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Linux 系统日志的

日志log rotation Linux 系统上是再常见不过的一个功能了,它为系统监和故障排查保留必要的日志内容,同时又防止过多的日志造成单个日志文件太大。 这一个过程很容易就可以实现自化,细节上还能按需作出微调。 使用 logrotate 命令可以手执行日志的操作。本文将要介绍的就是手进行日志法,以及预期产生的结果。 日志时文件的命名式、保留日志文件的数量等参数是由 /etc/logrotate.d 目录的配置文件决定的,因此你可能会看到有些日志文件只保留少数几次,而有些日志文件的次数会到 7 次或更多 命令使用 /etc/logrotate.d/rsyslog 这个配置文件,并通过了 -f 参数实行“强”。 ,最近一次的时间都会记录 logrorate 的状态文件

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Python自鼠标并截屏保存图像

功能描述: 程序启3秒之后自鼠标,使得鼠标下的窗口自并对屏幕上指定区域进行截图保存为图像文件。 所用环境: win10+Python 3.8.2+pywin32+pillow 准备工作: 1)执行pip install pywin32安装扩展库pywin32,如果安装后仍不能使用,可以参考下面的法解决 使用法: 提前打开一个窗口或WEB页面,然后运行上面的代码,再用鼠标单击要截屏的窗口把它切换到前台,剩下的事情就交给这个程序了。 扩展应用: 截屏得到的若干图片文件,可以使用下面文章介绍的技术进行拼接。 Python自识别多个不完整图像拼接为完整图像

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    Android通过代码ListView上下

    本文将介绍一种通过代码ListView上下法。 先上图: ? 按下按钮会触发ListView或停止。 handler.removeCallbacks(run_scroll_down); handler.removeCallbacks(run_scroll_up); } }; /** * public void listScrollUp() { listScrollOff(); handler.postDelayed(run_scroll_up, 0); } /** * public void listScrollDown() { listScrollOff(); handler.postDelayed(run_scroll_down, 0); } /** * 停止 smoothScrollBy法。

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    Movement Disorders脑电格兰杰因果分析:运皮质帕金森病复发性震的作用

    复发性震和静止性震具有共同的病理生理机,运皮质起着至关重要的作用。 双倍震频率下,RET的脑电频率峰值明显高于静止性震,但频率下仅有更高频率移的趋势,见图3B。差分析显示震×频率交互作用不显著。 6例RET期间和4例静止性震时M1-EMG的G-因果关系频率下显著,而双倍震频率下,除1例患者外,其余患者均两类震均显著。 Post hoc分析显示,频率下,M1(初级运皮质)-to-ECR(桡侧腕伸肌)的G-因果关系显著低于ECR-to-M1,而双倍震频率下,G-因果关系M1-EMG上更高,图3D G因果关系表明,频率下,信息传输是从肌肉到M1的上,而大约两倍的震频率下,主要是M1到肌肉的上。

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    妙用 scale 与 transfrom-origin,精准

    难点所 第一眼看到这个效果,我的内心毫无波澜。以为只是简单的一个下划线 hover 效果,经过友人提醒,才发现,这个画效果,下划线是从一端进入,从另外一端离开的。 现,难点就于如何 hover 离开的时候,改变画行进的。 ) 实现的关键点 所以,这里的关键点就于(划重点): 使得 hover 画的进入与离开产生两种不一样的效果 。 可以通过量形式定义的缩放值来放大或缩小元素,同时可以不同的设置不同的缩放值。 本效果最最最重要的地于这里,我们使用 transform-origin 去改变 transform: scale() 的原点实现线条运

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    妙用 scale 与 transfrom-origin,精准

