Python-Django的“日志功能-日志模块(logging模块)-日志输出”的功能详解

01-综述

可以使用Python内置的logging模块来实现Django项目的日志记录。

所以与其说这篇文章在讲Django的“日志功能-日志模块-日志输出”，不如说是在讲Pthon的“日志功能-日志模块-日志输出”，即Python的logging模块。

下面用一个实例来进行讲解。

02-实例代码及运行效果

现在我要在Django的视图函数index()中输出之前用print()输出的信息。

用logging模块改写前的视图函数index()的代码如下：

def index(request):
    year = 2023
    month = 11
    day = 22
    day_of_week = 'Wednesday'
    print(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")
    return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

在上面的代码中，print()语句根据上面设置的相关变量值输出下面的字符串：

Today's date is:2023-11-22-Wednesday

接下来，我们就根据Python内置的logging模块的使用方法来将上面的这个字符串输出到日志文件 logfile666.log 中。

首先我把完整的代码给出来，然后再慢慢讲。

视图函数index()的完整代码如下：

from django.shortcuts import render  # 默认导入的模块
import logging  # 导入日志记录模块

# 创建一个名为'index_log'的日志记录器
logger01 = logging.getLogger('index_log')

# Create your views here.

def index(request):
    year = 2023
    month = 11
    day = 22
    day_of_week = 'Wednesday'
    logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")
    return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

setting.py中添加如下代码：

# 设置日志记录器
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': True,
    'handlers': {
        'file01': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径，相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径，当然也可用绝对路径，比如E:/log/logfile666.log
        },
    },
    'loggers': {
        'index_log': {
            'handlers': ['file01'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },
}

用下面的命令开启Django的web服务后：

python manage.py runserver 127.0.0.1:8010

访问URL:

http://127.0.0.1:8010/index/

发现控制台没有字符串：Today's date is:2023-11-22-Wednesday的输出。

而在目录 BASE_DIR下出现了日志文件：logfile666.log
在这里插入图片描述
其内容如下：
在这里插入图片描述
可见，实现了我们的需求。

接下来，对上面这个实例中的相关代码进行详解。

03-整个例子的思路

首先用语句import logging 导入日志记录模块，然后利用语句logger01 = logging.getLogger('index_log')创建一个名为index_log的logger对象，这个logger对象的实例化变量名为logger01。
然后使用语句logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")进行日志信息的输出。
语句logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")在进行日志信息输出时，因为这是一个名叫index_log的logger对象，所以去调用名叫index_log的logger的配置，具体代码如下：

    'loggers': {
        'index_log': {
            'handlers': ['file01'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    }

而名叫index_log的logger具体在执行日志信息的输出时，调用的是句柄file01，句柄file01的设置如下：

    'handlers': {
        'file01': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径，相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径，当然也可用绝对路径，比如E:/log/logfile666.log
        },
    },

整个过程的大致介绍如上。

接下来对关键代码进行详细解释。

04-视图函数view.py中的关键代码详解

视图函数index()的完整代码如下：

from django.shortcuts import render  # 默认导入的模块
import logging  # 导入日志记录模块

# 创建一个名为'index_log'的日志记录器
logger01 = logging.getLogger('index_log')

# Create your views here.

def index(request):
    year = 2023
    month = 11
    day = 22
    day_of_week = 'Wednesday'
    logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")
    return render(request, 'index.html')  # 将渲染结果输出到index.html模板中

第01句关键代码:

logger01 = logging.getLogger('index_log')

在这里面，注意参数'index_log'，这是我们在setting.py中设置的记录器的名字，setting.py的相关截图如下：
在这里插入图片描述

第02句关键代码：

logger01.debug(f"Today's date is:{year}-{month}-{day}-{day_of_week}")

logging模块一共有五个日志输出方法，对应于五个日志级别，分别如下：

logger.debug()  # 调试级别的日志输出语句
logger.info()  # 信息级别的日志输出语句
logger.warning()  # 警告级别的日志输出语句
logger.error()  # 错误级别的日志输出语句
logger.critical()  # 严重错误级别的日志输出语句

