ps 基于open-falcon做监控现在有点落伍了，目前我这里有更好的方案，感兴趣的github issue留言我重写了聚合器,重写聚合器目的 poly_metric VS aggregator解决endpoint多的聚合断点问题解决聚合器单点问题，使得横向扩展得以实现解耦聚合器各个单元，可以方便的增加新的聚合入口和聚合策略.falcon agent自升级过程说明：http-req --->
目录before全局断点设置局部断点返回Fiddler目录before在Fiddler中有两种断点：全局断点，作用于所有的请求。局部断点，作用于单个请求。通过设置断点，Fiddler可以做到：修改HTTP请求头信息。例如修改请求头的UA, Cookie, Referer 信息，通过“伪造”相应信息达到达到相应的目的（调试，模拟用户真实请求等）。构造请求数据，突破表单的限制，随意提交数据。避免页面j
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2024-07-12 05:50:47
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spring-batch day2 实战篇下spring-batch day2 实战篇下1.ItemProcessor介绍2.使用ItemProcessor处理一些简单逻辑3.配置多个Processor4.异常处理5.JobLauncher方式启动spring-batch1.使用web方式演示，所以导入spring-boot的web组件2.阻止spring-batch在启动时自动运行：3.创建s
前提：你已经有了一定的Spring基础你已经可以跑动一个简单的Spring batch 的实例 先盗几个图 JobLauncher 指定一个 JobRepository JobRepository包含了一些传入JOB的参数，主要有六个表去存储每个JOB可以对应多个Step...<batch:step id="aStep" next="bStep">
<batch
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2024-03-26 21:46:05
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什么是SpringBatchSpring Batch 是一个轻量级的、完善的批处理框架（并不是调度框架，需要配合Quartz等框架，实现定时任务）,旨在帮助企业建立健壮、高效的批处理应用。 Spring Batch 提供了大量可重用的组件,包括了日志、追踪、事务、任务作业统计、任务重启、跳过、重复、资源管理。对于大数据量和高性能的批处理任务,Spring Batch 同样提供了高级功能和特性来支持
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2024-03-21 01:06:23
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# PyTorch 断点续训
在机器学习和深度学习中，训练模型可能需要很长时间，特别是当涉及到大型数据集和复杂的模型时。在长时间运行的训练过程中，可能会出现各种问题，如计算机崩溃、网络中断或其他意外情况。为了应对这些问题，PyTorch提供了一种称为"断点续训"的机制，允许我们在训练过程中保存和加载模型的状态，以便从断点处恢复训练。
## 什么是断点续训？
断点续训是一种将训练过程分为多个阶
原创
2023-09-14 03:38:54
344阅读
# 实现PyTorch的断点续训
## 流程
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 加载数据集和模型 |
| 2 | 设置优化器和损失函数 |
| 3 | 设置断点续训的保存和加载逻辑
原创
2024-07-05 03:45:08
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目录一、实战场景二、知识点python 基础语法python 文件读写pandas 数据处理web 连续采集三、菜鸟实战列表页断点连续采集基本思路基本思路网页列表页断点连续采集实现Pandas 保存数据 csv 文件详情页断点采集思路基本思路网页详情页断点连续采集代码实现Pandas 保存数据 csv 文件运行结果运行效果连续采集截图一、实战场景python + pandas 如何实现web网页的
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2024-01-21 05:38:54
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本次文章主要是记录使用python中的requests库进行如何下载大文件学习记录。 1.首先请求服务器要下载的文件为多大及服务器是否支持断点续传功能。 2.服务器返回被请求文件大小及断点续传功能支持与否的信息。 3.客户端首先将部分请求的数据写入文件中，请求头部可如下：header={
'Range': 'bytes=0-10'#即要请求的数据位0-10范围，可以这么理解即：百分之0 到百
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2023-09-01 23:45:31
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相信你一定有过这样的经历：大晚上好不容易写好一个爬虫，添加了种种可能出现的异常处理，测试了很多遍都没有问题，点击了 RUN 开始正式运行 ，然后美滋滋地准备钻被窝睡觉，睡前还特意检查了下确认没有问题，合上眼后期待着第二天起来，数据都乖乖地躺在 MongoDB 中。第二天早上一睁眼就满心欢喜地冲到电脑前，结果发现爬虫半夜断了，你气得想要砸电脑，然后你看了一下 MongoDB 中爬了一半的数据，在想是
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2024-05-28 15:18:37
