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我也要
tailf error.log -n 1000
cat error.log | tail -n 1000
cat error.log | head -n 1000
ThreadPoolExecutor相关行日志cat error.log | grep 'ThreadPoolExecutor'
grep -i 'http' error.log
sed -n '/2022-07-26/,/2022-07-29/p' error.log
linux入侵排查-综合日志分析
2.分析攻击者首次成功登录web管理后台的时间 还可以知道攻击者可能是通过10.2.4.11这个跳板服务器跳过来的，然后我们继续排查，可以发现日志中POST请求大多都是1047字节，然后往后大多是300字节，POST请求的响应状态码有200和302这两个，其中的302是爆破成功后持续爆破产生的日志，再1047字节和300字节中间夹着一个978字节，就是200响应和302响应的中间。7.分析攻击者留下的持久化后门的时间和后门执行情况 排查计划任务，发现有一个计划任务还是被加密的，应该是反弹shell的。
Linux查看日志
tail -fn 1000 test.log 或 tail -1000f test.log。tail -fn 1000 test.log | grep '关键字'shift + G 命令到文件尾部 上下箭头翻页。加上你要搜索的关键字例如？shift+n 反向查找关键字。2、配合着 grep 搜索用。1、实时查看最后1000行。按 n 向上查找关键字。
【应急响应篇】应急响应之日志排查方法，Linux篇
目录下，有 catalina.out、catalina.YYYY-MM- DD.log、localhost.YYYY-MM-DD.log、localhost_access_log.YYYY-MM-DD.txt、host-manager.YYYY-MM-DD.log、manager.YYYY-MM-DD.log 等几类日志。除了可对 Windows 和 Linux 系统日志进行分析，还可对 Web 日志、中间件日志、数据库日志、FTP 日志等进行分析。在默认情况下，WebLogic 有三种日志，分别是。
linux查看日志相关命令
服务器查看日志命令
Linux系统卡顿的排查方法和过程全解析
排查卡顿的最终目标不是只解决问题，而是让系统长期稳定、性能炸裂。综合前面的方法，这里总结几招“锦囊妙计”，让你的Linux系统跑得像飞一样。
hive sql每个用户的累积访问次数
我们有如下的用户访问数据 userId visitDate visitCount u01 2017/1/21 5 u02 2017/1/23 6 u03 2017/1/22 8 u04 2017/1/20 3 u01 2017/1/23 6 u01 2017/2/21 8 U02 2017/1/23 6 U01 2017/2/22 4 要求使用SQL...
详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法
这篇文章主要介绍了详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法,是Linux入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下 Linux 系统日志许多有价值的日志文件都是由 Linux 自动地为你创建的。你可以在 /var/log 目录中找到它们。下面是在一个典型的 Ubuntu 系统中这个目录的样子： 一些最为重要的 Linux 系统日志包括： /var/log/sy...
高德地图JS API私有化部署实战：从数据爬取到内网集成
本文详细介绍了高德地图JS API私有化部署的完整流程，涵盖从地图瓦片数据爬取、JS API离线化改造到内网项目集成的实战步骤。重点解决了在封闭内网环境中实现地图功能的核心难题，并提供了Vue.js项目中的具体集成代码与调试技巧，帮助开发者在离线环境下构建稳定可靠的地图应用。
Linux日志采样策略排查方法
Linux日志采样策略排查方法的关键不是记住更多命令，而是把高频日志控制、样本保留和排障价值放进完整运行链路中理解。只要能围绕现象、证据、影响范围和恢复路径建立稳定思路，就能更可靠地完成排查问题，并把一次性经验沉淀为长期可维护的 Linux 运维能力。本文面向具备一定 Linux 基础的技术人员，围绕日志采样策略展开，重点讨论高频日志控制、样本保留和排障价值。在中级运维和系统管理工作中，这类主题常常与配置变更、资源状态、权限边界、自动化任务和业务影响交织在一起，不能只靠单条命令做判断。
基于51单片机语音识别智能台灯设计
智能台灯；语音识别；STC89C52RC单片机
多模型动态路由（Fusion）：从“算力霸权”到“架构分权”的工程范式转型
多模型动态路由（Multi-Model Dynamic Routing）是指在多个大语言模型之间，根据请求特征、资源约束和业务目标，动态选择最优模型或模型组合的技术范式。传统网关擅长管理请求流量，但不理解“任务类型”。而AI路由层需要对每个请求进行语义理解、能力匹配和成本评估。从“算力霸权”到“架构分权”，这不是技术的线性演进，而是工程范式的根本转型。过去三年，开发者的核心能力是“选对模型”——在GPT、Claude、Gemini之间做出正确选择。
Linux死机排查方法——内存日志
本文所描述的内存日志，并不是将内核的printk重定向到内存中，因为printk的打印太多了，如果将日志写入到内存中，那就比正常的串口printk快的多，对系统的影响最小。简而言之，这种方法就是将关键模块的日志保存在内存中，等到下一次启动时，再将这些日志全部dump出来。
毕设帮扶：从0到1搭建基于YOLOv5的打架斗殴检测系统——助你搞定深度学习毕设
做完这个毕设，你已经掌握了从数据准备到模型部署、界面开发的全流程。把模型部署到边缘设备（如安防摄像头的嵌入式系统）上，实现本地化实时检测与报警；加入行为严重程度分析（如轻微推搡 vs 严重斗殴）、涉事人员数量统计，让系统从“检测”升级为“智能安防决策”；尝试融合声音、红外等多模态数据，打造全方位的暴力事件监测系统。按照这个教程一步步做，你的毕设肯定能做得很扎实。要是过程中遇到啥问题，别担心，慢慢梳理或者咱们一起聊聊，一定能把这个毕设做成你满意的作品。
Linux排查错误的命令,Linux中的日志及用日志来排查错误方法是什么
Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。在Linux中我们可以通过使用日志来查看和排错，具体怎么操作呢?这篇文章主要介绍了详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法,是Linux入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下Linux 系统日志许多有价值的日志文件都是由 Linux 自动地为你创建的。你可以在 /var/log 目录中找到它们。下面是在一...
