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1.python requests timeout详解
2.网站源代码怎么用?源码
3.超赞的PyTorch资源大列表，GitHub标星9k+，上线中文版也上线了

python requests timeout详解

       某天下午在编码时，源码服务客户端报错，上线显示超时错误，源码客户端超时设定为5秒，上线辅助asp网站源码通常不可能出现。源码查看服务日志，上线发现请求模型服务耗时超过5秒。源码服务部署于公司私有云，上线使用gunicorn + flask，源码请求模型服务时使用python requests包。上线

       代码显示，源码requests中设置超时时间为1秒，上线并包含异常捕获，源码日志记录显示模型预测耗时5秒。此错误为偶发，平均两天报一次。ue设计源码

       检查后排除了日志问题，怀疑模型服务或网关问题，但网关日志显示整体处理及上游服务耗时短。发现发送请求时生成唯一的traceid，并记录发出时间，上线后发现模型服务记录时间晚于服务请求时间5秒。

       分析后意识到应关注超时参数是否生效而非模型服务或网关。查看requests官方文档，了解到timeout不是针对整个请求的，仅在未收到服务器响应的指定秒数后触发异常。测试显示请求耗时2.9秒，但未触发超时异常。

       参考stackoverflow，发现可通过python signal限制请求耗时。学习signal模块，了解其用于进程间通信，如通知进程终结、vie源码解读中止或恢复。设置定时发送SIGALRM信号，定义处理函数，取消发送信号。修改代码上线后，问题解决。

       总结，遇到线上bug时，首先需确认是否可复现并定位问题。在服务链路复杂时，日志记录有助于定位故障点。此经历显示，对于超时问题，需理解timeout的含义并寻找针对性解决方案。使用signal模块限制请求耗时，有助于解决此问题。

网站源代码怎么用?fblxvol指标源码

       网站源码的使用通常涉及以下几个步骤：

       1. **理解源码结构**：下载源码后，首先需要了解其文件结构，包括HTML、CSS、JavaScript等文件的位置和作用。

       2. **本地环境搭建**：如果源码包含服务器端代码，如PHP、Python等，需要配置本地服务器环境，如安装XAMPP、WAMP或其他适合的开发环境。

       3. **修改和定制**：根据需要对源码进行修改，可以是前端的设计调整，也可以是后端的功能增强。

       4. **本地测试**：在本地服务器上测试修改后的源码，确保所有功能按预期工作。

       5. **上传到虚拟主机**：通过FTP或其他文件传输工具，将修改后的软太空源码源码上传到虚拟主机或服务器。

       6. **在线调试**：如果源码包含错误，可以使用浏览器的开发者工具进行在线调试。

       7. **发布和维护**：网站上线后，需要定期进行内容更新和技术维护。

       具体使用网站源码的细节会根据源码的编程语言、框架和技术栈有所不同。如果是HTML、CSS和JavaScript，主要集中在前端设计；如果是PHP、Java、Python等后端语言，则需要关注服务器端逻辑。

       对于框架结构的网页，可以通过查看框架元素的SRC属性来访问其对应的页面源码。

       下载视频通常需要绕过版权保护机制，这可能涉及版权问题，需确保遵守相关法律法规。

       最后，下载的HTML代码需要上传到服务器，并适当调整文件路径和链接，以确保网站能够正确运行。

超赞的PyTorch资源大列表，GitHub标星9k+，中文版也上线了

       自 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇，得益于其多项显著优点，包括采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群。

       最近，红色石头在 GitHub 上发现了一份由 B&HGS 原创并翻译成中文的 PyTorch 资源大列表。这份列表涵盖了 PyTorch 实现的 NLP/CV 相关项目、示例代码、相关库、论文实现等。中文版资源由 XZRYZ 提供，为社区贡献了宝贵的翻译。

       这份资源大列表内容丰富，主要分为五大部分：PyTorch 与相关库、教程与示例、论文实现、报告与会议、其他资源。

       在自然语言处理与语音处理部分，包含个热门项目，涉及多种技术，如语音生成、语音转文字、快速生成WaveNet等。这些项目中有许多为官方实现，提供了详尽的使用指南，包括安装、加载、训练、测试和演示等。

       计算机视觉部分，则有个热门项目和库，包括流行的数据集、模型架构、图像变换、图像增强等。这些项目涉及神经风格迁移、图像分类、人脸对齐、语义分割、RoI计算、面部对齐等任务。

       概率库和生成库部分，则涵盖了概率编程和统计推断、生成概率库、PyTorch中的贝叶斯优化等。

       教程与示例部分提供个经典教程，覆盖强化学习、NLP、CV、Logistic、CNN、RNN、LSTM等神经网络模型。这些教程难易程度不同，适合不同水平的学习者。

       论文实现部分包含个PyTorch相关的论文实现，涵盖从递归变分自动编码器到生成对抗网络的多个领域。这些实现展示了PyTorch在学术研究中的广泛应用。

       其他资源部分介绍了个PyTorch相关的教程、论文、项目、社区资源，以及一些有趣的应用，如使用神经网络作画、聊天机器人和五子棋等。

       这份资源大列表为PyTorch爱好者和学习者提供了全面的资源库，不仅包括官方文档和项目，还有丰富的中文教程和论文实现，对学习和研究PyTorch有极大帮助。推荐给所有对PyTorch感兴趣的人。

       该项目的 GitHub 地址如下：

       github.com/xavier-zy/Aw...