Logback(第一章)

Logback官方网站

引入jar包

不多解释logback引用slf4j,同log4j一样重写了slf4j。logback的性能要强于log4j。

        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>${slf4j.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-core</artifactId>
            <version>${logback.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>${logback.version}</version>
        </dependency>

基础输出

/**
 * @program: myspringboot
 * @description:
 * @author: Mr.Jangni
 * @create: 2018-05-24 20:58
 **/
public class LogBack {
    public static void main(String[] args){
        Logger logger = (Logger) LoggerFactory.getLogger("biz");
        logger.setLevel(Level.INFO);
        logger.trace("trace");
        logger.debug("debug");
        logger.info("info");
        logger.warn("warn");
        logger.error("error");

        Logger loggersql = (Logger) LoggerFactory.getLogger("sql");
        loggersql.setLevel(Level.WARN);
        loggersql.warn("select * from table");

    }
}
//输出 根据等级不同输出也不相同,注意观察biz和sql
2018-05-24 21:14:32.366 [main] INFO  biz - info
2018-05-24 21:14:32.369 [main] WARN  biz - warn
2018-05-24 21:14:32.369 [main] ERROR biz - error
2018-05-24 21:14:32.369 [main] WARN  sql - select * from table
【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置与程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证与系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
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