【记录】服务启动脚本管理

【记录】服务启动脚本管理

通常使用.sh文件来启动服务,记录两个常用的:启动进程和杀死进程;

  1. restart.sh
#!/bin/sh
old_pid=$(ps ax|grep service.py|grep -v grep|awk '{print $1}')
echo "old_pid=${old_pid}"

if [ -z ${old_pid} ];then
    echo "Process Non-existent !"
    echo "Starting Process...."
    nohup python service.py >log.log 2>&1 &
else
    kill -9 ${old_pid}
    mid_pid=$(ps ax|grep service.py|grep -v grep|awk '{print $1}')
    if [ -z ${mid_pid} ];then
        echo "Process Close Success !"
        sleep 1
        echo "Start Restarting....."
        nohup python service.py >log.log 2>&1 &
    else
        echo "Process Close Fail !"
        exit 1
    fi
fi
echo "Please wait 8 s ..."
sleep 8
new_pid=$(ps ax|grep service.py|grep -v grep|awk '{print $1}')
if [ -z ${new_pid} ];then
    echo "Restart Fail !"
else
    echo "Restart Success !"
    echo "new_pid=${new_pid}"
fi

  1. kill.sh
#!/bin/sh
old_pid=$(ps ax|grep service.py|grep -v grep|awk '{print $1}')
echo "find process..."
echo "old_pid=${old_pid}"
if [ -z ${old_pid} ];then
    echo "Process Non-existent !"
else
    kill -9 ${old_pid}
    mid_pid=$(ps ax|grep service.py|grep -v grep|awk '{print $1}')
    if [ -z ${mid_pid} ];then
        echo "Process Close Success !"
        sleep 1
    else
        echo "Process Close Fail !"
        exit 1
    fi
fi
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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