Speedtest Tracker 时间显示优化:添加星期几信息
2025-06-20 14:05:36作者:凌朦慧Richard
背景介绍
Speedtest Tracker 是一个优秀的网络测速跟踪工具,它能够持续记录网络连接的速度和质量数据。对于网络管理员和普通用户来说,这些历史数据在排查网络问题时非常有用。然而,原始版本的时间显示格式缺少星期几信息,这在分析网络问题的周期性模式时可能会造成不便。
问题分析
在排查网络连接问题时,了解问题发生的具体星期几非常重要。例如:
- 工作日与周末的网络使用模式差异
- 特定星期几可能出现的规律性网络拥堵
- 公司网络在周五下午可能出现的特殊负载
原始的时间显示格式(如"Jul. 26th, 2024 8:00am")虽然提供了日期和时间信息,但缺少星期几这一关键维度。
解决方案
Speedtest Tracker 提供了灵活的时间格式自定义功能,通过修改环境变量即可实现星期几的显示:
- 结果表格中的时间格式:通过设置
DATETIME_FORMAT环境变量 - 图表中的时间格式:通过设置
CHART_DATETIME_FORMAT环境变量
这些变量支持标准的 PHP 日期格式字符串,其中:
D表示缩写的星期几(如 Mon, Tue)l表示完整的星期几名称(如 Monday, Tuesday)
配置示例
以下是一些实用的配置示例:
-
显示缩写星期几:
DATETIME_FORMAT="D, M. jS, Y g:ia"显示效果:
Fri, Jul. 26th, 2024 8:00am -
显示完整星期几名称:
DATETIME_FORMAT="l, M. jS, Y g:ia"显示效果:
Friday, Jul. 26th, 2024 8:00am -
图表中的时间格式:
CHART_DATETIME_FORMAT="D, M j g:ia"显示效果:
Fri, Jul 26 8:00am
实施建议
- 一致性:建议在表格和图表中使用相同的时间格式,确保数据展示的一致性
- 可读性:根据显示空间选择合适的格式,空间有限时使用缩写,空间充足时使用完整名称
- 本地化:如果需要本地语言显示星期几,可以结合系统区域设置
总结
通过在 Speedtest Tracker 中自定义时间显示格式,添加星期几信息,用户可以更全面地分析网络性能数据,发现潜在的时间相关性模式。这一简单的配置调整能够显著提升网络问题诊断的效率,特别是在识别周期性网络问题时。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146