墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
400+累计阅读
404平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
#/bin/bash
savepath_log = 'home/nginx/logs'
nglogs = '/opt/nginx/logs'
mkdir -p $savepath_log/$(date +%Y)/$(date +%m)
mv $nglogs/access.log $savepath_log/$(date +%Y)/$(date +%m)/access.$(date +%Y%m%d).log
mv $nglogs/error.log $savepath_log/$(date +%Y)/$(date +%m)/error.$(date +%Y%m%d).log
kill -USR1 'cate /opt/nginx/logs/nginx.pid将这段脚本保存后加入到Linux的crontab守护进程（看crontab那篇博客），让此脚本定时执行，就可以实现日志的每天分割功能了。
通过Nginx的信号“USER1”实现了日志的自动切换功能。
windows-nginx-log 日志分割
加到计划任务里，每天自动分割 nginx日志，低分白送，windows版本批处理文件哦
Nginx日志切割及配置
Nginx日志切割及配置。工作中由于Nginx日志过于庞大不方便查阅。于是在网上看了一些相关资料都是五花八门一大堆坑，今天有时间来整理一下。
详解Nginx日志配置及日志切割
日志配置 日志对于统计排错来说非常有利的。本文总结了nginx日志相关的配置如access_log、log_format、open_log_file_cache、log_not_found、log_subrequest、rewrite_log、error_log。 nginx有一个非常灵活的日志记录模式。每个级别的配置可以有各自独立的访问日志。日志格式通过log_format命令来定义。 ngx_http_log_module是用来定义请求日志格式的。 1. access_log指令 语法: access_log path [format [buffer=size [flush=tim
nginx日志切割配置
默认情况下nginx日志不会自动切割，随着时间的推移，日志文件很庞大，无法用常规软件打开，遇到业务系统问题无法及时通过日志分析，且access_log文件每次都需要停止服务才可手动切割。
无源低通滤波器
无源RC滤波器“滤除”不需要的信号，因为它们分离并允许仅通过其频率的正弦输入信号，最简单的是无源低通滤波器网络。在低频应用（高达100kHz）中，无源滤波器通常使用简单的RC（电阻-电容）网络构建，而高频滤波器（高于100kHz）通常由RLC（电阻-电感-电容）元件制成。无源滤波器由电阻器、电容器和电感器等无源元件组成，没有放大元件（晶体管、运算放大器等），因此没有信号增益，因此它们的输出电平始终小于输入。滤波器是根据它们允许通过它们的信号的频率范围来命名的，同时阻挡或“衰减”其余部分。
实战指南 | 快速修复Adobe Acrobat 2020安装过程中的常见注册表错误
本文提供了Adobe Acrobat 2020安装过程中遇到“无法打开键”注册表错误的详细修复指南。通过安全编辑注册表，精准定位并删除残留键值，可快速解决此常见安装报错，确保软件顺利安装。同时，文章也介绍了其他安装问题的应对策略与预防措施。
Nginx之日志切割，正反代理，HTTPS配置
一般情况下，如果没有特别说明，代理技术默认说的是正向代理技术。关于正向代理的概念如下：正向代理(forward)是一个位于客户端【用户A】和原始服务器()【服务器B】之间的服务器【代理服务器Z】，为了从原始服务器取得内容，用户A向代理服务器Z发送一个请求并指定目标(服务器B)，然后代理服务器Z向服务器B转交请求并将获得的内容返回给客户端。客户端必须要进行一些特别的设置才能使用正向代理。如下图。
深入浅出ASAP2标准：手把手教你编写和解析A2L文件（含Python示例代码）
本文深入解析ASAP2标准下的A2L文件，涵盖基础概念、文件结构及Python实现代码，帮助开发者掌握汽车ECU标定和测量中的关键数据管理技术。通过详细示例，展示如何编写和解析A2L文件，提升电控数据管理效率。
Nginx 日志配置、日志切割、日志切割脚本
前言 Nginx日志对于统计、系统服务排错很有用。Nginx日志主要分为两种：access_log(访问日志)和error_log(错误日志)。 access_log：通过访问日志我们可以得到用户的IP地址、浏览器的信息，请求的处理时间等信息。 error_log：错误日志记录了访问出错的信息，可以帮助我们定位错误的原因。 本文将详细描述一下如何配置Nginx日志。 一、access_log 访问日志主要记录客户端的请求。客户端向Nginx服务器发起的每一次请求都记录在这里。客户端IP，浏览器信息，refe
数学建模入门——数据预处理（全）
介绍了数据预处理的入门知识
中介效应、调节效应与交互效应：从概念辨析到统计建模全指南
在社会科学与数据分析研究中，理解变量之间的因果关系与条件性影响是核心任务之一。回归分析作为最基础的统计工具，常被用于探索自变量对因变量的作用机制，而中介效应与调节效应则分别回答了“如何影响”与“何时影响不同”的深层问题。中介效应通过路径分析拆解因果链条，揭示内部的传导机制；调节效应则借助交互项识别影响的边界条件。Bootstrap法已成为检验间接效应的主流手段，而简单斜率分析则让调节作用的模式更加直观。无论是用户研究、医学统计还是产品数据分析，掌握这些模型都能帮助研究者构建更具解释力的实证框架。本文基于大量
Nginx日志分割
nginx默认没有提供对日志文件的分割功能，所以随着时间的增长，access.log和error.log文件会越来越大，尤其是access.log，其日志记录量比较大，更容易增长文件大小，影响日志写入性能 分割nginx日志的方法有很多，这里推荐利用Logrotate来完成 Logrotate用法 1.安装 logrotate是一个linux系统日志的管理工具。可以对单个日志文件或者某个目录下的文件按时间/大小进行切割，压缩操作；指定日志保存数量；还可以在切割之后运行自定义命令 logrotate是基于cr
ESP32与DS18B20温度传感器的数据采集与告警系统