上面这个五个日志级别的级别由低到高的顺序为：
debug→info→warning→error→critical
一条日志，该用哪个级别，由用户自己定义。
值得注意的是：
方法级别越高，那么要想输出相应的日志信息，那么对应的logger的级别应等于或小于其级别，而logger的级别又应比相应的hander级别高才行。
举个例子：
假如用方法logger.warning()输出日志信息，那么logger的级别(level)可以为WARNING或比WARNING小于的INFO、DEBUG，但不能为ERROR、CRITICAL。
假如logger的级别(level)设置为INFO，那么要先想其对应的handler能最终输出日志信息到日志文件，那么就需要handler的级别为INFO或比INFO级别小的DEBUG，但不能为WARNING、ERROR、CRITICAL。

另外，上面提到的五个日志输出方法：

logger.debug()  # 调试级别的日志输出语句
logger.info()  # 信息级别的日志输出语句
logger.warning()  # 警告级别的日志输出语句
logger.error()  # 错误级别的日志输出语句
logger.critical()  # 严重错误级别的日志输出语句

其用法和print()一模一样。

05-setting.py中对日志器的设置语句详解

相关代码如下：

# 设置日志记录器
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': True,
    'handlers': {
        'file01': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile666.log',  # 指定日志文件的路径，相对路径时以Django项目的根目录为此路径的根路径，当然也可用绝对路径，比如E:/log/logfile666.log
        },
    },
    'loggers': {
        'index_log': {
            'handlers': ['file01'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },
}

第01句代码：'disable_existing_loggers': False

'disable_existing_loggers': False,

'disable_existing_loggers' 是 Django 中配置日志的一个选项。它是一个布尔值，用于指定是否禁用已经存在的日志记录器（loggers）。

当 'disable_existing_loggers' 设置为 True 时，Django 将禁用所有已经存在的根记录器（root logger）和在 'loggers' 部分中未明确指定的其他记录器。这样可以确保日志记录器的配置是全新的，不受之前的全局配置的影响。

而当 'disable_existing_loggers' 设置为 False 时，Django 会保留已经存在的日志记录器，不禁用它们。这意味着在 'loggers' 部分中配置的记录器只是添加到已经存在的记录器列表中，而不是替换它们。这样的配置可能会导致全局的日志配置不够清晰，因为它们可能受到之前配置的影响。

以下是一个示例，演示了 'disable_existing_loggers' 设置为 True 和 False 时的不同行为：

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': True,  # 或者 False

    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'INFO',
        },
        'my_app': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'DEBUG',
        },
    },
}

如果 'disable_existing_loggers' 设置为 True，那么所有已经存在的根记录器和未明确指定的其他记录器将被禁用。只有 'django' 和 'my_app' 记录器会生效。而如果设置为 False，那么已经存在的记录器仍然有效，所有的记录器都会生效，可能受到全局配置的影响。

在这里，我们设置为False，以避免影响别的日志输出，实践证明，如果这里设置为True，那么除了这里设置的日志输出，别的日志输出全没有了。

第02句代码：'level': 'DEBUG'

handlers里面的level设置语句：

'level': 'DEBUG',

这个level的作用已经在本文的“04-视图函数view.py中的关键代码详解”里进行了详细的说明，这里就不再叙述了。

第03句代码：'class': 'logging.FileHandler'

handlers里面的class设置语句：

'class': 'logging.FileHandler'

'class': 'logging.FileHandler' 是配置 logging 模块中的处理器（handler）的一部分。这个配置指定了使用 FileHandler 类来处理日志消息，并将这些消息写入到文件中。

在 Python 的 logging 模块中，处理器是用于指定日志消息的输出目的地的对象。FileHandler 是一种处理器（handler），它将日志消息写入到文件中。

让我们来详细解释这个配置：

  • 'class': 这个键指定了使用的处理器类的名称。在这里，'logging.FileHandler' 表示我们使用 FileHandler 类。FileHandler 类是 logging 模块提供的标准处理器之一，专门用于将日志消息写入到文件。

使用 FileHandler 处理器的一个典型配置可能如下：

'handlers': {
    'file': {
        'class': 'logging.FileHandler',
        'filename': 'logfile.log',  # 指定日志文件的路径
        'level': 'DEBUG',  # 指定处理器的日志级别
    },
},

在上面的配置中，我们创建了一个名为 ‘file’ 的处理器，指定了使用 FileHandler 类。配置还包括了 'filename' 键，用于指定日志文件的路径，以及 'level' 键，用于指定处理器的日志级别。 'level' 的设置将影响处理器接受的日志消息的最低级别，低于该级别的消息将被忽略。

总体而言，'class': 'logging.FileHandler' 是用于将日志消息写入文件的标准配置。如果你需要将日志记录到文件中，可以使用这个配置，并根据需要添加其他相关的设置，比如 'filename' 和 'level'。

