1.python requests timeout详解
2.网站源代码怎么用?源码
3.超赞的PyTorch资源大列表,GitHub标星9k+,上线中文版也上线了
python requests timeout详解
某天下午在编码时,源码服务客户端报错,上线显示超时错误,源码客户端超时设定为5秒,上线小公司软件源码泄露案例通常不可能出现。源码查看服务日志,上线发现请求模型服务耗时超过5秒。源码服务部署于公司私有云,上线使用gunicorn + flask,源码请求模型服务时使用python requests包。上线
代码显示,源码requests中设置超时时间为1秒,上线并包含异常捕获,源码日志记录显示模型预测耗时5秒。此错误为偶发,平均两天报一次。死亡实验源码
检查后排除了日志问题,怀疑模型服务或网关问题,但网关日志显示整体处理及上游服务耗时短。发现发送请求时生成唯一的traceid,并记录发出时间,上线后发现模型服务记录时间晚于服务请求时间5秒。
分析后意识到应关注超时参数是否生效而非模型服务或网关。查看requests官方文档,了解到timeout不是针对整个请求的,仅在未收到服务器响应的指定秒数后触发异常。测试显示请求耗时2.9秒,但未触发超时异常。
参考stackoverflow,发现可通过python signal限制请求耗时。学习signal模块,了解其用于进程间通信,如通知进程终结、淘宝木马源码中止或恢复。设置定时发送SIGALRM信号,定义处理函数,取消发送信号。修改代码上线后,问题解决。
总结,遇到线上bug时,首先需确认是否可复现并定位问题。在服务链路复杂时,日志记录有助于定位故障点。此经历显示,对于超时问题,需理解timeout的含义并寻找针对性解决方案。使用signal模块限制请求耗时,有助于解决此问题。
网站源代码怎么用?极品dmi 源码
网站源码的使用通常涉及以下几个步骤:
1. **理解源码结构**:下载源码后,首先需要了解其文件结构,包括HTML、CSS、JavaScript等文件的位置和作用。
2. **本地环境搭建**:如果源码包含服务器端代码,如PHP、Python等,需要配置本地服务器环境,如安装XAMPP、WAMP或其他适合的开发环境。
3. **修改和定制**:根据需要对源码进行修改,可以是前端的设计调整,也可以是后端的功能增强。
4. **本地测试**:在本地服务器上测试修改后的源码,确保所有功能按预期工作。
5. **上传到虚拟主机**:通过FTP或其他文件传输工具,将修改后的复古游戏源码源码上传到虚拟主机或服务器。
6. **在线调试**:如果源码包含错误,可以使用浏览器的开发者工具进行在线调试。
7. **发布和维护**:网站上线后,需要定期进行内容更新和技术维护。
具体使用网站源码的细节会根据源码的编程语言、框架和技术栈有所不同。如果是HTML、CSS和JavaScript,主要集中在前端设计;如果是PHP、Java、Python等后端语言,则需要关注服务器端逻辑。
对于框架结构的网页,可以通过查看框架元素的SRC属性来访问其对应的页面源码。
下载视频通常需要绕过版权保护机制,这可能涉及版权问题,需确保遵守相关法律法规。
最后,下载的HTML代码需要上传到服务器,并适当调整文件路径和链接,以确保网站能够正确运行。
超赞的PyTorch资源大列表,GitHub标星9k+,中文版也上线了
自 年 1 月 PyTorch 推出以来,其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇,得益于其多项显著优点,包括采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群。
最近,红色石头在 GitHub 上发现了一份由 B&HGS 原创并翻译成中文的 PyTorch 资源大列表。这份列表涵盖了 PyTorch 实现的 NLP/CV 相关项目、示例代码、相关库、论文实现等。中文版资源由 XZRYZ 提供,为社区贡献了宝贵的翻译。
这份资源大列表内容丰富,主要分为五大部分:PyTorch 与相关库、教程与示例、论文实现、报告与会议、其他资源。
在自然语言处理与语音处理部分,包含个热门项目,涉及多种技术,如语音生成、语音转文字、快速生成WaveNet等。这些项目中有许多为官方实现,提供了详尽的使用指南,包括安装、加载、训练、测试和演示等。
计算机视觉部分,则有个热门项目和库,包括流行的数据集、模型架构、图像变换、图像增强等。这些项目涉及神经风格迁移、图像分类、人脸对齐、语义分割、RoI计算、面部对齐等任务。
概率库和生成库部分,则涵盖了概率编程和统计推断、生成概率库、PyTorch中的贝叶斯优化等。
教程与示例部分提供个经典教程,覆盖强化学习、NLP、CV、Logistic、CNN、RNN、LSTM等神经网络模型。这些教程难易程度不同,适合不同水平的学习者。
论文实现部分包含个PyTorch相关的论文实现,涵盖从递归变分自动编码器到生成对抗网络的多个领域。这些实现展示了PyTorch在学术研究中的广泛应用。
其他资源部分介绍了个PyTorch相关的教程、论文、项目、社区资源,以及一些有趣的应用,如使用神经网络作画、聊天机器人和五子棋等。
这份资源大列表为PyTorch爱好者和学习者提供了全面的资源库,不仅包括官方文档和项目,还有丰富的中文教程和论文实现,对学习和研究PyTorch有极大帮助。推荐给所有对PyTorch感兴趣的人。
该项目的 GitHub 地址如下:
github.com/xavier-zy/Aw...
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