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我也要
当需要切割 nginx 日志文件时，我们需要用到 nginx -s reopen 命令，用来完成新日志的生成。
当日志文件太大时，一般我们是按天切割文件，也就是按天做个分类，每天的日志放在一个文件中，并用日期命令，方便日后查找。
但时我们简单的把文件移动并重新命令是无法及时生效的，因为在 linux 下的文件句柄，文件在被打开的情况下 mv 移走文件，操作这个文件的进程还是有这个文件的信息，原进程还是读写原来的文件，简单的 mv 无法生效也就无法完成我们想要的文件分隔。
一般我们需要 2 步。
例如：
mv access.log access_20201016.log
nginx -s reopen
Python 文件数据读写的具体实现
文件数据读写 读写文件，本质上是请求操作系统打开一个文件对象，然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。 文件读取 使用 Python 内置 open() 函数，以 rt 的模式读取文件，如下示例： >>> f = open('some.txt', 'rt') 这行代码就表示打开一个文件，若是文件不存在，会抛出 IOError 的异常，并给出详细的信息提示： >>> f = open('undefined.txt', 'rt') Traceback (most recent call last): File "<stdin>
nginx -s reopen的理解
nginx -s reopen的理解
DTS中video-interfaces接口详解
视频数据管道通常由外部设备组成，例如通过I2C、SPI或UART总线控制的摄像机传感器，以及SoC内部IP块(包括视频DMA引擎和视频数据处理器)。 SoC内部块由DT节点描述，与其他SoC块放置方式类似。外部设备表示为它们各自总线控制器节点的子节点，例如I2C。 所有视频设备上的数据接口都由它们的子“port”节点描述。端口的配置取决于参与数据传输的其他设备，并由“endpoint”子节...
Nginx使用
接下来我们开始用一个小demo来演示反向代理的使用。
轻量级替代方案：用AIFlowy + Ollama在本地快速搭建一个可用的AI智能体平台
本文介绍了如何使用AIFlowy和Ollama在本地快速搭建轻量级AI智能体平台，涵盖从环境准备到智能体集成的全流程。通过简化部署步骤和优化性能，15分钟内即可完成搭建，适用于原型验证和小团队协作，显著提升开发效率。
数字IC后端时钟树综合实战：OCC电路优化与时钟树平衡策略
本文深入探讨了数字IC后端设计中时钟树综合的关键挑战，重点分析了OCC电路时钟树优化的必要性。通过实战案例，详细阐述了如何通过手动干预、时钟分组与分段长树等策略，避免工具自动平衡导致的时序违例和资源浪费，从而有效实现时钟树平衡并提升设计质量。
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该参数必须与具体的信号名称配合使用，例如停止服务、重新加载配置等。如果正确，启动新的Worker进程，并通知旧Worker进程停止接收新请求。：修改Nginx配置（如添加新虚拟主机、调整负载均衡策略）后，无需重启服务。Master进程通知所有Worker进程停止接收新请求。直接关闭所有Worker进程和Master进程。：优雅停止服务（等待现有请求处理完成）。：重新打开日志文件（用于日志轮转）。：需快速停止服务（如紧急故障处理）。：需平滑关闭服务（如维护升级）。：避免请求中断，确保服务完整性。
病理WSI配准库valis教程
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如何使用python提取dwg文件中的坐标信息
如果要使用 Python 提取 DWG 文件中的坐标信息，你需要使用专业的 CAD 读取工具，例如 Autodesk AutoCAD、Teigha File Converter 等。这些工具可以将 DWG 文件转换成其他可读格式，如 DXF、PDF 等，然后再使用 Python 读取其中的坐标信息。 如果你想直接读取 DWG 文件，可以使用 ezdxf 库，它是一个开源的 Python 库，可以读...
