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脚本错误量极致优化-让脚本错误一目了然

原文地址 在上篇《脚本错误量极致优化-监控上报与 Script error 》 中,主要提到了js脚本错误上报的方式,并讲解了如何使用 crossorigin 来解决 Script error 报错信息的方案...,于是我们就可以查看到脚本报错信息了。...本篇《脚本错误量极致优化-让脚本错误一目了然》 将结合示例,通过多种解决方案逐一分析,让脚本错误 一目了然。...[sourcemap_1] SourceMap 文件中的 sourcesContent 字段对应源代码内容,不希望将 SourceMap 文件发布到外网上,而是将其存储到脚本错误处理平台上,只用在处理脚本错误中...,上报脚本错误 2.右边的为 noerror 脚本错误监控系统 此时,错误信息中行列数为 1 和 515。

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shell 错误日志告警脚本

思路 两种思路: 周期轮询 实时抓取 周期轮询 每隔一分钟去抓取一次,错误日志的内容上送webhook。 这样的好处是不会抓到过多的错误日志,但是也有个问题,有可能会错过关键的错误日志。...如果到到轮询时刻去统计这一分钟到上一分钟之间的错误日志,是可以,但是如果错误在轮询完成后的这一刻发生,需要等到一分钟之后才会告警出来,缺乏实时性,如果对实时性要求不高可以使用这种方式。...实现思路: 使用 tail 查询日志 倒序获取第一条 关键字可指定 过滤关键字 下面这个脚本实现以上的几个思路,算是一种简单的实现,我一直觉得脚本这东西不要写的太复杂,需要考虑后面的人维护的成本。...编辑保存的话,tail 会抓会量日志,不是脚本有问题。...,不要让脚本变的复杂。

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实践 | 脚本错误量极致优化-让脚本错误一目了然

作者|joeyguo 原文|https://github.com/joeyguo/blog/issues/14 在上篇《脚本错误量极致优化-监控上报与Script error》 中,主要提到了js脚本错误上报的方式...,并讲解了如何使用 crossorigin 来解决 Script error 报错信息的方案,于是我们就可以查看到脚本报错信息了。...本篇《脚本错误量极致优化-让脚本错误一目了然》 将结合示例,通过多种解决方案逐一分析,让脚本错误 一目了然。...SourceMap 文件中的 sourcesContent 字段对应源代码内容,不希望将 SourceMap 文件发布到外网上,而是将其存储到脚本错误处理平台上,只用在处理脚本错误中。...基于 SourceMap 快速定位脚本报错方案 整套方案的代码实现可以在这 noerror 查看,效果如下: 1.左边的为线上页面,上报脚本错误 2.右边的为 noerror 脚本错误监控系统 此时

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移除ImageNet标签错误,模型排名发生大变化

(1) 标注错误的数据  (2) 对应多个标签的数据  (3) 不属于任何标签的数据 总结来看,错误数据大约有 14000 多个,考虑评估数据的数量为 50000,可以看出错误数据占比极高。...方法 在不重新训练模型的情况下,该研究通过只排除标注错误的数据,也就是上述(1)类错误数据,以及从评估数据中排除所有错误数据,也就是 (1)-(3) 错误数据,来重新检查模型的准确率。...为了删除错误数据,需要使用一个描述标签错误信息的元数据文件。在这个元数据文件中,如果包含 (1)-(3) 类错误,信息将在「correction」属性中描述。...当在不排除错误数据的情况下进行评估,以及错误数据(1)~(3) 都被排除时,模型的准确率排名发生了变化。...本文中,错误数据 (1) 有 3670 个,占全部 50000 条数据的 7.34%,移除后准确率平均提高了 3.22 点左右。当移除错误数据后,数据规模发生了变化,单纯的比较准确率可能存在偏差。

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移除ImageNet标签错误,模型排名发生大变化

(1) 标注错误的数据  (2) 对应多个标签的数据  (3) 不属于任何标签的数据 总结来看,错误数据大约有 14000 多个,考虑评估数据的数量为 50000,可以看出错误数据占比极高。...方法 在不重新训练模型的情况下,该研究通过只排除标注错误的数据,也就是上述(1)类错误数据,以及从评估数据中排除所有错误数据,也就是 (1)-(3) 错误数据,来重新检查模型的准确率。...为了删除错误数据,需要使用一个描述标签错误信息的元数据文件。在这个元数据文件中,如果包含 (1)-(3) 类错误,信息将在「correction」属性中描述。...当在不排除错误数据的情况下进行评估,以及错误数据(1)~(3) 都被排除时,模型的准确率排名发生了变化。...本文中,错误数据 (1) 有 3670 个,占全部 50000 条数据的 7.34%,移除后准确率平均提高了 3.22 点左右。当移除错误数据后,数据规模发生了变化,单纯的比较准确率可能存在偏差。

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