可视化日志分析工具Gltail的安装与使用      GlTail.rb 是一款带有浓郁的 Geek 风格的可视化日志分析工具,它采用 Ruby 技术构建,并利用 OpenGL 图形技术进行渲染,呈现可视化的日志分析数据,以气泡数量来反映网站的访问情况.本文讲述它的安装与基本使用方法. 1.功能: 1).实时显示日志: 2).支持多服务器及多日志: 3).提供多种日志分析器(Apache Combined, R IIS, Postfix, Nginx, Squid, PostgreSQL, Pu…

[精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&ver=338&signature=YTDdYSFAzmLPPUwWx0Ivd5nuxWBwDjIKnUsw0CYdlOtHO3cLhErtdQpYE*H2HHKKBLGOvRQfYYhRbLm-STU9J0p7EGZ4CIF6STa6RMaK4ygq1x8pyxXOrs6519J8rNKo&a…

前言 今天站长推荐一款日志可视化组件LogDashboard,可以不用安装第三方进程,只需要在项目中安装相应的Nuget包,添加数行代码,就可以实现拥有带Web页面的日志管理面板,十分nice哦. 下面是官方介绍: 官方文档地址:https://doc.logdashboard.net/ LogDashboard是在github上开源的aspnetcore项目, 它旨在帮助开发人员排查项目运行中出现错误时快速查看日志排查问题 通常我们会在项目中使用nlog.log4net等日志组件,它们用于记录…

目录 前言 1. Zipkin 基础知识 1.1 Zipkin 链路监控的原理 2. 下载 Zipkin 服务器 2.1 下载 zipkin-server-2.12.9-exec.jar 包 2.2 启动 Zipkin Server 2.3 *Docker 部署方式 3. 手动安装和配置 Zipkin 服务器 3.1 引入 pom.xml 依赖文件 3.2 在主程序类上添加注解 3.3 配置跟踪数据存储方式 4. 使用 Zipkin 进行分布式跟踪 4.1 添加 pom.xml 依赖文件 4.2…

一.前述 TensorBoard是tensorFlow中的可视化界面,可以清楚的看到数据的流向以及各种参数的变化,本文基于一个案例讲解TensorBoard的用法. 二.代码 设计一个MLP多层神经网络来训练数据 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data max_steps = 1000#最大迭代次数 learning_rate = 0.001#学习率 dropout =…

TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard,它能够将训练过程中的各种绘制数据进行展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图等,通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化. Tensorboard通过一个日志展示系统进行数据可视化,在session运行图的时候,将各类的数据汇总并输出到日志文件中.然后启动Tensorboard服务,Tensorboard读取日志文件,并开启6006端口提供web服务.让用户可以在浏览器中查看数据. 相关的API函数如下;…

第11章 异常,断言,日志,调试 处理错误 捕获异常 使用异常机制的技巧 使用断言 日志 测试技巧 GUI程序排错技巧 使用调试器 11.1 处理错误 11.1.1异常分类 都继承自Throwable类 分成Error和Exception Error类 描述了Java运行时系统的内部错误和资源耗尽错误.应用程序不应该抛出此种类型的错误.如果出现了这样的内部错误,除了通告给用户,并尽力使程序安全地终止外,再也无能为力 Exception层次结构:最需关注的 RuntimeException 程序错…

1 处理错误 1.1 异常分类 Error类层次描述了Java运行时系统的内部错误和资源耗尽错误. 设计Java程序时,主要关注Exception层次结构. 由程序错误导致的异常属于RuntimeException ,而程序本身没有问题,但由于像I/O错误这类问题导致的异常属于其他异常. RuntimeException包含下面几种情况: 错误的类型转换 ClassCastException 数组访问越界 ArrayIndexOutOfBoundsException 访问空指针 NullPoin…

tensorflow自带了可视化的工具:Tensorboard.有了这个可视化工具,可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据. 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构. 在输出tensorflow结构的关键步骤是: writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph) 这个函数中把当前的tensorflow的结构图输出到指定的目录下. 而为了能够使输出的结构能够有一定…

这次我们把上次的结果进行可视化显示,我们会把神经网络的优化过程以图像的方式展示出来,方便我们了解神经网络是如何进行优化的. 首先,我们把测试数据显示出来: # 显示测试数据 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion() plt.show() 这里为了能够更加灵活地控制显示的图形,因此增加了subplot,这样方便对其中画出的线进行删除. plt.ion()开启了交互模式,…