问：除了FileHandler类，还有哪些类，请分别介绍。

在 Python 的 logging 模块中，除了 FileHandler 类之外，还有一些其他常用的处理器类。以下是其中一些类的介绍：

  1. StreamHandler:

    • StreamHandler 类用于将日志消息输出到流（例如，标准输出或标准错误）。可以通过配置 'class': 'logging.StreamHandler' 来使用它。
    'handlers': {
    'console': {
        'class': 'logging.StreamHandler',
        'level': 'DEBUG',
    },
},

  2. RotatingFileHandler:

    • RotatingFileHandler 类用于将日志消息写入到文件，并支持日志文件的滚动（回滚），即在达到一定大小时创建新的日志文件。可以通过配置 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler' 来使用它。
    'handlers': {
    'rotating_file': {
        'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',
        'filename': 'logfile.log',
        'maxBytes': 1024,  # 指定单个日志文件的最大大小
        'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量
        'level': 'DEBUG',
    },
},

    对于类logging.handlers.RotatingFileHandler，假如日志文字的名字为 logfile.log 并超过指定大小后，会创建新的日志文件，之前的日志文件会被命名为什么呢？
    答：RotatingFileHandler 类在创建新的日志文件时，会为旧的日志文件添加一个后缀，以标识其顺序。这个后缀通常是一个数字，表示日志文件的旋转顺序。在默认情况下，后缀从 1 开始，每次创建新的日志文件，后缀递增。

    例如，假设你配置了一个 RotatingFileHandler 如下：

    'handlers': {
    'rotating_file': {
        'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',
        'filename': 'logfile.log',
        'maxBytes': 1024,  # 指定单个日志文件的最大大小
        'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量
        'level': 'DEBUG',
    },
},

    如果 logfile.log 超过了 1024 字节，RotatingFileHandler 会创建一个新的日志文件，原始的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.1，而新的日志文件将继续使用 logfile.log 的文件名。

    如果再次超过最大大小，会创建另一个新的日志文件 logfile.log，而原来的 logfile.log.1 会被重命名为 logfile.log.2。以此类推，旧的日志文件会依次向后移动并重命名。

    这样，backupCount 参数指定了保留的旧日志文件数量。在上面的例子中，设置为 3 表示会保留最新的 3 个旧日志文件，即 logfile.log.1、logfile.log.2、logfile.log.3。超过这个数量后，最旧的日志文件会被删除。

  3. TimedRotatingFileHandler:

    • TimedRotatingFileHandler 类也用于将日志消息写入到文件，但支持基于时间的日志文件滚动。可以通过配置 'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler' 来使用它。
    'handlers': {
    'timed_rotating_file': {
        'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
        'filename': 'logfile.log',
        'when': 'midnight',  # 指定滚动周期，可以是 'midnight', 'H', 'MIDNIGHT', 'D', 'S', 'W0' 等
        'interval': 1,  # 滚动周期的时间间隔
        'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量
        'level': 'DEBUG',
    },
},

    问：对于类ogging.handlers.TimedRotatingFileHandler，假如日志文字的名字为 logfile.log 并超过指定大小后，会创建新的日志文件，之前的日志文件会被命名为什么呢？请举一个具体的例子并假设周期为天。
    答：TimedRotatingFileHandler 类与 RotatingFileHandler 类不同，它的日志文件滚动是基于时间的。在配置 TimedRotatingFileHandler 时，你需要指定 when 参数来定义滚动周期。常见的值包括 'midnight'（每天的午夜滚动）以及其他时间单位，如 'H'（每小时滚动）等。

    假设你的配置如下：

    'handlers': {
    'timed_rotating_file': {
        'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
        'filename': 'logfile.log',
        'when': 'midnight',  # 指定滚动周期为每天的午夜
        'interval': 1,  # 滚动周期的时间间隔
        'backupCount': 3,  # 指定保留的旧日志文件数量
        'level': 'DEBUG',
    },
},

    在这个例子中，如果 logfile.log 超过指定的大小，TimedRotatingFileHandler 会创建一个新的日志文件，并在当前日志文件名上附加日期后缀，而不是简单地增加数字序列。每天午夜时，会创建一个新的日志文件，之前的日志文件会被重命名为带有日期后缀的形式。

    例如，如果当前日期是 2023-01-01，并且 logfile.log 超过了指定的大小，那么会创建一个新的日志文件，同时原来的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.2023-01-01。