CS之攻击菜单详解-后门生成与上线
能够生成如HTA文档、office宏、payload生成器、exe程序。 windows可执行程序exe 可以看到能生成两种windows可执行程序，其分别代表stage分阶段和unstage(stageless)不分阶段。传送门 ——>Cobalt Strike中payload的stage与unstage区别 选择监听器后，按需生成不同类型的exe 然后在目标机器运行即可上线 payload生成器 选择生成如下类型的后门 ——>https://che...
风机叶片小规模振动监测数据集--读取测试
ETH风电叶片缺陷数据集–读取测试 数据简介 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 结构健康监测是保障重要机电设备、建筑设施健康的重要技术手段。 一、lvm_read包安装 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务
linux定向查日志_详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法
Linux 系统日志许多有价值的日志文件都是由 Linux 自动地为你创建的。你可以在 /var/log 目录中找到它们。下面是在一个典型的 Ubuntu 系统中这个目录的样子：一些最为重要的 Linux 系统日志包括：/var/log/syslog 或 /var/log/messages 存储所有的全局系统活动数据，包括开机信息。基于 Debian 的系统如 Ubuntu 在 /var/log/...
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
linuxmessage日志消失_详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法
Linux 系统日志许多有价值的日志文件都是由 Linux 自动地为你创建的。你可以在 /var/log 目录中找到它们。下面是在一个典型的 Ubuntu 系统中这个目录的样子：一些最为重要的 Linux 系统日志包括：/var/log/syslog 或 /var/log/messages 存储所有的全局系统活动数据，包括开机信息。基于 Debian 的系统如 Ubuntu 在 /var/log/...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
ubuntu 查询程序崩溃日志_详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法
这篇文章主要介绍了详解Linux中的日志及用日志来排查错误的方法,是Linux入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下Linux 系统日志许多有价值的日志文件都是由 Linux 自动地为你创建的。你可以在 /var/log 目录中找到它们。下面是在一个典型的 Ubuntu 系统中这个目录的样子：一些最为重要的 Linux 系统日志包括：/var/log/syslog 或 /var/log/mes...
OV9734 DATASHEET，完整规格书
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linux系统日志和故障排除方法,在Linux系统中进行硬件故障问题排查方法步骤
Linux 服务器在物理机、虚拟化、私有云、公共云和混合云等许多不同种类的基础设施中运行着关键的业务应用程序。对于 Linux 系统管理员来说，了解如何管理 Linux 硬件基础设施(包括与 网络、存储、Linux 容器相关的软件定义功能)和 Linux 服务器上的多种工具非常重要。在 Linux 上进行排除和解决与硬件相关的问题可能需要一些时间。即使是经验丰富的系统管理员，有时也会花费数小时来解...
linux查日志 权限不够,Laravel 部署遇到文件权限不够无法写入日志的排查方法
在部署Laravel应用时，时常会遇到因权限问题无法写入日志而报错的情况Error in exception handler: The stream or file"/usr/site/laravel-app/app/storage/logs/laravel.log"could not be opened: failed to open stream: Permission denied in /...
一文搞懂Linux查看服务运行日志、排查异常问题
使用journalctl查看和过滤服务日志。使用tail或less直接查看日志文件。使用检查服务状态和错误。分析日志中常见的错误提示和关键字，结合系统资源的状态来排查问题。
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