nginx是现在应用比较广泛的轻量级web应用服务器,可做前端负载,也可以添加不同插件做应用服务器,比如直播 点播流媒体等 今天分享的是nginx自动切割日志的脚本 [root@localhost logs USR1 信号是重新打开日志文件 find ${logs_path} -name "access_*" -type f -mtime +30 -exec rm {} \; ##自动删除30天前的日志
因为设置的是每分钟执行一次, 已经拆了很多个文件了, 一般在生产, 如果日志量较大的话可以考虑一天或者半天拆一次, 如果日志量不是很大, 可以考虑一周或者两周拆一次
一、电影解说剪辑的效率瓶颈在哪里做电影解说视频的人都遇到过同一个效率瓶颈:剪辑本身不难,定位切割点才是真正耗时的地方。 这意味着切割点是可以被程序自动计算出来的,不需要人眼逐帧对齐。 本文围绕这个思路,拆解一套基于SRT时间戳驱动的视频自动分镜切割方案,涵盖SRT解析、时间戳匹配、FFmpeg命令封装,以及工具链整合的完整实现路径。 五、自动化工具链整合:NarratorAlSkill接入上面的步骤解决了"从字幕到切割片段"的问题,但完整的解说视频生产流程还包括:解说文案生成、配音合成、片段拼接、字幕烧录。 六、手动剪辑vs.自动化切割:实测效率差距有多大以一条标准30分钟电影解说视频(约50个片段)为基准,实测两种方式的耗时差异大致如下。
文章目录 一、进入剪辑主界面 二、导入素材 三、切割视频 一、进入剪辑主界面 ---- 启动软件后 , 在 " 本地草稿 " 选项卡中 , 选择 " 开始创作 " 选项 , 之后 , 进入了剪辑软件的工作页面 ; 二、导入素材 ---- 左上角是 " 素材库 " , 点击 " 导入 " 按钮 , 可以导入视频 / 音频 / 图片 素材 ; 导入视频后 , 点击视频右下角的 符号 , 视频出现在了 底部 时间轴 中 , 中间的 播放器 是视频的预览画面 , 右侧的面板可以对视频的 画面 , 音频 , 变速 , 动画 , 调节 等方面进行修改 ; 三、切割视频 ---- 导入视频后 , 时间轴很短 , 点击 , 即可在相应位置进行分割 ; 将前面的黑色部分切割出去 ; 然后使用 A 快捷键 , 切换成 " 选择状态 " , 选中开头的黑色视频片段 , 点击 删除 按钮 , 或者使用 Delete , 回退 键 , 删除该视频片段 ; 删除后的视频片段如下 :
错误日志 ErrorLog logs/error_log 修改为 ErrorLog “| /usr/local/apache/bin/rotatelogs /usr/local/apache/logs/error_log_%Y%m%d 86400 480”
或 dnf install logrotate 乌班图(Ubuntu):sudo apt-get install logrotate 或 apt install logrotate 二、原理 其实“切割 www/wwwlogs/*.log { # 间隔时间:daily=每天/weekly=每周/monthly=每月/yearly=每年 daily # 保留份数,超过该数量的旧日志自动删除 宝塔本身也有日志切割功能,如果没有压缩之类的需求,可以使用宝塔的功能。 最后的最后,还有一个福利。开发者们,欢迎您加入腾云先锋(TDP)反馈交流群,群内有丰富的活动可收获积分和成长值,兑换惊喜福利。
那么其中的reopen,就是我们今天的主角,我们可以使用reopen来实现日志切割。 ls access.2019-07-24.log error.log nginx.pid ps:重命名后,nginx日志仍然会写入到"access.2019-07-24.log"文件中,并不会自动创建一个新的 第三步:发送信号: nginx -s reopen 执行完上述命令后,日志目录中自动生成了一个新的"access.log"文件, 再次访问nginx,会发现新生成的日志已经写入到了新生成的"access.log 定期执行: 日志切割时企业中常规动作,我们不会每天去手工执行一遍命令,通常是让脚本自己执行,于是我们可以将这个动作写进任务计划,每天凌晨自动执行。 脚本: #! -eq 0 ];then echo "$(date +%F) 日志切割成功" fi 写入任务计划: 在/var/spool/cron/root文件中添加如下代码,每天11:59分自动切割日志
