备忘1:free命令输出信息

本文解析了Linux系统的内存状态,详细介绍了不同状态下的内存含义及其计算公式。通过理解这些概念,可以帮助开发者更好地掌握系统资源利用情况。

 

[IEEE@bayern algorithm]$ free

                  total            used          free     shared    buffers     cached

Mem:       4149216    4054928      94288          0      637132     954588

                 (total1)      (used1)      (free1)  (share1)  (buffer1)   (cache1)

 

-/+ buffers/cache:    2463208    1686008

                                 (used2)    (free2)

Swap:      8388576          0    8388576

 

==============================

total1: 物理内存总量

used1: 总计分配给缓存(包含buffers和cache)使用的数量,但是其中可能部分缓存未被实际使用

free1: 未被分配的内存 

share1: 共享内存

buffer1:系统分配但是未被使用的buffer数量

cache1: 系统分配但未被使用的cache数量

 

used2: 实际使用的buffers和cache的总量,亦即实际使用的内存总量

free2: 未被使用的buffers和cache和未被分配的内存之和,这就是系统当前实际可用的内存

 

==============================

total1 = used2 + free2

total1 = used1 + free1

free2 = free1 + buffer1 + cache1

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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