nginx错误日志级别

在配置nginx.conf 的时候,有一项是指定错误日志的,默认情况下你不指定也没有关系,因为nginx很少有错误日志记录的。但有时出现问题时,是有必要记录一下错误日志的,方便我们排查问题。
error_log 级别分为 debug, info, notice, warn, error, crit  默认为crit, 该级别在日志名后边定义格式如下:
error_log  /your/path/error.log crit;  
crit 记录的日志最少,而debug记录的日志最多。如果你的nginx遇到一些问题,比如502比较频繁出现,但是看默认的error_log并没有看到有意义的信息,那么就可以调一下错误日志的级别,当你调成error级别时,错误日志记录的内容会更加丰富。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lin1/p/5675187.html

在Python中,我们可以使用NumPy库和PyTorch库来处理图像滤波操作。以下是各自库中如何实现这些基本滤波方法: **使用NumPy库:** NumPy主要用于数值计算,对于简单的图像滤波操作,你可以创建一个合适的大小的数组来表示过滤核,然后利用其卷积函数`np.convolve()`来应用滤波。 ```python import numpy as np # 假设我们有图片array img def mean_filter(img, kernel_size=3): kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / (kernel_size ** 2) filtered_img = np.convolve(img, kernel, mode='same') return filtered_img # 同理,其他滤波中值最大值最小值)可以用类似的方式实现,只是核不同: # 中值滤波:使用大小为kernel_size的二分查找核 def median_filter(img, kernel_size): pass # 最大值/最小值滤波:使用全为1或-1的核 def max_filter(img, kernel_size): kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) * -np.inf if min_value else np.ones((kernel_size, kernel_size)) ... ``` **使用PyTorch库:** PyTorch在处理图像时通常用于深度学习,但它也可以用于基本的图像处理。你可以使用`F`模块的卷积函数,并配合自定义的过滤核: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 假设img是一个PyTorch张量 def mean_filter_torch(img, kernel_size=3): kernel = torch.ones((kernel_size, kernel_size), dtype=torch.float32) / (kernel_size ** 2) filtered_img = F.conv2d(img, kernel, padding=kernel_size // 2) return filtered_img # 使用F.max_pool2d()等函数替换mean_filter_torch()来进行最大值/最小值滤波 ```
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