EMQX日志追踪文件压缩包分析

需积分: 0 0 下载量 4 浏览量 更新于2024-10-09 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"test_trace.zip" 从给定的文件信息中,我们可以了解到这是一个压缩包文件,名称为“test_trace.zip”。根据文件的命名方式,我们可以推断该压缩包可能包含与“trace”相关的日志文件。进一步地,从压缩包内文件的名称“emqx@node1.emqx.io-trace_test_trace_2023-12-11.log”来看,我们可以提炼出以下几个知识点: 1. 文件压缩格式:ZIP是一种通用的压缩文件格式,通常用于将多个文件或文件夹压缩成一个文件,以减小其大小,便于传输和存储。ZIP文件通常可以通过解压缩软件打开,如WinRAR、7-Zip等。 2. 日志文件分析:日志文件是记录软件运行情况或系统操作活动的重要文件。从文件名“test_trace_2023-12-11.log”可以推断出,该日志文件记录了名为“test_trace”的系统或软件在2023年12月11日这一天的活动或性能追踪数据。 3. EMQ X:文件名中的“emqx@node1.emqx.io”指向了EMQ X,这是一个开源的MQTT消息代理,用于物联网(IoT)通信。它广泛应用于物联网设备的消息通信,支持高并发和大规模连接。因此,可以推断这份日志文件可能与物联网设备消息的传输和处理有关。 4. MQTT协议:由于EMQ X是一个MQTT消息代理,我们可以进一步了解MQTT协议的相关知识。MQTT是一种轻量级的消息传输协议,适用于带宽小、网络状况不佳或设备计算能力有限的场景。它运行在TCP/IP协议之上,提供发布/订阅模式,广泛应用于物联网行业。 5. 日期信息:文件名中的“2023-12-11”为日志文件的记录日期,这表明日志是在特定时间点生成的,对于追踪和分析系统故障或性能问题在时间维度上的变化非常有用。 6. 系统监控与故障排查:从文件的用途来看,记录日志和追踪系统活动通常是为了进行系统监控和故障排查。系统管理员或开发者可以利用这些日志来监控系统的健康状况,及时发现并处理问题。 7. 压缩包内可能包含的其他文件:虽然我们只看到了一个文件名,但实际的压缩包可能包含多种类型的文件,如配置文件、程序文件、数据库文件等。这些文件对于还原完整的系统运行情况和进行深入分析都是非常重要的。 8. 日志文件处理:处理和分析日志文件通常需要特定的日志分析工具或脚本语言(如Python、Shell等)。对于大型日志文件,可能还会用到日志分析平台,如ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana),以便更高效地进行数据提取、搜索和可视化。 综上所述,"test_trace.zip"这个压缩包文件很可能包含了与EMQ X消息代理相关的日志文件,用于记录和分析在2023年12月11日这一天的运行状况。对这些日志文件的分析有助于提高系统的稳定性和性能,确保物联网通信的有效性。

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

2023-04-23 上传