已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/f2ce1da88290 在Android开发领域，日志收集是一项关键任务，它对于开发者调试、分析应用性能以及解决问题具有显著帮助。 在"Android-logging-aspect"项目中，提供了一种高效且灵活的日志收集机制，该机制通过AOP（面向切面编程）与Listener两种全局方式得以实现。 接下来我们将深入分析这两种技术。 AOP（面向切面编程）是一种编程思想，它使得开发者能够设定“切面”，这些切面能够被置入应用程序的多个位置，从而实现关注点的分离。 在Android平台中，我们一般借助Java或Kotlin的注解处理器工具，例如AspectJ或ButterKnife Zelezny，来达成AOP。 在此logging-aspect项目中，AOP技术或许被用于在特定方法调用前后自动嵌入日志记录代码，无需在每一个需要记录日志的地点手动编写日志语句。 例如，可以设定一个注解`@LogCall`，一旦该注解被施加于某个方法，就会在方法执行前后自动输出调用信息。 Listener（监听器）是Android开发中的一种常用模式，其目的是在特定事件出现时执行回调函数。 在该logging-aspect项目中，可能构建了一个全范围的Activity或Application监听器，用以监听整个应用的生命周期事件，并在这些事件被触发时记录相应的日志数据。 例如，可以在Activity的onCreate、onStart、onResume、onPause、onStop和onDestroy等生命周期方法中嵌入日志，以便洞察应用运行时的状态变化。 AOP与Listener的联合运用，可以使日志收集更加全面且无侵入性。 AOP能够捕获到方法级...

在地学领域，测井是获取地下岩石物理特性的重要手段，而数据处理是测井分析的关键环节。"Logging data processing matlab.rar"这个压缩包显然包含了使用MATLAB进行测井数据分析的相关代码和工具，旨在帮助地质地球物理的学生理解和实践测井数据的计算与分析。 MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于工程、科学和经济等领域。在测井数据处理中，MATLAB的优势在于其强大的数值计算能力、丰富的图形界面和灵活的编程环境。以下是一些可能包含在压缩包中的核心知识点： 1. **测井数据导入**：MATLAB可以读取各种格式的测井数据，如LAS或ASCII文件，将原始的测井曲线转换为可操作的数据矩阵。 2. **数据预处理**：测井数据通常需要清洗，包括去除异常值、平滑处理（如滤波）和校正，以消除测量误差和仪器影响。 3. **参数计算**： - **孔隙度（Porosity）**：通过测井曲线如密度测井、声波测井或中子测井，结合岩石物理模型，计算地层的孔隙度。 - **渗透率（Permeability）**：可能涉及 Archie 公式或其他复杂方法，利用电阻率测井、中子-伽马测井等信息估算。 - **饱和度（Saturation）**：根据中子-伽马测井、电阻率测井等数据，结合岩石的水和油气特性，计算油、气、水的饱和度。 4. **曲线解释与分析**：对测井曲线进行解释，识别地层特征，如砂体、泥岩、油气水界面等。 5. **地层建模**：基于测井数据，构建地层模型，如沉积相分析、地层划分、孔隙结构模型等。 6. **可视化**：MATLAB的绘图功能可以帮助用户直观展示测井曲线、计算结果和地层模型，便于理解和交流。 7. **算法实现**：可能包含一些经典的测井数据分析算法，如Kriging插值、神经网络预测、主成分分析等。 8. **脚本与函数**：压缩包中可能包含一系列MATLAB脚本或函数，用于自动化处理流程，提高效率。 9. **交互式界面**：可能还包含了MATLAB的GUI（图形用户界面）设计，使得非编程背景的使用者也能方便地操作和分析数据。 这些内容对于学习和研究测井数据处理的地质地球物理学生来说，是非常宝贵的学习资源。通过这些工具和代码，学生可以深入理解测井原理，掌握数据处理技术，并提升实际操作能力。同时，MATLAB的灵活性也鼓励学生根据自己的研究需求进行二次开发和扩展。

logging.h

Apache SkyWalking SkyWalking ：一个APM（应用程序性能监视器）系统，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。 抽象 SkyWalking是一个开源APM系统，包括对Cloud Native体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。 核心功能如下。 服务，服务实例，端点指标分析 根本原因分析。 在运行时分析代码 服务拓扑图分析 服务，服务实例和端点依赖关系分析 检测到慢速服务和端点 性能优化 分布式跟踪和上下文传播 数据库访问指标。 检测慢速数据库访问语句（包括SQL语句） 报警 浏览器性能监控 基础架构（VM，网络，磁盘等）监控 跨指标，跟踪和日志的协作 SkyWalking支持从多种来源和多种格式收集遥测（度量，跟踪和日志）数据，包括 Java，.NET Core，NodeJS，PHP和P

beanUtils 方便访问javaBean 附带支持框架 logging jar包，Apache提供的这个beanutils包极大方便了javabean的 操作。包含了最新的commons-beanutils-1.9.3.jar，以及其依赖的commons-logging-1.2.jar包

javax.servlet.jar and org.apache.commons.logging.Log.jar javax.servlet.jar and org.apache.commons.logging.Log.jar

spring依赖的commons-logging-1.2.jar包

commons-logging-1.2.jar，spring MVC 必备jar包

commons-logging-1.2-sources.jar资源

lua-log：Lua的异步日志记录库