Secure CRT 自动记录日志
发布日期:2021-06-30 18:54:56 浏览次数:2 分类:技术文章

本文共 476 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

配置自动log操作如下:

1.options ---> Global Options

2、General->Default Session->Edit Default Settings

3、Terminal->Log File

设置如图上所示

点击 日志 ,在选项框中 Log file name中填入路径和命名参数:

E:\Log\%Y_%M_%D_%H.log

在Upon connect 输入

[%Y%M%D_%h:%m:%s]

在On each line 输入

[%h:%m:%s]

日志的格式为:年_月_日_主机名.log的日志,然后勾上Start log upon connect 和 append to file。

参数含义如下:

%H 主机名(连接主机的IP地址)
%Y 年份
%M 月份
%D 日
%h 小时
%m 分钟
%s 秒

在Custom log data 中的On each line会话框中填入:

%Y%M%D_%h:%m:%s

则CRT会在日志内容中的每行加入时间戳,具体内容按需要填入参数。

 

4、点击ok

 

操作视频如下

转载地址:https://linus.blog.csdn.net/article/details/83752108 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

上一篇:recovery相关的FAQ总结
下一篇:RK3399 编译recovery

发表评论

最新留言

路过按个爪印,很不错,赞一个!
[***.219.124.196]2024年05月02日 18时49分38秒

关于作者

    喝酒易醉,品茶养心,人生如梦,品茶悟道,何以解忧?唯有杜康!
-- 愿君每日到此一游!

推荐文章

Oracle 作业记录 2019-04-30
putty连接AWS配置(multimedia project) 2019-04-30
Hourglass Network 沙漏网络 (pose estimation姿态估计) 2019-04-30
OpenCV实战(二)——答题卡识别判卷 2019-04-30
目标检测神经网络的发展历程(52 个目标检测模型) 2019-04-30
Boundary loss 损失函数 2019-04-30
神经网络调参实战(一)—— 训练更多次数 & tensorboard & finetune 2019-04-30
tensorflow使用tensorboard进行可视化 2019-04-30
神经网络调参实战(二)—— activation & initializer & optimizer 2019-04-30
凸优化 convex optimization 2019-04-30
数据库索引 & 为什么要对数据库建立索引 / 数据库建立索引为什么会加快查询速度 2019-04-30
IEEE与APA引用格式 2019-04-30
research gap 2019-04-30
pytorch训练cifar10数据集查看各个种类图片的准确率 2019-04-30
Python鼠标点击图片,获取点击点的像素坐标 2019-04-30
路径规划(一) —— 环境描述(Grid Map & Feature Map) & 全局路径规划(最优路径规划(Dijkstra&A*star) & 概率路径规划(PRM&RRT)) 2019-04-30
神经网络调参实战(四)—— 加深网络层次 & 批归一化 batch normalization 2019-04-30
数据挖掘与数据分析(三)—— 探索性数据分析EDA(多因子与复合分析) & 可视化(1)—— 假设检验(μ&卡方检验&方差检验(F检验))&相关系数(皮尔逊&斯皮尔曼) 2019-04-30
RRT算法(快速拓展随机树)的Python实现 2019-04-30
路径规划(二) —— 轨迹优化(样条法) & 局部规划(人工势能场法) & 智能路径规划(生物启发(蚁群&RVO) & 强化学习) 2019-04-30