ELK日志分析系统.md

包含报告，源程序，介绍视频。注意地图好像我用的是绝对路径，可能到你的电脑下需要重新设置数据的源路径。以下是报告节选：第三章 逻辑实现和物理实现 17 3.1逻辑模型 17 3.2 物理模型 18 第四章 系统初始化介绍 19 4.1需要软件 19 4.2 初始化以及数据导入 19 第五章 主要功能与代码 21 5.1 自定义类 21 5.1.1 SQL类用来方便数据库的链接 21 5.1.2 STATIC类用来存储一些全局变量： 23 5.2 登录与注册界面 24 5.2.1 登录 24 5.2.2 注册 26 5.3 普通人员系统 28 5.3.1 首页 28 5.3.2 修改和保存个人信息 29 5.3.3 记录和排名 32 5.4 采样人员系统 34 5.4.1 首页 34 5.4.2上传信息 35 5.4.3任务和申请 37 5.4.4工作记录 38 5.5 检测人员系统 43 5.5.1首页 43 5.5.2上传检测信息 44 5.5.3个人信息 44 5.5.4检测记录 45 5.6 管理人员系统 46 5.6.1（表格）人员管理 46 5.6.2（表格）任务管理 49 5

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Senta是一款百度开源的情感分析系统。 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。 近日，百度正式发布情感预训练模型SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis）。SKEP利用情感知识增强预训练模型， 在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA，此工作已经被ACL 2020录用。 为了方便研发人员和商业合作伙伴共享效果领先的情感分析技术，本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。而且，为了进一步降低用户的使用门槛，百度在SKEP开源项目中集成了面向产业化的一键式情感分析预测工具。用户只需要几行代码即可实现基于SKEP的情感预训练以及模型预测功能。 SKEP SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。 百度研究团队在三个典型情感分析任务，句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification），评价对象级情感分类（Aspect-level Sentiment Classification）、观点抽取（Opinion Role Labeling），共计14个中英文数据上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。实验表明，以通用预训练模型ERNIE（内部版本）作为初始化，SKEP相比ERNIE平均提升约1.2%，并且较原SOTA平均提升约2%。

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