要经常查看日志

本文讲述了作者因QQ更新导致无法登录的问题及解决过程。更新后,QQ登录一直显示超时,通过检查系统日志发现workstation服务被禁用,进而影响了computer browser服务的启动。重新启动相关服务后,问题得以解决。

     早上来到公司,刚打开QQ没多久,系统提示更新了新的版本可以去下载更新。。

哥就手贱了啊,点了更新。。。这一更新不得了啊,郁闷了哥半天。更新后,无论怎么地,我就是登不上QQ,急死我了啊

 然后我各种问度娘,各种换版本,各种重启,无论我怎么摆置他,QQ还是无动于衷,一直提示登陆超时。。

    然后我就想先放弃吧,过会说不定就不抽疯了。。

虽说这样,可着疙瘩放在心里,始终都不爽。。。就在刚刚,我想查看下系统日志,看看是什么情况。。

看了哥就突然想泪奔了,原来更新QQ的时候它把我的workstation服务给禁止了,  导致computer  browser服务无法启动。

然后哥就从新启动了下服务。。一切OK。。

     所以啊,不论什么,都要多看日志,。多看日志,多看日志———研究本质的东西,不在外边瞎逛

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
<think> 我们之前讨论的是同一服务器不同用户执行docker compose命令的问题,现在用户询问如何查看docker日志。 根据提供的引用,我们有几种方法查看docker日志: 1. 使用docker logs命令(引用[2]和引用[3]提到) 2. 直接查看宿主机的日志文件(引用[1]和引用[3]提到) 3. 使用docker attach命令(引用[3]提到) 但是,注意引用[3]中提到的docker attach命令可能会影响容器进程,所以通常不推荐用于查看日志,而推荐使用docker logs。 因此,我将重点介绍前两种方法,并详细说明步骤。 另外,注意用户可能是在宿主机上查看,也可能在容器内部查看,但通常我们都在宿主机上操作。 回答结构: 1. 使用docker logs命令(最常用) 2. 直接查看宿主机上的日志文件 3. (可选)其他方法如docker attach(简要说明,并指出风险) 同时,根据用户之前的问题,用户使用的是docker compose,所以也可能需要查看由docker compose启动的容器的日志。 注意:docker compose有两种方式:旧版的docker-compose(单独命令)和新版的docker compose(作为docker的子命令)。在查看日志时,如果是使用docker compose启动的一组容器,我们可以使用docker compose logs命令。 但用户问题没有明确是单个容器还是多个容器(docker compose项目),所以两种都介绍。 我们将按照以下步骤回答: 第一部分:查看单个容器的日志 1.1 使用docker logs 1.2 查看日志文件 第二部分:查看docker compose项目的日志 2.1 使用docker compose logs 第三部分:其他方法(如实时日志日志过滤等) 最后生成相关问题。 </think> ### 查看 Docker 日志的完整指南 #### 一、核心查看方法 1. **标准日志命令(推荐)** ```bash # 查看最新100行日志 docker logs --tail 100 <容器名或ID> # 实时跟踪日志(Ctrl+C退出) docker logs -f <容器名或ID> # 包含时间戳查看 docker logs -t <容器名或ID> ``` **适用场景**:日常调试、实时监控[^2] 2. **直接查看日志文件** Docker 所有日志存储在宿主机: ```bash # 进入容器日志目录 cd /var/lib/docker/containers/ # 查找容器ID(替换your_container) docker inspect --format='{{.Id}}' your_container # 查看日志文件 cat /var/lib/docker/containers/<容器完整ID>/<容器ID>-json.log ``` **优势**:可绕过 Docker 直接操作原始日志[^1] #### 二、高级操作技巧 1. **日志过滤与搜索** ```bash # 筛选含"ERROR"的日志 docker logs <容器ID> | grep "ERROR" # 导出日志到文件 docker logs <容器ID> > container.log # 查看特定时间段的日志 docker logs --since "2024-06-01" --until "2024-06-03" <容器ID> ``` **应用场景**:故障排查、日志分析[^2] 2. **Docker Compose 日志管理** ```bash # 查看整个项目日志 docker compose logs # 跟踪特定服务日志 docker compose logs -f service_name # 显示时间戳+彩色输出 docker compose logs -t --color=always ``` #### 三、注意事项 1. **日志存储限制** Docker 默认日志驱动为 `json-file`,可通过配置限制大小: ```json // /etc/docker/daemon.json { "log-driver": "json-file", "log-opts": { "max-size": "10m", "max-file": "3" } } ``` **效果**:单个日志≤10MB,最多保留3个文件[^3] 2. **安全查看方式** ```bash # 避免使用docker attach(可能导致容器退出) docker attach --sig-proxy=false <容器名> # 需手动Ctrl+P+Q退出 ``` **替代方案**:优先使用 `docker logs -f`[^3] --- ### 操作流程图 ```mermaid graph TD A[查看日志] --> B{单容器还是多容器?} B -->|单容器| C[docker logs <br> -f 实时查看<br>--tail 限定行数] B -->|多容器| D[docker compose logs<br>-f 跟踪特定服务] A --> E[直接访问日志文件] E --> F[/var/lib/docker/containers/] F --> G[容器ID-json.log] ```
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