    下一天（2023-01-02），再次创建新的日志文件，同时原来的 logfile.log 会被重命名为 logfile.log.2023-01-02。依此类推，每天都会创建一个新的日志文件，并按照日期后缀的形式重命名之前的日志文件。

    这样，backupCount 参数指定了保留的旧日志文件数量，而 when 和 interval 参数则定义了滚动的时间周期。

  4. NullHandler:

    • NullHandler 类用于禁用日志记录，即将所有接收到的日志消息忽略。可以通过配置 'class': 'logging.NullHandler' 来使用它。
    'handlers': {
    'null_handler': {
        'class': 'logging.NullHandler',
    },
},

这些处理器类提供了不同的日志记录方式和选项，可以根据项目的需求选择合适的处理器。在配置文件中，通过 'class' 键来指定使用的处理器类，然后可以根据处理器类的不同，配置相应的参数。

第04句代码：'propagate': False

'propagate': False

'propagate' 是配置日志记录器是否传递日志消息给其父记录器的一个属性。当 'propagate' 设置为 True 时，表示该记录器的日志消息将会传递给其父记录器，而父记录器的处理程序也将处理这些消息。如果设置为 False，则该记录器的消息将不会传递给其父记录器。

在 Django 中，默认情况下，'propagate' 属性被设置为 True。这意味着除非明确地指定为 False，否则日志消息会被传递给更高级别的记录器。这种设置允许你在项目的不同部分使用不同的日志记录器，同时确保日志消息能够在整个应用程序中传递。

'propagate' 设置为 True时，如果在记录器中记录了一条日志消息，它将传递给其父记录器（如果有的话），以便在整个日志体系中处理。

如果你希望某个特定记录器的日志消息不传递给其父记录器，可以将 'propagate' 设置为 False。这通常在配置多个记录器时用于避免重复记录相同的日志消息。

06-如何按大小或时间分割日志

这个问题已经在本篇本文第05点的第03句代码中说得很清楚了，这里不再赘述。

07-修改代码给每一条日志添加时间戳

Python 的 logging 模块可以自动在每一条日志消息的前面加上时间。这是通过在日志记录器（logger）的格式化字符串中添加时间信息来实现的。

在配置日志处理器时，你可以指定一个格式化字符串，该字符串中可以包含各种信息，包括时间。常用的时间格式占位符包括：

  • %asctime: 人类可读的时间，其具体格式由 formatter 参数指定。
  • %created: 创建日志记录的时间戳。
  • %msecs: 毫秒部分。
  • %relativeCreated: 日志记录创建时的时间戳，以毫秒为单位，相对于日志系统启动时间。
  • %thread: 线程ID。
  • %levelname: 日志级别的文本表示。

接下来我们把本文中的例子加上时间戳。

其实就是把setting.py中对日志记录器的配置改成下面这段代码：

# 设置日志记录器
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'file01': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile888.log',  # 指定日志文件的路径
            'formatter': 'verbose',  # 将格式化器设置为 'verbose'
        },
    },
    'loggers': {
        'index_log': {
            'handlers': ['file01'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },
    'formatters': {
        'verbose': {
            'format': '%(asctime)s - %(message)s',
            'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',  # 人类可读的时间格式
        },
    },
}

在上面这段代码中：
我添加了 'formatters' 部分，定义了一个名为 'verbose' 的格式化器，其中包含人类可读时间的占位符 %asctime，并通过'datefmt'指定了具体的人类可读的时间格式。
然后，我在 'handlers' 部分的 'file01' 处将格式化器设置为 'verbose'。
这样，便可以实现在每条日志的前面加上时间戳了。

值得注意的是：如果不通过'datefmt'指定具体的格式，那么默认情况下，%asctime 使用的是计算机友好的时间格式，即包含日期和时间的完整字符串。这种格式对于机器解析是方便的，但对人类来说不够友好。

修改完成后，我们再访问：

http://127.0.0.1:8010/index/

就产生了日志文件：logfile888.log
在这里插入图片描述
其内容如下：
在这里插入图片描述
可见，我们成功实现了在日志前面加上时间戳的需求。

08-一个既包含有时间输出也包含无时间输出的logging模块配置

在下面的代码中：
logger_time是有时间戳输出的logger，对应绑定的handler为handler01；
logger_no_time是无时间输出的looger，对应绑定的handler为handler02；

