ositestats:网站跟踪统计工具,实现流量全面分析

需积分: 5 0 下载量 83 浏览量 更新于2025-01-05 收藏 130KB ZIP 举报
资源摘要信息:"ositestats:网络统计、分析服务器。 PageImpressions、Uniques、流量来源分布、BrowserOs、.." ositestats是一个为网站提供跟踪和统计功能的应用程序,其主要功能包括跟踪网页浏览量(PageImpressions)、独立访客(Uniques)、流量来源分布(Source Distribution)、用户浏览器类型(Browser)和操作系统(Os)等数据分析。该应用程序特别为RingoJs.org设计,使用RingJS来运行JavaScript应用程序。 首先,从标题中我们可以得知ositestats的基本功能。PageImpressions是指页面被访问的次数,Uniques则指的是独立访客的数量,即访问网站的独立IP地址或设备的数量。流量来源分布显示了用户通过哪些渠道到达网站,包括直接访问、搜索引擎、外部链接等。BrowserOs则是指用户使用的浏览器类型和操作系统的信息。 从描述中,我们可以了解ositestats的安装和使用步骤。安装过程相对简单,只需要通过Node.js的包管理器npm来安装ositestats软件包及其依赖项。安装命令为"rp 安装 ositestats",其中"rp"是npm的别名,假设已经全局安装了npm包管理器。 创建ositestats实例是在一个指定的文件系统路径下进行,例如 "/var/www/foostats/"。创建实例后,需要编辑配置文件config.json,通常使用nano或其他文本编辑器进行编辑。在配置文件中,可以添加需要跟踪的网站站点信息,如果网站有多个域名,则可以使用逗号分隔各域名。 之后,使用命令"ositestats addiste"添加要跟踪的站点到实例中。例如,"ositestats addiste /var/www/foostats/ example-site example.com"表示添加名为example-site的网站,其网址为example.com。如果有多个域名指向同一个网站,可以用逗号分隔,如"ositestats addiste /var/www/foostats/ example-site example.com,foo.example.com,example.org"。 最后,通过执行"ositestats serve /var/www"启动ositestats服务,开始收集和分析网站的数据。 从标签中可以看出,ositestats主要使用JavaScript编写,这意味着它具有良好的跨平台兼容性和运行效率。JavaScript是一种广泛使用的脚本语言,特别是在浏览器端,用于动态网页交互和服务器端编程(Node.js)。 从压缩包子文件的文件名称列表中,我们可以知道ositestats的源代码文件夹名称为"ositestats-master"。这表明ositestats项目的代码托管在支持Git的版本控制仓库中,并且这个仓库可能已经被克隆或下载到本地环境。通常,"master"分支代表了项目的主分支,包含了稳定和完整的项目代码。 综上所述,ositestats作为一个网络统计和分析工具,适用于需要对网站访问数据进行深入了解的开发者和网站管理员。它的安装和配置过程简单明了,便于快速部署。同时,JavaScript的使用保障了其强大的网络应用能力。而对于想要检查或修改ositestats源代码的开发者来说,"ositestats-master"文件夹将是一个研究和开发的良好起点。

dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1,激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2,激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

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