并且，通过自定义的微信告警功能，我们可以及时收到温度超过阈值的告警消息。随着物联网的快速发展，传感器在各种应用场景中发挥着重要的作用。本文将介绍如何使用ESP32微控制器与DS18B20温度传感器结合，通过串口输出和Web服务器实现温度数据的采集和监控，并使用自定义微信告警功能。上传完成后，打开串口监视器，您将看到ESP32连接到Wi-Fi网络，并开始监测温度。在您的计算机或移动设备上，打开一个Web浏览器，并输入ESP32的IP地址。在浏览器中输入ESP32的IP地址后，您将看到显示当前温度的页面。
通过nginx配置文件nginx.conf实现日志分割
根据天数分割日志 配置在SERVER段 if ($time_iso8601 ~ "^(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})") { set $year $1; set $month $2; set $day $3; } access_log logs/outter_access_$year-$month-$day.log main; ...
SPI为什么不需要加上拉电阻
大家好，我是记得诚。I2C因为其开漏的结构，无法输出高电平，所以外部加上拉电阻。我们在使用SPI的时候，发现是不需要加上拉电阻的。主要因为SPI多为推挽的结构，推挽电路，高低电平都可以输出，所以外部不需要加上拉电阻。推挽电路可以用2个三极管或者2个MOS管搭建而成。
深度学习实战103-基于KDD Cup 99数据集的搭建神经网络的检测系统(NIDS)，通过对网络流量数据进行分析，提供完整代码
接下来，我们定义一个全连接神经网络模型。return x# 创建数据集和数据加载器# 初始化模型通过以上步骤，我们实现了一个基于PyTorch的简单网络入侵检测系统。这个系统使用KDD Cup 99数据集进行训练和评估。实际应用中，您可以根据需求调整模型结构、超参数以及数据预处理方法。希望对大家有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的解释，请随时咨询。
Nginx按日期分割日志配置
Nginx按日期分割日志配置 打开nginx的nginx.conf文件 在http块中添加如下 log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; map $time_iso8601 $logdate
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
nginx配置日志为json格式，nginx按照天实现日志分割，nginx配置负载均衡
1.nginx配置如下，nginx配置日志为json格式 #配置日志为json格式 log_format main '{ "@timestamp":"$time_local", "host":"$server_addr", "clientip":"$remote_addr", "remote_user":"$remote_user", "request":"$request", "http_user_agent":"$http_user_agent",
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")
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
nginx配置埋点日志单独存放及按时间分割日志
生成结果~ 1、nginx配置埋点日志单独存放 在nginx配置里的server内添加location指向，$day变量是分割日志的，后面有。 location /t.gif { access_log /home/gif.logs/123.com.access_$day.log combined; error_log /home/gif.logs/123.com.error_$day.log; } 2.配置日志分割，按每天生成 同样在nginx的ser
nginx配置日志格式为json并且按照天分割
user root; worker_processes 1; events { worker_connections 1024; } http { #日志格式为json log_format main '{ "@timestamp":"$time_local", "host":"$server_addr", "clientip":"$remote_addr", "remote_user":"$remote_user", "reque..
Linux下supervisor nginx php-fpm配置 与 日志分割
supervisor
windows 日志分割_windows服务器配置nginx日志分割
1、编写nginx日志分割bat脚本文件，脚本内容：@echo offrem @echo off rem 取1天之前的日期echo wscript.echo dateadd("d",-1,date) >%tmp%mp.vbs for /f "tokens=1,2,3* delims=/" %%i in ('cscript /nologo %tmp%mp.vbs') do set y=%%if...
Nginx:日志配置与日志定时分割备份
1.日志格式设置 log_format log_format main '$server_name $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $upstream_status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" '
Nginx(二) Nginx主机配置、日志分割、日志自动备份
Nginx主机配置、日志分割、日志自动备份 一 主机配置以及按主机分割日志文件 1.在目录/usr/local/nginx/conf下 修改nginx.conf文件的server节点，并添加一个新的server节点 2.因为使用了Nginx默认的全局日志格式(main)，这个日志格式默认是注释掉的，需要再nginx.conf中放开。 3.创建www.solr.com以及www.hadoop....
nginx设置缓存时间、日志分割、开启多进程、网页压缩、配置防盗链
</title>
Nginx日志配置及分割
log_format: 格式化日志log_format 语法log_format formatName formatParamslog_format 语法描述log_format 声明一个日志格式 formatName 格式化名称, 相当于函数名 formatParams 参数列表, 相当于函数体log_forma
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
6289
扫一扫