logrotate是个十分有用的工具,它可以自动对日志进行截断(或轮循)、压缩以及删除旧的日志文件。 配置完后,logrotate的运作完全自动化,不必进行任何进一步的人为干预。 我们只需要配置你所需要切割的参数就可以。 很多程序的会用到logrotate滚动日志,比如nginx。它们安装后,会在/etc/logrotate.d这个目录下增加自己的logrotate的配置文件。 /etc/logrotate.conf include /etc/logrotate.d 常见参数 dateext: 切割的日志带上日期 monthly: 日志文件将按月轮循。 定制化nginx日志切割 /var/log/nginx/*.log { daily dateext missingok rotate 14
两款图片切割工具 ShoeBox:http://renderhjs.net/shoebox/ 下面试下ShoeBox。ShoeBox是一个图片处理软件,体积很小。 我主要用第三个功能拆开图片。
1.nginx_log_rotate.sh文件 #nginx日志切割脚本 #author: joshau317 #!
日志切割 当网站访问量大后,日志数据就会很多,如果全部写到一个日志文件中去,文件会变得越来越大,文件大速度就会慢下来,比如一个文件几百兆,写入日志的时候,就会影响操作速度. 手动切割 --进入日志目录 cd /usr/local/nginx/logs/ --重命名日志文件 [root@host1 logs]# mv access{,. root@host1 logs]# ls access.2020-09-18.log access.log error.log nginx.pid --发送信号,执行重命名日志文件命令后,日志目录中自动生成了一个新的 access.log'文件 /usr/local/nginx/sbin/nginx -s reopen 重命名日志文件后,'nginx'日志仍然会写入到"access.2020-09-18.log"文件中,并不会自动创建一个新的 'access.log'文件的文件名,但是原文件描述符与文件本身的对应关系仍然存在 所以,重命名后,我们需要让nginx重新打开一个新文件,以便将新的日志写入到新文件中 编写脚本 --编写脚本实现日志切割
最近还在写图床工具,涉及到日志统计相关的,比如访问统计,流量统计等,看了一下七牛的实现,发现每次创建一个bucket仓库都会自动生成一个域名,该仓库下的资源都会走这个域名。 考虑到日后日志大小过大,NodeJs读取会花太多时间,所以是要按天来切割日志,刚开始我写了一个简单的脚本。利用 crontab 的定时功能。
1 安装cronolog 1[root@app_51 ~]$ yum install -y cronolog 2[root@app_51 ~]$ which cronolog 3/usr/sbin/cronolog 2 修改tomcat的catalina.sh 1 [ghl@app_51 ~]$ cd /home/ghl/tomcat/apache-tomcat-8.5.37/bin/ 2 [ghl@app_51 bin]$ cp catalina.sh catalina.sh.bak 3 #需要将第
该命令用于将一个文件分割成多个,默认每1000行切割成一个小文件。 参数 说明 -d 以数字为后缀,如果省略,则以字母为后缀 -b 输出每一个文件的大小 # 切割文件 split -b 10M -d aaa.tar.gz aaa # 合并文件 cat aaa0* >
背景 nginx的日志默认是不会自动切割的,所以日志体积会越来越大,因此有必要对日志进行切割 nginx日志切割实现方式 脚本切割 logrotate 脚本切割 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 切割脚本 #! (cat /usr/local/nginx/run/nginx.pid) LOG_NAME=novel2_https.log LOG_ERR_NAME=novel2_https_err.log #按天切割 $py send.py chenfei@clickwise.cn "del log warnning" "del $D faild" fi } ngx 切割后的日志
logs/error_notice.log notice; error_log logs/error_info.log info; ##可以将不同的错误类型分开存储 日志切割 向nginx主进程发信号重新打开日志 kill -USR1 `cat /run/nginx.pid` chmod +x logaccess.sh 设置定时任务 crontab -e #每分钟进行日志切割 */1 * * * * sh /root/logaccess.sh > /dev/null 2>&1 按日切割: vim log2.sh #!
