PHP_Apache日志

1. access_log 访问日志
access_log为访问日志,记录所有对apache服务器进行请求的访问,它的位置和内容由CustomLog指令控制,LogFormat指令可以用来简化该日志的内容和格式 
2. error_log 错误日志
error_log为错误日志,记录下任何错误的处理请求,它的位置和内容由ErrorLog指令控制,通常服务器出现什么错误,首先对它进行查阅, 是一个最重要的日志文件
通过apache配置文件,找到日志存放地址:
find / -name "httpd.conf"
找到配置文件地址,打开它,在里边找到apache的【访问日志】与【错误日志】存放地址

sudo vi /private/etc/apache2/httpd.conf

我的存放地址分别在:
/private/var/log/apache2/error_log
/private/var/log/apache2/access_log
一、查看apache错误日志
tail -f -30  "/private/var/log/apache2/error_log"

[Fri Jan 13 14:32:52 2017] [error] [client 127.0.0.1] client denied by server configuration: /export/home/live/ap/htdocs/test
第一项是错误发生的日期和时间;
第二项是错误的严重性, LogLevel 指令使只有高于指定严重性级别的错误才会被记录;
第三项是导致错误的IP地址;
此后是信息本身,在此例中,服务器拒绝了这个客户的访问。服务器在记录被访问文件时,用的是文件系统路径,而不是Web路径。
错误日志中会包含类似上述例子的多种类型的信息。此外,CGI脚本中任何输出到stderr(标准错误)的信息会作为调试信息原封不动地记录到错误日志中。


二、同样的,在apache配置文件里找到access_log存放地址
tail -f -30  "/private/var/log/apache2/access_log"

看一条典型的access_log的日志记录:
61.155.149.20 - - [13/Jan/2017:15:42:47 +0800] "GET /category/db/ HTTP/1.1" 200 23225
1).61.155.149.20 
这是一个请求到apache服务器的客户端ip,默认的情况下,第一项信息只是远程主机的ip地址,但我们如果需要apache查出主机的名字,可以将 HostnameLookups设置为on,不推荐使用,会大大降低网站速度。
2). -  
这一项是空白,使用"-"来代替,用于记录浏览者的标识,对于大多数浏览器,这项都是空。
3). -  
也为空,记录浏览者进行身份验证时提供的名字,大多数这项也为空。
4). [13/Jan/2017:15:42:47 +0800]
第四项是记录请求的时间,格式为[day/month/year:hour:minute:second zone],最后的+0800表示服务器所处的时区为东八区
5). "GET /category/db/ HTTP/1.1"  
这一项最有用,首先,它告诉我们的服务器收到的是一个GET请求,其次,是客户端请求的资源路径,第三,客户端使用的协议时HTTP/1.1,整个格式为"%m %U%q %H",即"请求方法/访问路径/协议"
6). 200 
这是一个状态码,由服务器端发送回客户端,它告诉我们客户端的请求是否成功,或者是重定向,或者是碰到了什么样的错误,这项值为200,表示服务器已经成 功的响应了客户端的请求,一般来说,这项值以2开头的表示请求成功,以3开头的表示重定向,以4开头的标示客户端存在某些的错误,以5开头的标示服务器端 存在某些错误。
7).23225  
这项表示服务器向客户端发送了多少的字节,在日志分析统计的时侯,把这些字节加起来就可以得知服务器在某点时间内总的发送数据量是多少

(转载自https://blog.youkuaiyun.com/ty_hf/article/details/55504719)

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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