    难点所 第一眼看到这个效果,我的内心毫无波澜。以为只是简单的一个下划线 hover 效果,经过友人提醒,才发现,这个画效果,下划线是从一端进入,从另外一端离开的。 现,难点就于如何 hover 离开的时候,改变画行进的。 ) 实现的关键点 所以,这里的关键点就于(划重点): 使得 hover 画的进入与离开产生两种不一样的效果 。 可以通过量形式定义的缩放值来放大或缩小元素,同时可以不同的设置不同的缩放值。 本效果最最最重要的地于这里,我们使用 transform-origin 去改变 transform: scale() 的原点实现线条运

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    精神分裂症患者皮层谷氨酸与工作记忆激活的关系

    了解震放大的机及其与儿茶酚胺的关系可能有助于通过靶治疗更好地这一症状。Michiel F. Dirkx等人Brain上发文,提出推断:认知负荷过程认知负荷,震的放大可能是由幅度的大脑-丘脑-皮层回路的调节作用,也可能是由唤醒系统(自底上)、认知网络(自顶下)或它们的组合作用引起的 研究结果与假设一致,震幅度与小脑-丘脑-皮质回路的活相关;认知负荷增加了震幅度,瞳孔直径,心率和分布额顶叶皮层,岛状,丘脑和前扣带回皮层的认知网络的大脑活。 通过网络分析获得的发现表明,认知负荷通过两种不同式通过增加小脑-丘脑-皮质回路的活来影响震:通过刺激丘脑的活,可能是通过上升的唤醒系统(考虑到这种调节与瞳孔直径的变化相关),和通过加强认知网络和小脑 本研究的结论是,当帕金森氏症患者经历认知负荷时,自下而上的唤醒系统和自上而下的认知网络都会放大震,旨减弱去甲肾上腺素能活或认知需求的干预措施可能有助于减少帕金森震

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    当车削加工时出现振刀打刀现象该如何处理?

    机床加工过程,最常见于车床,镗床加工过程,造成工件表面有纹,返工率、废品率高,伴有振刀打刀现象。 机床振原因一般是机床–工件–刀具三个系统任一个或多个系统刚性不足,振、振刀产生时,我们该从哪些面入手排查解决这类问题。 一、工件与刀具面 1.工件面 细长轴类的外圆车削。 看一下你现用的是90度刀还是45度的,试换一下。 另外,走刀(进给量)太小,也可能是一种产生纹的诱因,可略调整加大一点。你调整一下转速、单刀切削深度、进给量试一下来排除共振点。 里面有平面轴承组合。 目前应用于加工现场有一些比较具体而实用的法: 减轻造成振的部份的工作重量,惯性越小越好; 针对振最大的地予以固定或夹持,如心架、工作保持器等; 提高加工系统的刚性,例如使用弹性系数较高的刀柄或使用加入态减振器的特殊抗震力

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    基于EEG-EMG混合法的研究—生物机器人应用:现状、挑战与未来(二)

    是典型的基于肌电信号的的一个著名问题,震是一种常见的疾病,尤其是老年人,它会导致身体部位有节奏的摆,尤其是上肢震的人,通常日常生活活表现出困难。 这些无意的运产生的肌电信号并不代表用户的实际运意图。因此,识别和消除外骨骼等生物机器人振效应具有重要意义。 一些研究,如使用主可穿戴外骨骼抑,以及使用力辅助机器人时避免不必要的振或运。然而,最近报道了一种用于抑的新型多模态传感器融合法。 本研究,以脑电、肌电图及惯性感测器讯号为基础,产生驱全自穿戴机器人的讯号,这种情况下使用的混合融合法可以归类为序列融合法。 这项研究,我们提出了一个外骨骼机器人知觉系统的架构,利用脑电图、肌电图、足底压力传感器与光纤运捕捉系统之间的资讯融合,设计的基本框架是利用脑电信号来判断人体运意图的,并利用人体下肢四大肌肉的肌电信号来识别人体的运模式