随着机器人技术的不断发展,工业机器人自动化加工方式在近几年得到了极大的普及和应用。 在航天航空、工业,特别是汽车零部件加工领域,机器人切割、钻孔、铣削、倒角、去毛刺、去毛边等应用技术日趋成熟和完善,被大量企业投入使用,提高效率和生产力,提升产品质量。 机器人切割机器人自动化切割改变了传统的切割技术,它的切口平整,精确度高,省去了后续打磨工序,并且效率高、操作简单。 ABB机器人+Kasite 4036DC-T高速电主轴 汽车ABS材料切割图片机器人钻孔机器人自动化钻孔具有精度高、灵活性高的特点,借助特殊配置的钻孔任务,在自动测量孔位准确性、快速一致性打孔方便具有突出优势 ABB机器人+Kasite 4060 ER-S高速电主轴 新能源汽车锂电池盖板钻孔图片机器人铣削铣削对于加工精度的要求非常高,机器人自动化铣削加工,通过软件调节机器人运动速度,减少震颤,摩擦等误差问题,
⭐️介绍 虚拟歌姬自动调教是我正在研究的一个深度学习的落地方式。期间为了提升模型的效果,我们尝试了很多方法,其中之一便是这篇文章将要讨论到的歌曲音频切割。 ⭐️目标 歌曲音频切割的目标是根据歌曲波形信息,将每一个字对应的音频进行切割。 ⭐️挑战 相较于一般的对话音频,歌曲音频中字与字的间隔非常模糊,就算是人自己也不容易清晰辨识歌曲音频中的每一个字。 过程 经过连续几个休息日的复现和实验,我整理了以下几种切割方案。 ⭐️根据停顿对歌曲进行切割 顾名思义就是根据静音区间进行切割。设置响度阀值,低于这个响度的音频都视作静音片段。 采用VAD算法预处理后再使用Kmeans方法速度更快,效果更好,可以实现在停顿部分进行切割。 因此最开始的虚拟歌姬自动调教项目需要放缓。 参考 Python pydub实现语音停顿切分 py_speech_seg 一个比较完备但未开发完成的音频切割方法库 还是不会VAD?
目前短视频是一个非常流行的平台,人们通常会利用各种各样的短视频平台分享自己的快乐。对于平台来说,视频内容自动审核能省下很多的时间,尤其是在人工方面会减少成本。 一个视频需要进行两次审核,第1次是初审,第2次是复审,初审主要就是自动审核,复审就是需要通过人工进行审核。 视频内容自动审核包括什么 包括了审核视频当中的文字,还有图像等等是否符合要求。 视频内容自动审核的作用 自动审核可以省下很多的人力成本,因为自动审核的意义就是通过电脑技术来进行审核。能够将视频内容当中的每一帧一个图片进行识别,然后检查是否有违规的词语或者是图片。 如果是用人力去审核的话,审核人员需要观看每一个视频内容,非常的浪费时间。如果一审是自动审核,二审是人工审核的话,对于视频内容方面的把控会更加细致,减少违规视频的出现。 视频内容自动审核的技术已经发展的非常迅速,不少平台还在不断的优化其审核技术,希望可以通过技术来减少人力成本。不仅能够为公司省下一笔开销,还能够让平台的视频内容更加丰富。
# 日志切割脚本 脚本如下 注:安装zip命令 #!