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Java GC日志分析

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MySQL Aborted connection分析

一、问题背景    最近在线上的日志巡查中,发现了如下的异常日志,应用程序不能获取JDBC连接,连接被关闭。Requestprocessingfailed;nestedexceptionisorg.springframework.transaction.TransactionSystemException:CouldnotrollbackJDBCtransaction;nestedexceptionisjava.sql.SQLException:Connectionisclosed。紧随其后,系统里日志记录信息如下:CouldnotrollbackJDBCtransaction;nestede

python-大数据分析-基于大数据的QQ音乐数据分析系统设计与实现

设计说明国内外数字音乐市场经过几百年的发展,收录的音乐作品总数量已经达到了相当可观的程度,面对数量如此庞大的音乐作品,如何更加便捷、高效的让用户听到喜欢的音乐作品,是音乐平台必须要考虑的事情,也是科研人员非常感兴趣的研究课题。本文首先对数据分析中涉及到了技术进行分析,通过爬取QQ音乐数据,然后使用Python中的pandas库对数据进行分析,最后通过flask进行可视化展示。具体功能包括使用Python进行音乐数据的爬取,并将音乐数据存储在MySQL数据库中,最后利用Flask框架在web页面中对音乐数据分析结果进行展示。关键词:数据分析;Python;网络爬虫DESIGNDESCRIPTIO

【创新课题】山竹种植户种植决策系统:基于python爬虫电商销售数据可视化分析

 博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!在文章末尾可以获取联系方式创新课题:山竹种植户种植决策系统——基于Python爬虫电商销售数据可视化分析一、课题背景与目标山竹作为一种具有独特口感和营养价值的水果,近年来在国内外市场上受到越来越多消费者的喜爱。然而,山竹种植户在种植和销售过程中面

SQL分析与优化:掌握数据中台的关键技巧

目录效果界面技术方案Notebook集成基于抽象语法树(AST)的SQL验证基于大模型Prompt的SQL优化

记录业务系统操作日志方案实践

1.背景在日常业务需求开发中,经常有对关键业务功能做操作日志记录,即某用户在某一时间操作某功能,操作前后的数据记录。尤其是在按业务功能模块拆分成多个project时,就会面临记录操作日志与业务逻辑之间解耦、记录操作日志更加简单、操作前后业务数据(字段)对比等问题。接下来我们将介绍一种易于理解、简单接入操作日志的方法,同时提供一个通用的接口,方便前端开发者进行页面展示。2.预期目标设计并实现一种通用的数据变更追踪和动态展示(对象描述)实践方案,该解决方案允许开发人员通过简单的注解来标记需要追踪的业务数据。该系统能够自动捕获所有标记数据的添加、修改等操作,并详细记录数据变更的每一步。同时,提供的动

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者:i阿极作者简介:数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者:博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦!👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流,文章下方有交流学习区!一起学习进步!💪大家好,我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴,请多多支持专栏案例:机器学习案例机器学习(一):线性回归之最小二乘法机器学习(二):线性回归之梯度下降法机器学习(三):基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(四):基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测机器学习(五):基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析机器学习(六):基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析机器学习(七):基于

【网安AIGC专题10.25】8 CoLeFunDa华为团队:静默漏洞检测(识别+多分类)+数据增强、样本扩充+对比学习+微调+结果分析(降维空间,分类错误样本归纳,应用场景优势,有效性威胁分析)

CoLeFunDa:ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调(Fine-tuning)Methodology方法Phase1阶段1:函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强(

记一次应用程序池崩溃问题分析

问题现象:IIS部署的asp.netcore服务,前端进行一些操作后,经常需要重新登陆系统。初步分析:根据日志,可以看到服务重新进行了初始化,服务重启应该与IIS应用程序池回收有关,查看IIS相关日志,在windows的事件查看器=>Windows日志=>系统,来源为WAS的日志(参考博客)。根据IIS日志与服务日志对比发现,每次服务重启对应一次WAS警告信息,详细信息为:“为应用程序池“xxx”提供服务的进程在与WindowsProcessActivationService通信时出现严重错误。该进程ID为“xxx”。数据字段包含错误号。”。说明应用程序池异常崩溃后重启了。抓取dump分析为了

Android studio 断点调试、日志断点

目录参考文章1、运行调试2、调试操作3、断点类型行断点的使用场景属性断点的使用场景异常断点的使用场景方法断点的使用场景条件断点日志断点4、断点管理区5、AttachDebuggertoAndroidProcess调试6、调试快捷键参考文章参考文章参考文章1、运行调试开启Debug调试模式有两种方式:DebugRun:直接以Debug模式运行APP,该模式的优点是可以调试程序启动相关的代码,例如Application.onCreate()。AttachToProcess:在程序运行中选择进程来调试,该模式的优点是随时可开启、关闭Debug模式,使用灵活方便。注意:DebugRun会导致程序整体变

增强学习的实际案例分析:从自动驾驶到智能家居

1.背景介绍增强学习(ReinforcementLearning,RL)是一种人工智能技术,它通过在环境中与其相互作用来学习如何执行某个任务,以最大化一些数量值(如累计回报)。增强学习的核心思想是通过探索和利用来学习,而不是仅仅通过数据来学习。这使得增强学习在处理复杂的、不可预测的环境中具有很大的优势。在过去的几年里,增强学习在许多领域得到了广泛的应用,如自动驾驶、智能家居、医疗诊断等。本文将从两个具体的案例来分析增强学习的实际应用,并深入探讨其核心概念、算法原理、实际代码实例等方面。1.1自动驾驶自动驾驶是一种智能交通系统,它可以根据车辆的状态和环境来自动控制车辆的行驶。自动驾驶的目标是让车