9、服务器存储管理:Swap与LVM的全面指南

服务器存储管理:Swap与LVM的全面指南

1. 存储挂载文件的优势

通过一个文本文件来控制系统上挂载的设备,初看可能有些奇怪,但查看这个文件就能了解所有应挂载的设备及其挂载位置,十分便利。只要管理员将按需使用的设备也添加到该文件中,就能方便地了解服务器上正在使用的文件系统概况。

2. Swap空间管理

2.1 Swap的概念与作用

Swap空间是在物理内存耗尽时用于内存的特殊分区或文件。服务器运行正常时,通常不需要Swap;若大量使用Swap,则可能表示服务器运行不佳。理论上,Swap空间应处于闲置状态,但在现实中,它能在服务器出现问题时提供支持。不过,树莓派不建议使用Swap空间,因为其使用的SD卡速度远低于传统硬盘,使用Swap会导致性能大幅下降。

2.2 Swap空间的配置与操作

Swap空间在 /etc/fstab 文件中声明。多数情况下,安装系统时会创建Swap分区,也可后续添加。添加后,使用 swapon -a 命令激活Swap,使用 swapoff -a 命令停用Swap。

2.2.1 创建Swap文件

若默认没有Swap分区且无法添加额外磁盘,可创建Swap文件。操作步骤如下:
1. 创建Swap文件:

# fallocate -l 2G /swapfile
  1. 准备Swap文件:

                
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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