更改时区和时间--TK1(Ubuntu)

本文介绍了如何在Linux系统中查看和修改时区,包括复制时区文件、配置clock系统文件、设置系统时间和日期,以及通过ntpdate进行时间同步的方法。

查看修改Linux时区:

(1)查看当前时区:date -R (Sun,11 Jan 2015 07:10:28 -0800)
(2)修改设置Linux服务器时区,复制相应的时区文件,替换系统时区文件,或者创建链接文件
cp /usr/share/zoneinfo/$主时区/$次时区  /etc/localtime
(cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime   设置中国时区为亚洲/上海+8)
(3)查看clock系统配置文件
more /etc/sysconfig/clock

效果:ZONE="America/Los_Angeles"
            UTC=true
            ARC=false
现在使用时美国UTC时区,即西八区
(4)查看Linux时间和日期
date
(5)修改Linux时间和日期
date -s 12/06/2017 15:52:01     (时间和日期一起设置,日期:月/日/年     时间:hh:mm:ss)
(6)将当前时间和日期写入BIOS,避免重启失效
hwclock -w
(7)Linux时间同步
首先:安装ntpdate
方法:wget http://blog.zyun.cc/attachment/200708/ntpdate.tar.gz
   cd /usr/sbin/
   tar -zxvf ntpdate.tar.gz
手工同步:ntpdate ntp.sjtu.edu.cn
自动同步:vi  /var/spool/cron/root
  增加一行,在每天的5点、9点、14点、19点的13分与服务器同步时间
  13 5,9,14,19 * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.18.2

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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