中兴通讯发布的《Unitrans ZXONE 8300(V1.00) 智能光传送平台维护手册 告警性能事件分册》主要涉及了智能光传送平台ZXONE 8300在运行维护过程中，如何通过性能和告警信息的分析快速定位故障点。手册详细介绍了设备的性能信息和告警信息，包括定义、分类、处理等关键知识点，以确保网络的稳定和可靠性。 性能信息方面，手册首先定义了性能信息的含义，包括数字量性能和模拟量性能。其中，数字量性能指的是通过二进制形式记录的数据，如接收错包数，而模拟量性能则是指连续变化的数据，如输入输出光功率等。性能信息的分类主要分为按性能检测点划分和按性能信息类型划分。性能检测点的划分涉及了设备的不同部分，例如SEOBA（单板）输入输出光功率等，而按性能信息类型划分则涵盖了从数字量到模拟量的多种性能参数。手册还详细列举了常见的性能信息及对应的处理方法，例如15分钟/24小时接收错包数、OTUkBIP8误码、光功率性能等，并说明了处理这些问题的建议和步骤。 告警信息部分，手册首先对告警信息进行了综述，包含了告警的分类、严重程度、级别和汇总表。告警分类有助于快速识别故障类型，例如电路故障、板卡故障、性能故障等；告警严重程度和告警级别则用于指示问题的紧急程度和严重性，对于快速响应和处理至关重要。在常见告警信息及处理一节中，手册列举了一系列可能出现的告警情况，例如B1/B2误码越限告警、输入弱光告警等，并提供相应的故障处理指导。这些告警信息和处理方法对于维护人员来说是极其宝贵的，能够帮助他们迅速定位问题并采取合适的解决措施。 此外，手册中还包含了关于中兴通讯公司的一些基本信息，如地址、联系电话、技术支持网站和电子邮件等，便于用户在使用ZXONE 8300智能光传送平台时可以快速获取帮助。同时，手册中也明确声明了该资料的著作权归属和使用限制，强调了未经书面许可，用户不得擅自使用其中的商标和标志。 为了适应产品可能的改进和技术变更，中兴通讯还提醒用户，可以通过其技术支持网站***查询最新信息。这保证了手册内容与产品实际情况保持一致，即使出现产品更新换代，用户也能通过官方渠道获得最新资料，确保系统的稳定运行。 手册中还包含修订历史，这有助于用户了解手册的更新情况和变动内容。修订历史列出了修订日期、修订原因以及修订的具体内容，这不仅有助于用户掌握手册的版本信息，还可以根据修订历史追溯到特定的问题处理方法是否因技术更新而改变。 这份维护手册是ZXONE 8300智能光传送平台的重要参考资料，为维护人员提供了详细的性能监测和故障处理知识，是确保光传送平台稳定运行的关键工具。通过学习和应用手册中的知识点，可以有效地提高网络的可靠性和降低维护成本。

内容概要：本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统，详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上，通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测，同时提供有友好的GUI用于交互操作，在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群：专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要实时监视溺水事故的各种场景，包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议：为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节，鼓励深入探讨与实践相关内容。

zabbix短信.微信.钉钉告警脚本.md.pdf文档。zabbix短信.微信.钉钉告警脚本教程

有原理图以及源代码，下载即用

为了解决日志文件监控的问题， 使用python脚本完成了基于关键字的告警功能 环境 python 2.7 依赖包 time \ traceback \ filelock \ logging 代码如下： #!/bin/python #coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') import re import os from urllib import urlencode import logging import filelock import time import traceback #config

WPF设计简单测试界面，利用cavans实现红色闪烁报警提示，及声音报警。同时可以利用腾讯云短信平台发送短信通告。实现了整套告警方法。

基于yolov4实现飞鸟入侵检测语音告警系统(含GUI登录界面和模型).7z darknet版yolov4实现 带GUI登录操作界面及训练好的模型，可检测飞鸟视频，发出语音告警。 windows环境运行 应用场景：飞机场航空预警等

兼容centos 7.3以上 tar -zxvf snmp.tar.gz cd snmp rpm -ivh *.rpm

yolov5+PyQt5实现玩手机行为检测语音告警源码_带GUI界面+模型(5千多个目标训练)+评估指标曲线+操作说明.zip 包含如下： yolov5算法 pyqt5 GUI界面 检测到玩手机语言告警 玩手机模型 评估指标曲线+操作说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足 3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 4、迭代200次，模型拟合较好。 5、识别一个类别：“电单车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。