定时移动项目日志


在日常开发中,尤其是对于商业站点来说,日志的 记录和分析是必不可少的一件事情,通常情况下是 通过日志写入特定的 目录和文件下,但是 这样一来目录里面的文件是 随着访问的 增加而日益增加,这样就带来很多的 问题 ,于是一来更多的 公司采用的 时候定期的把当前的日志移走,也就是说移动到其它的目录。但是这样实现起来也并不困难,我们可以直接用程序来实现日志的 移动但更多的时候我们是直接 用 shell脚本来进行日志的 移动。下面之是个人写的一个shell脚本,仅供参考:
#!/bin/bash
export $PATH
filename=`date +%F%H`
#日志存放跟目录
cd /opt
#获取目录名称
directory=`echo ${filename} | awk -F "-" '{print $1$2$3}'`
mkdir ${directory}
if [ -e "${directory}" ];then
cd "${directory}"
#这一步就是把需要移动的日志转移到当前创建的目录
cp /var/log/yum.log yum.log
#清除当前的日志
#echo '' > 日志存放绝对路径
else
echo "create directory error"
fi
保存该文件为 .sh结尾的文件,然后在配置crontab以每小时为一个周期进行日志的移动工作。
当日志移动以后我们可以直接进行该日志行为的分析工作。
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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