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    iOS开发之CoreMotion框架的应用 原

    iOS5之前,加速度传感器的相关信息封装UIAccelerometer这个类,其主要用来获取设备三维空间的状态信息,之后,加速度传感器以及螺旋仪传感器的相关信息都封装了CoreMotion这个框架 从上图可以看出,CoreMotion框架主要分为3大块,一部分是用来获取设备的运状态,如速度,加速度,海拔,三维等。 double y; //y加速度 double z; //z加速度 } CMAcceleration; 2、陀螺仪数据       CMGyroData是陀螺仪数据的数据模型类: double y; //y的角速度 double z; //z的角速度 } CMRotationRate; 3.磁强计数据       CMMagnetometerData是磁强计数据模型类 iOS 12系统后,CoreMotion框架又引入了一些列配合iWatch进行用户手臂作分析的类,可以分析出用户是否发生了运障碍等。

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    通过键盘TreeView节点的移

    本文转载:http://dengzebo.blog.163.com/blog/static/18867406201032141932204/ View Code      #region "树节点移 ,左右下上"         /// 

            /// 通过Ctrl+键盘移选定的树节点         ///          /// <param  name="TreeView1">要编辑的TreeView件</param>         /// <param name="eKeys">The <see cref="System.Windows.Forms.KeyEventArgs

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    Selenium系列(22) - 通过selenium浏览器条的几种

    如何通过selenium浏览器条呢? selenium没有提供原生的页面法,所以我们得通过最原始的JS来 原理:通过 执行js代码,达到目的 driver.execute_script() 式一:scrollBy(x,y) driver.execute_script("window.scrollBy(0,1000)") x:必传,正数则右滑的像素值,负数则左滑的像素值 y:必传,正数则下滑的像素值,负数则上滑的像素值 式二:scrollTo(x,y) driver.execute_script("window.scrollTo(0,1000)") x:必传,正数则右滑的像素值,负数则左滑的像素值 y:必传 ,正数则下滑的像素值,负数则上滑的像素值 式三:document.documentElement.scrollTop 作用一:获取当前高度 # 获取当前高度 scrolTop = driver.execute_script

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    斯坦福与苹果基于Apple Watch检测心率异常,0.5%人群被检出,其84%患有房

    心房(简称房)是最常见的持续性心律失常,房患病率与冠心病、高血压病和心力衰竭等疾病有密切关系。 根据美国疾病和预防心的数据显示,每年美国,房导致130,000人死亡,750,000人住院。疾病预防心估计,房影响了270万至610万人,另外有70万人可能未确诊房。 帮助患者和临床医生了解Apple Watch等设备如何检测心房等疾病发挥作用。 0.5%人群被检出,其84%患有房 ? 收到心律不齐通知,并一周后使用心电图贴片进行随访的受试者,只有三分之一(34%)的人检测到患有房。研究人员称,由于心房是一种间歇性疾病,因此随后的心电图补片监测未检测到它并不奇怪。 将手表的脉搏检测与同步心电图贴片记录进行比较,研究人员发现,脉冲检测算法的阳性预测值为71%,84%的受试者接受不规则脉冲通知时发现房

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    ROBOMASTER TT巡线.3

    首先是对机头的调整,就是飞行的 如果误差为0,就不要去发送让无人机运的指令 误差不为零就提取里面的误差数×一个系数(负数),因为已经很偏了要抗拒这种改变,所以是负数 横也是一样的法,注意系数可以调节 这种实时的式是:前馈系统,其又为前馈的一种形式,是部分发出指令使受部分进行某种活,同时又通过另一快捷途径部分发出前馈信号,受部分接受部分的指令进行活时,又及时地受到前馈信号的调 这种调过程,前馈和反馈又是常常互相配合的。 与前馈相比,反馈需要较长的时间,因为部分要接到受部分活的反馈信号后才能发出纠正受部分活的指令,因此受部分的活可能发生较大波。 以神经系统对骨骼肌任意活为例,如果只有反馈而没有前馈,则肌肉活时可出现震作不能快速、准确、协调地完成。 ?

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