# 设置日志记录器
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'handler01': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile-time-2013-11-23-05.log',  # 指定日志文件的路径,注意,在Centos服务器中要用绝对路径
            'formatter': 'verbose1',  # 将格式化器设置为 'verbose1'
        },
        'handler02': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.FileHandler',
            'filename': 'log/logfile-no-time-2023-11-23-05.log',  # 指定日志文件的路径,注意,在Centos服务器中要用绝对路径
        },
    },
    'loggers': {
        'logger_time': {
            'handlers': ['handler01'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
        'logger_no_time': {
            'handlers': ['handler02'],
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': False,
        },
    },
    'formatters': {
        'verbose1': {
            'format': '%(asctime)s - %(message)s',
            'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',  # 人类可读的时间格式
        },
    },
}

在上面的代码中：
logger_time是有时间戳输出的logger，对应绑定的handler为handler01；
logger_no_time是无时间输出的looger，对应绑定的handler为handler02；

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/182630.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

纯干货之阿里云云计算认证，赶紧收藏！

纯干货之阿里云云计算认证，赶紧收藏！

一、阿里云&云计算认证，引领未来 想必大家对阿里这个企业都很熟悉，我们平时常用的支付宝、淘宝、钉钉、飞猪等等都是阿里的产业，用在我们生活的各个方面。 但大家可能不知道的是，阿里云的云计算技术也是领先全国甚至全球的&…
阅读更多...
机器学习实战-第4章 基于概率论的分类方法: 朴素贝叶斯

机器学习实战-第4章 基于概率论的分类方法: 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 …
阅读更多...
CAN基础知识

CAN基础知识

CAN 简介 CAN 是 Controller Area Network 的缩写（以下称为 CAN），是 ISO 国际标准化的串行通信 协议。在当前的汽车产业中，出于对安全性、舒适性、方便性、低公害、低成本的要求，各种 各样的电子控制系统被开发了出来…
阅读更多...
保姆级 Keras 实现 YOLO v3 一

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 一

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 一 一. YOLO v3 总览二. 特征提取网络特征提取网络代码实现 三. 特征融合特征融合代码实现 四. 网络输出模型输出代码实现 五. 网络模型代码实现六. 代码下载 如果要给 YOLO 目标检测算法一个评价的话, 就是快和准, 现在已经到了 v8, 但是我为什么还…
阅读更多...
【考研数据结构代码题7】求一元多项式之和

【考研数据结构代码题7】求一元多项式之和

题目：编写一个算法，求一元多项式之和 考纲：一元多项式的表示与相加 题型：代码填空或算法设计 难度：★★★ 参考代码 typedef struct node{float coef;//系数int exp;//次数struct node *next; }polynode; polynode *…
阅读更多...
Volcano3D绘制3D火山图

Volcano3D绘制3D火山图

一边学习，一边总结，一边分享！ 本期教程内容 **注：**本教程详细内容 Volcano3D绘制3D火山图 一、前言 火山图是做差异分析中最常用到的图形，在前面的推文中，我们也推出了好几期火山图的绘制教程&#xff0…
阅读更多...
红队攻防实战之内网穿透隐秘隧道搭建

红队攻防实战之内网穿透隐秘隧道搭建

别低头，皇冠会掉；别流泪，贱人会笑。 本文首发于先知社区，原创作者即是本人 0x00 前言 构建内网隐蔽通道，从而突破各种安全策略限制，实现对目标服务器的完美控制。 当我们从外网成功获得攻击点的时候&…
阅读更多...
【LeetCode】挑战100天 Day13（热题+面试经典150题）

【LeetCode】挑战100天 Day13（热题+面试经典150题）

【LeetCode】挑战100天 Day13（热题面试经典150题） 一、LeetCode介绍二、LeetCode 热题 HOT 100-152.1 题目2.2 题解 三、面试经典 150 题-153.1 题目3.2 题解 一、LeetCode介绍 LeetCode是一个在线编程网站，提供各种算法和数据结构的题目&…
阅读更多...
ComfyUI搭建使用教程

ComfyUI搭建使用教程

ComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI， 你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer， 通过将stable diffusion的流程拆分成节点，实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性。但节点式的工…
阅读更多...
STM32F103C8T6第6天：adc、iic、spi、温湿度dht11在lcd1602显示

STM32F103C8T6第6天：adc、iic、spi、温湿度dht11在lcd1602显示

1. ADC介绍 ADC是什么？ Analog-to-Digital Converter，指模拟/数字转换器 ADC的性能指标 量程：能测量的电压范围分辨率：ADC能辨别的最小模拟量，通常以输出二进制数的位数表示，比如：8、10、1…
阅读更多...
人工智能：一种现代的方法 第十四章 概率推理