【漏洞复现】WordPress Plugin NotificationX 存在sql注入CVE-2024-1698
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国密GmSSL v2版本命令行方式生成国密sm2私钥、公钥、签名和验证签名
GmSSL是国密算法的工具库（主要包含SM2、SM3、SM4和国密SSL证书生成等功能），项目本身是OpenSSL的分支，但是截至文章发布为止，OpenSSL主分支的国密算法并不完善，目前并不支持签名和解签，所以国密算法这块还是需要使用GmSSL工具库。网上现在并没有v2版本的GmSSL可用的命令行文章，本章用于记录这些命令。本文原创自csdn博客，其他网站看到这篇文章都是盗，版，爬。虫。网站，支持原创，远离盗版。
qt中的toUtf8, toLatin1, Local8bit编码问题
QString里面的汉字是UTF-8编码的字符集，QString::toUtf8是输出UTF-8编码的字符集 QString::toLatin1是相当与ASCii码不包含中文的遇到中文默认转换为ascii码0x3f也就’？‘ QString::Local8bit是本地操作系统设置的字符集编码，怎么查找地操作系统设置的字符集编码，windons系统cmd输入chcp，返回936，说明是GB2312编码的字符集，对应查找代码页转换表 通过代码测试 setbuf(stdout, NULL);
用一张分析型 CDS Query 看清争议案件新增与结案节奏：C_OpenClosedDisputeCase 深度解读
应收账款争议管理中的关键CDS视图分析 摘要：C_OpenClosedDisputeCase是SAP系统中用于监控应收账款争议案件的重要CDS视图，提供三个时间窗口（当日、近5天、当月）的新增与结案数据。该视图通过"创建vs解决"的净变化指标，帮助财务团队实时掌握争议管理趋势，特别适用于多币种跨国企业的现金流管理。其核心价值在于将争议管理从被动"救火"转变为可量化运营，通过统一汇率换算和关键日期参数，为管理层提供标准化的运营仪表盘。视图采用特权访问模式，需通过上层应用
Nginx 部署 配置
什么是nginx?是一款轻量级的Web 服务器 、反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。什么是反向代理？反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个反向代理服务器。
枪支/刀具检测 (gun, knife) - SIXray, Clasp Dataset，YOLOv11+UI界面+数据集
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复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
Nginx reopen reload作用及工作过程
一．Nginx简介 Nginx (“engine x”) 是俄罗斯人Igor Sysoev(塞索耶夫)编写的一款高性能的 HTTP 和反向代理服务器。Nginx 已经在俄罗斯最大的门户网站── Rambler Media（www.rambler.ru）上运行了4年时间，同时俄罗斯超过20%的虚拟主机平台采用Nginx作为反向代理服务器。在国内，已经有新浪博客、新浪播客、搜狐通行证、网易新闻、
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")
Windows下Nginx的启动、停止等命令
在Windows下使用Nginx，我们需要掌握一些基本的操作命令，比如：启动、停止Nginx服务，重新载入Nginx等，下面我就进行一些简单的介绍。注意，修改了配置文件后最好先检查一下修改过的配置文件是否正 确，以免重启后Nginx出现错误影响服务器稳定运行。如果需要特殊设置nginx的配置文件路径，可以这样执行start nginx -c conf/nginx.conf。还有80端口在Listening，并且浏览器F5刷新还能访问页面，可能nginx.exe版本或系统的原因，用。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
字符判断与转换函数汇总
判断字符函数 所需头文件 #include <ctype.h> 函数 含义 isdigit(ch) 如果字符***ch是数字字符***返回1，否则返回0； isxdigit(ch) 如果字符***ch是16进制数字字符***返回1，否则返回0； isalnum(ch) 如果字符***ch是字母字符或数字字符***返回1，否则返回0； isalpha(ch) 如果字符***ch是字母字符***返回1，否则返回0； islower(ch) 如果字符**
qt ,qtside界面设计工具，qt+teigha读取DWG（cad文件）二次开发
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QString将中文传给std::string
记录一下： QString qStr = "哈哈"; string str = qStr.toUtf8().data(); str = CGb2312String(str.c_str()); CGb2312String， CUtf8String 转变到相应的编码格式，很有用的两个类。 #include class CUtf8String {
Nginx常用命令说明，2024年最新高级网络安全开发面试解答之线程篇
nginx -s quit | 优雅的停用Nginx（处理完正在进行中请求后停用） || nginx -s reload | 重新加载配置，并优雅的重启进程 || nginx -s reopen | 重启日志文件 |taskkill是Windows操作系统中的一个命令，允许你终止运行中的进程。taskkill/f/tnginx.exetaskkill运行时，会强制终止名为nginx.exe的进程以及由它启动的任何进程。这在需要快速停止 Nginx Web 服务器及其所有关联进程时很有用。
html css使用
参考 HTML CSS整理笔记
nginx reopen
今天登录stackoverflow，发现有一个提示消息，自己的回复被别人编辑了，点开查看了一下，是网友将nginx -sreload改成了nginx -s reopen 这才知道原来nginx还有reopen这个命令，查了一下相关的介绍。reopen是专门针对log的命令，用于打开一个新的日志文件的，相当于是kill -USR1 nginx.pid，reload是-USR2。 ...
后端面试必备：Nginx命令中-s参数的作用与用法详解
Nginx的-s参数是一个重要的命令行选项，用于向正在运行的Nginx主进程发送信号（signal），从而控制Nginx的行为。这个参数必须与nginx可执行文件一起使用，并且需要指定一个具体的信号类型。
Nginx启动，重启以及基本命令
【代码】Nginx启动，重启以及基本命令。
二、Nginx启停命令和升级更新
2.Nginx服务器版本升级和新增模块。
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