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今天继续和大家研究JS逆向，不少小伙伴在JS逆向的时候遇到过无限debugger的反爬，今天就拿一个网站练练手感受下无限debugger。分析请求打开「开发者工具」就自动进入debug，我们先格式化看看能不能通过重写函数解决。显然不是很好解决，所以我们试试通过「条件断点」的方法绕过这个反爬。我们在 3393 与 3395 行右键添加「Add Conditional breakpoint」并在出现的
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2023-11-15 06:48:24
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使用Heritrix爬取网页时，我们往往希望能够将一次爬取工作分次进行，在下次启动时继续上次没有完成的工作，特别面对需要爬取大量网页的需求时更是如此。Heritrix（我使用的是1.14.4版本）为我们提供了这种功能。 首先我们先建立一个Job： 当需要对工作断点时，先点击Pause： 注意：点击Pause后先等一阵子，让正在作保存处理的URL全都完成了才能真正暂停（注意图中最下面的那
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2024-01-03 13:41:57
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all_model_checkpoint_paths失去断点之前的模型路径 checkpoint 断点续训，count改变可能只从当前模型开始保存，因此all_model_checkpoint_paths失去断点之前的模型路径参考链接：https://blog.csdn.net/changefore
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2021-04-19 10:37:00
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checkpoint = torch.load('.pth') net.load_state_dict(checkpoint['net']) criterion_mse = torch.nn.MSELoss().to(cfg.device) criterion_L1 = L1Loss() optim
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2020-12-05 22:26:00
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# PyTorch断点续训实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用PyTorch实现断点续训（Checkpointing）的方法。断点续训是一种可以在训练过程中保存模型参数并在需要时恢复训练的技术，它可以帮助我们避免重新训练模型，节省时间和计算资源。
## 整体流程
下面是实现PyTorch断点续训的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-01 06:13:03
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# PyTorch断点续训
在进行机器学习模型的训练过程中，由于各种原因，可能会遇到训练过程中断的情况，这时候需要从中断的地方继续训练模型。PyTorch提供了一种简单的方式来实现断点续训，即保存和加载模型的状态。
## 保存和加载模型状态
在PyTorch中，我们可以使用`torch.save()`函数来保存模型状态，使用`torch.load()`函数来加载模型状态。
首先，让我们创建
原创
2023-07-23 09:05:57
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摘自http://blog.csdn.net/zmy12007/article/details/37157297 摘自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107509.htm curl断点续传，下载过程中关闭控制台，然后重新启动，又会接着下载
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2021-08-05 18:41:49
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# Javacv 断点续播
在使用 Javacv 进行视频处理的过程中，有时候我们需要实现视频的断点续播功能，即用户可以在观看视频时暂停，然后再次播放时从之前暂停的位置继续播放。本文将介绍如何在 Javacv 中实现视频的断点续播功能。
## Javacv 简介
Javacv 是一个基于 Java 实现的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。它是对 OpenCV 的 Java 封装，提供了丰
原创
2024-07-06 05:57:19
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类和方法用法Redis类类RedisException预定义的常量Redis类说明：创建一个Redis客户端例$redis = new Redis();类RedisException 如果无法到达Redis服务器，则phpredis会抛出一个 RedisException对象。如果出现连接问题，Redis服务关闭或Redis主机过载，则可能会发生这种情况。在任何其他
在使用爬虫的过程中，这些情况你是否遇到过？没采多久就采集不到数据了采集了好半天，最后发现采集的内容与网页中的内容不一致刚开始采集的好好的，再往后采集的数据有字段竟然是空的这些情况都是由于采集的网站有反爬策略导致的。l 网站反爬原理网站反爬，其原理是服务器通过访问者请求中夹带的一些访问者的信息，来识别访问者，并对访问者进行限制。比如服务器通过请求识别到访问者IP，对同一个IP访问频率做出了