人工智能：一种现代的方法 第十四章 概率推理

文章目录 人工智能：一种现代的方法 第十四章 概率推理本章前言14.1 不确定性问题域中的知识表示14.1.1 联合概率分布14.1.2贝叶斯网络 14.2 贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2 紧致性14.2.3 节点排序14.2.4 贝叶斯网络中的条件独立关系14.3 条件分布的有…
阅读更多...
div中添加el-loading(局部loading的使用)

div中添加el-loading(局部loading的使用)

效果&#xff1a;在div中实现el-loading <div class"content-main">{{ hotList }}</div>getHotList(columnType) {this.$nextTick(() > {var loading this.$loading({lock: true,text: "努力加载中...",spinner: "el-icon-loading&qu…
阅读更多...
【LeetCode刷题-回溯】-- 47.全排列II

【LeetCode刷题-回溯】-- 47.全排列II

47.全排列II 主要需要解决全排列不重复的问题&#xff0c;设定一个规则&#xff0c;保证在填第i个数的时候重复数字只会被填入一次即可&#xff0c;而在本题中&#xff0c;我们选择对原数组排序&#xff0c;保证相同的数字都相邻&#xff0c;然后每次填入的数一定是这个数所在重…
阅读更多...
【深度学习】参数优化和训练技巧

【深度学习】参数优化和训练技巧

寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数&#xff0c;这个参数呢&#xff0c;面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集&#xff0c;其最合适的值都是不确定的&#xff0c;我们无法光凭经验来准确地确定lr的值&#xff0c;我们唯一可…
阅读更多...
问答知识库快速构建技术解析及行业实践

问答知识库快速构建技术解析及行业实践

对话式 AI 类产品&#xff0c;已经在各行各业中实现规模化的应用。随着科技创新支撑下的高质量行业发展&#xff0c;人工智能已成为数字经济时代的核心生产力。其中对话式 AI&#xff0c;作为人工智能技术的一个分支&#xff0c;随着深度学习、预训练模型等技术的突破&#xff…
阅读更多...
程序员接单，宝藏好平台抄底攻略清单！五大平台精选。

程序员接单，宝藏好平台抄底攻略清单！五大平台精选。

前阵子”双十一“购物节狂欢促销&#xff0c;各种好货清单席卷而来。 程序员购不购物我不知道&#xff0c;但是这个兼职、接单清单相信你一定用得着。 搜罗海量信息&#xff0c;整理大量数据与评价&#xff0c;挖出了5个宝藏平台&#xff0c;绝对个个精选&#xff0c;保证量大…
阅读更多...
Python函数式编程：让你的代码更优雅更简洁

Python函数式编程：让你的代码更优雅更简洁

概要 函数式编程&#xff08;Functional Programming&#xff09;是一种编程范式&#xff0c;它将计算视为函数的求值&#xff0c;并且避免使用可变状态和循环。 函数式编程强调的是函数的计算&#xff0c;而不是它的副作用。 在函数式编程中&#xff0c;函数是第一类公民&a…
阅读更多...
IDEA设置方法注释模板

IDEA设置方法注释模板

目录 一.打开设置&#xff1a;File—>Settings... 二.选择Live Templates—>点击右侧 "" 号—>选择Template Group... 三.输入组名称&#xff0c;建议取容易理解的名字&#xff0c;点击OK 四.选中创建好的组&#xff0c;再次点击 "" 号&#…
阅读更多...
二十三、RestClient操作索引库

二十三、RestClient操作索引库

目录 例&#xff1a;利用JavaRestClient实现创建、删除索引库&#xff0c;判断索引库是否存在 1、编写mapping映射 2、初始化JavaRestClient &#xff08;1&#xff09;导入elasticsearch的依赖 &#xff08;2&#xff09;修改elasticsearch的版本 &#xff08;3&#xf…
阅读更多...
企业必看的大数据安全极速传输解决方案

企业必看的大数据安全极速传输解决方案

在这个大数据时代&#xff0c;企业在享受大数据带来的便利同时&#xff0c;也面临着巨大的挑战&#xff0c;其中最主要的问题就是数据安全方面和传输方面&#xff0c;为了更好地满足企业大数据传输的需求&#xff0c;小编将深入分析企业对于大数据传输面临的挑战和风险以及大数…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023