Tensorboard可视化学习笔记(一):如何可视化通过网页查看log日志
安装tensorboard pip install tensorboard 配置环境变量 找到tensorboard.exe所在位置 记住这个路径F:\Anaconda3\envs\tf_face\Scripts打开环境变量并加入全局变量 情况1 将数据写入到tensorboard # 引入tensorboard库 from torch.utils.tensorboard import Su...

Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解
1.函数语法格式和作用 F.softmax作用:按照行或者列来做归一化的F.softmax函数语言格式: # 0是对列做归一化,1是对行做归一化 F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0) F.log_softmax作用:在softmax的结果上再做多一次log运算F.log_softmax函数语言格式: F.log_softmax(x,dim=1) 或者.....

jenkins学习笔记之三:使用jenkins共享库实现日志格式化输出
一、添加AnsiColor插件 二、查看插件语法 1.打开任意pipline项目配置,找到流水线语法,并点击 ...

【后台开发】TinyWebser学习笔记(4)定时器、日志系统(单例模式)、封装互斥锁信号量
下面这个部分来介绍一下定时器及封装互斥锁信号量的相关知识。 一、定时器相关 关于定时器部分,核心就在于信号处理机制(信号处理函数、信号响应函数等)。(关于信号处理这个部分的流程我还有些不明白,还需要再看一次) 本项目中,服务器主循环为每一个连接创建一个定时器,并对每个连接进行定时。另外,利用升序时间链表容器将所有定时器串联起来,若主循环接收到定时通知,则在链表中依次执行定...
【Qt 学习笔记】如何在Qt中打印日志 | qDebug的使用 | Assistant的使用
关注博主,后期持续更新系列文章 如果有错误感谢请大家批评指出,及时修改 感谢大家点赞收藏⭐评论✍ 如何在Qt中打印日志 | qDebug的使用 文章编号:Qt 学习笔记 / 07 ...

Linux学习笔记十六:日志管理
大家好,我是阿萨。经常定位问题的同学们都知道日志的重要性。今天我们就来学习下Linux的日志管理。 一 什么是日志文件? 记录系统活动信息的文件,称为日志文件。 日志文件的作用有哪些? 1,解决系统方面的错误。 2. 解决网络服务的问题。 3. 已发生事件记录本。 二 常见日志文件 ...

JVM学习笔记-如何在IDEA打印JVM的GC日志信息
若要在Idea上打印JVM相应GC日志,其实只需在Run/Debug Configurations上进行设置即可。拿《深入Java虚拟机》书中的3-7代码例子来演示,如 1publicclass JvmTest { 2 privatestaticfinalint _1MB=1024*1024; 3 pub....

Redis学习笔记-AOF日志&重写机制
Redis 使用最多的场景是 缓存,若出现服务器宕机的情况,内存中的数据将全部丢失,若恢复数据的时候从后端数据库读取就会给数据库造成很大的压力,并且数据恢复缓慢,所以对于 Redis 来说,实现数据的持久化是非常重要的,而 AOF日志 和 RDB快照是 Redis 实现持久化的两大机制,这篇文章学习一下 AOF 持久化日志。1.笔记图2.AOF 日志实现AOF 是一种写后日志,即先执行 Redi....

Redis学习笔记-AOF 日志和 RDB快照
前面文章学习过 AOF 持久化方案,AOF 日志是记录每一次执行的 Redis 命令写入操作,而 AOF 重写机制是将每一条数据现状用一条命令记录它的写入,这样可以将原来 AOF 日志记录的命令实现 多变一,但尽管如此,用 AOF 方法进行故障恢复的时候,需要逐一把操作日志都执行一遍,如果操作日志非常多,Redis 就会恢复的很缓慢,这篇文章就学习一下 Redis 中另外一种持久化方法 内存快照....

MySQL学习笔记-日志和索引相关问题小结
1.笔记图2.日志相关问题2.1 在两阶段提交的不同瞬间,MySQL 如果发生异常重启,是怎么保证数据完整性的?情况一:描述:若写入 redo log 处于 prepare 阶段之后、写 binlog 之前,发生了崩溃 (crash)现象:由于此时 binlog 还没写,redo log 也还没提交,所以崩溃恢复的时候,这个事务会回滚。这时候,binlog 还没写,所以也不会传到备库情况二:描述....

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日志服务 (Simple Log Service,简称 SLS) 是云原生观测分析平台,为 Log/Metric/Trace 等数据提供大规模、低成本、实时平台化服务。一站式提供数据采集、加工、分析、告警可视化与投递功能,全面提升研发、运维、运营和安全等场景数字化能力。
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