbix Agent前，确保PCRE2库已经正确安装，可以避免因依赖问题导致的安装失败。
安装Zabbix Agent的步骤通常如下：
1. **下载安装包**：你需要获取`zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm`和`pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm`这两个文件，这可以通过官方渠道或第三方镜像站点完成。
2. **安装依赖**：在RHEL 7环境下，使用`yum`命令安装PCRE2依赖库：
```
sudo yum install pcre2-10.23-2.el7.x86_64.rpm
```
3. **安装Zabbix Agent**：接着安装Zabbix Agent：
```
sudo yum install zabbix-agent-6.4.1-release1.el7.x86_64.rpm
```
4. **配置Zabbix Agent**：安装完成后，需要对Zabbix Agent进行配置。主要配置文件是`/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf`，包括设置Server地址、监听端口、数据收集频率等参数。
5. **启动和启用服务**：启动Zabbix Agent并设置为开机启动：
```
sudo systemctl start zabbix-agent
sudo systemctl enable zabbix-agent
```
6. **验证安装**：可以通过`systemctl status zabbix-agent`检查服务状态，确保Zabbix Agent已成功运行。
批量安装Zabbix Agent时，你可以将上述命令集成到一个脚本中，并在多台主机上执行。如果使用的是配置管理系统如Ansible，还可以编写playbook自动化执行这些步骤，大大提高了效率。
Zabbix Agent是高效监控IT环境的工具，而PCRE2是其关键的依赖库。正确地安装和配置这两者，可以实现对IT基础设施的全面、实时监控，确保业务的稳定运行。在RHEL 7环境下，通过上述步骤和方法，可以顺利地进行Zabbix Agent的批量部署。
2024-07-10 17:02:47
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AI Agent大模型是基于大型语言模型（Large Language Models，LLMs）构建的智能体，它们能够执行复杂的任务，并且具备与环境交互、主动决策和执行任务的能力。以下是一些值得关注的AI Agent大模型及其特点：
1. **AutoGPT**：一个开源项目，能够通过API创建完整的项目，自主完成任务。
2. **AgentGPT**：允许用户配置和部署自主AI智能体，为自定义AI命名并设定目标以实现。
3. **Baby AGI**：一个人工智能驱动的任务管理系统，使用OpenAI和Pinecone API来创建、确定优先级和执行任务。
4. **Jarvis (HuggingGPT)**：由Microsoft开发，使用多个AI模型来完成给定任务，以ChatGPT作为任务控制者。
5. **Aiagent.app**：一个Web应用，允许用户创建自定义AI智能体以执行特定任务并实现目标。
2024-07-07 10:48:46
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分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。
2024-06-26 09:50:15
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基于Multi-Agent的电子信息装备体系作战效能评估方法
本文主要介绍了一种基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法。该方法通过将多Agent方法应用于电子信息装备体系的评估中，旨在提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率。
首先，本文阐述了电子信息装备体系及体系效能评估的概念，并分析了装备体系评估的主要方法和技术。然后，通过对比分析现有的装备体系效能评估方法的优缺点和适用范围，将多Agent方法引入到电子信息装备体系评估中。
多Agent方法是一种基于分布式人工智能技术的评估方法，它可以模拟电子信息装备体系的复杂行为和交互过程，从而评估电子信息装备体系的作战效能。此方法的优点在于它可以模拟电子信息装备体系的多种作战场景，评估电子信息装备体系的作战效能，同时也可以评估电子信息装备体系的子系统的效能。
在本文中，还介绍了多Agent方法的概念、优缺点和基本结构，并构建了电子信息对抗系统的作战效能度量指标，设计了电子信息对抗系统的作战效能仿真框架，并基于AnyLogic平台进行了仿真验证。
此外，本文还讨论了基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景。结果表明，基于Agent的评估方法既适用于电子信息对抗系统的作战效能评估，也适用于电子信息装备体系及其子系统的效能评估。
本文提出的基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法可以提高电子信息装备体系的作战效能评估的准确性和效率，为电子信息装备体系的发展和应用提供了新的思路和方法。
知识点：
1. 电子信息装备体系的概念和分类
2. 装备体系评估的主要方法和技术
3. 多Agent方法的概念、优缺点和基本结构
4. 基于Multi-Agent方法的电子信息装备体系作战效能评估方法
5. 电子信息对抗系统的作战效能度量指标和仿真框架
6. AnyLogic平台在仿真验证中的应用
7. 基于Agent的评估方法在电子信息对抗系统和电子信息装备体系的应用前景
2024-06-17 15:42:08
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