<configuration>
<property resource="application.properties" />
<springProperty scope="context" name="uuid" source="uuid"/>
<springProperty scope="context" name="environment" source="label"/>
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">
<Pattern>
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n
</Pattern>
</layout>
</appender>
<appender name="ERROR" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>${logging.console.level:-ERROR}</level>
</filter>
<filter class="com.sample.ErrorFilter">
<criticalUUID>${uuid}</criticalUUID>
<criticalEnvironment>${environment}</criticalEnvironment>
</filter>
</appender>
<appender name="WARN" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>${logging.console.level:-WARN}</level>
</filter>
<filter class="com.sample.WarningFilter">
<warningUUID>${uuid}</warningUUID>
<warningEnvironment>${environment}</warningEnvironment>
</filter>
</appender>
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="ERROR"/>
<appender-ref ref="WARN"/>
<appender-ref ref="STDOUT"/>
</root>
<logger name="com.refinitiv" level="ERROR" additivity="false">
<appender-ref ref="ERROR" />
</logger>
</configuration>
有什么建议吗?
有什么建议吗?我尝试在application.properties中使用
我解决了这个问题,日志层次结构导致了这个问题。
<appender name="ERROR" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>${logging.console.level:-WARN}</level>
</filter>
<filter class="com.sample.ErrorFilter">
<criticalUUID>${uuid}</criticalUUID>
<criticalEnvironment>${environment}</criticalEnvironment>
</filter>
</appender>
并删除了
由于警告级别调用层次结构中的错误,请检查下面的URL以供参考。
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这实际上意味着com.abc.MyClass类中的任何日志都将被记录到两个记录器... 我的目标是能够定义第二个记录器(父记录器)来记录直接到达该记录器的任何消息,例如来自com.myclass类的消息,同时只记录通过可加性功能到达并已经记录在后代记录器中的错误级别消息... 如果我将“COM”的记录器设置为错误,我将只看到错误级别的消息,而我愿意看到直接写到这个日志的信息级别的消息... 这可能
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本文向大家介绍线性回归的损失函数相关面试题,主要包含被问及线性回归的损失函数时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答:
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回归问题的条件或者说前提是 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1 线性回归的概念 线性回归假设特征和结果都满足线性。即不大于一次方。收集的数据中,每一个分量,就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数,向量表示形式: 这个就是一个组合问题,