实验楼Linux入门:计划任务crontab

介绍

crontab 命令常见于 Unix 和类 Unix 的操作系统之中(Linux 就属于类 Unix 操作系统),用于设置周期性被执行的指令

crontab 命令从输入设备读取指令,并将其存放于 crontab 文件中,以供之后读取和执行。通常,crontab 储存的指令被守护进程激活,crond 为其守护进程,crond 常常在后台运行,每一分钟会检查一次是否有预定的作业需要执行。

通过 crontab 命令,我们可以在固定的间隔时间执行指定的系统指令或 shell   script 脚本。时间间隔的单位可以是分钟、小时、日、月、周的任意组合。

计划任务书写格式

这里我们看一看 crontab 的格式

# 计划任务命令格式说明
# .---------------- 分钟 (0 - 59)
# |  .------------- 小时 (0 - 23)
# |  |  .---------- 日 (1 - 31)
# |  |  |  .------- 月 (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# |  |  |  |  .---- 星期几 (0 - 6) (周日=0 or 7) 或者 sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# |  |  |  |  |
# *  *  *  *  * 【这里写到时间后要执行的命令】

比如

每个 1月1日12点30分 执行命令 command

30 12 1 1 * command 

*代表这个时间单位下所有可用的时间点

每个月的每一天的12点30分执行命令 command

30 12 * * * command

,可以分隔多项时间

每个月的每一天的12点30分和40分执行命令 command

30,40 12 * * * command

-可以取一段时间里的所有值

每个月的每一天的12点的30,31,32,33,34,35分钟时执行命令 command

30-35 12 * * * command

/指定了一个步进值

每个月的每一天的12点开始没2分钟执行一次命令 command,直到13:00点之前

*/2 12 * * * command

常用命令

编辑任务

$ crontab -e # Edit

列出当前任务列表

$ crontab -l # List

清空所有任务

$ crontab -r

有时候我们不是需要一些规则特别复杂的定时任务执行,我们只是简单的想让它每天执行一次、每小时执行一次,我们有更简单的办法。

  1. /etc/cron.daily,目录下的脚本会每天执行一次,在每天的 6 点 25 分时运行;
  2. /etc/cron.hourly,目录下的脚本会每个小时执行一次,在每小时的 17 分钟时运行;
  3. /etc/cron.monthly,目录下的脚本会每月执行一次,在每月 1 号的 6 点 52 分时运行;
  4. /etc/cron.weekly,目录下的脚本会每周执行一次,在每周第七天的 6 点 47 分时运行;

系统默认执行时间可以根据需求进行修改。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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