Linux命令 [系统性能排查]

Linux进程管理实战:从ps/top命令到系统性能排查 进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位,它拥有独立的PID、内存空间和运行状态。理解进程的生命周期与状态变迁(如运行、睡眠、僵尸状态)是诊断系统问题的关键。在Linux系统中,ps和top命令是进程管理的核心工具,它们分别提供系统进程的静态快照和实时监控视图。掌握这些工具能有效提升对系统资源的掌控力,快速定位CPU飙升、内存泄漏、I/O瓶颈等常见性能问题。例如,通过top命令观察wa(I/O等待)指标和D状态进程,可以迅速判断存储子系统瓶颈;结合ps命令定制化输出,能精准定位内存消耗大户。这些技能对于运 阅读详情

本文的核心内容:系统性能排查需要关注的资源,以及我们在排查系统层面需要掌握的Linux命令。


 

对操作系统来说我们需要关注以下资源:当这些资源出现问题则会影响我们的应用,我们应该先从系统的层面去判断排查是否存在性能瓶颈。最后再落实到具体应用中,排查应用存在的瓶颈问题。

中央处理器CPU

  • 通过top命令,观测CPU性能
  • 通过负载,评估CPU任务执行的排队情况 (uptime)
  • 通过vmstat,看CPU的繁忙程度 (上下文切换)

内存

  • top命令

VIRT 这里是指虚拟内存,一般比较大,不用过多关注

RES 这里代表进程的实际占用内存

SHR 共享内存,比一些可以服用的一些so文件等

  • free命令 总内存-使用内存-可用内存

磁盘

  • df命令查看磁盘挂载以及容量
  • du命令文件目录磁盘占用问题

I/O设备

  • 通过iostat查看是否存在IO瓶颈

 

 


TOP命令

系统管理员可用运行top命令监视进程和Linux整体性能。

imageimage.gif

第一行:进程信息统计

Processes: 308 total, 2 running, 306 sleeping, 1187 threads

进程总数、正在运行的进程、睡眠的进程、线程总数。

 

第二行:任务队列信息,同uptime命令的执行结果一样

22:56  up  1:41, 3 users, load averages: 1.65 1.78 2.21

           

1:41, 3 users,  [系统运行时间、用户数量]

22:55:14  Load Avg: 1.63, 1.89, 2.30 [当前时间。 系统负载即:任务队列的平均长度。]

 

第三行:CPU信息统计数据

CPU usage: 1.45% user, 1.57% sys, 96.96% idle

 

动态指标包含

Pid  command %CPU   time    mem   Ppid


PS命令 (查看系统进程)

PS,是Linux系统命令之一,是在Linux中是查看进程的命令。

ps查看正处于Running的进程,ps aux查看所有的进程,-ef 全格式全进程。

ps -ef|grep <进程名> 查看并筛选 跟进程名有关的进程,该进程名可以是进程的全部或者部分。

 

linux操作系统,进程有五种状态

  • 运行状态(正在运行或在运行队列中等待[就绪队列])
  • 中断状态(休眠中, 受阻, 在等待某个条件的形成或接受到信号)
  • 不可中断状态(收到信号不唤醒和不可运行, 进程必须等待直到有中断发生)
  • 僵死状态(进程已终止, 但进程描述符存在, 直到父进程调用wait4()系统调用后释放)
  • 停止状态(进程收到SIGSTOP, SIGSTP, SIGTIN, SIGTOU信号后停止运行运行)

 

uptime命令(系统负载情况)

[root@VM_0_5_centos ~]# uptime
 21:45:27 up 55 days,  5:10,  1 user,  load average: 0.16, 0.12, 0.08
 
#当前服务器时间:     21:45:27
#当前服务器运行时长   55 days,  5:10,
#当前用户数         1 user
#当前的负载均衡      load average: 0.16, 0.12, 0.08 分别取1min,5min,15min的均值

系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中:

- 它没有在等待I/O操作的结果

- 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait')

- 没有被停止(例如:等待终止)

一般来说,每个CPU内核当前活动进程数不大于3,则系统运行表现良好!当然这里说的是每个cpu内核,也就是如果你的主机是四核cpu的话,那么只要uptime最后输出的一串字符数值小于12即表示系统负载不是很严重.


 

free命令(系统内存情况)

free 命令显示系统内存的使用情况,包括物理内存、交换内存(swap)和内核缓冲区内存。 【total - used - available】

[root@VM_0_5_centos ~]# free
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        1882148      451480       89788         584     1340880     1242608
Swap:             0           0           0

如果加上 -h 选项,输出的结果会友好很多

[root@VM_0_5_centos ~]# free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1.8G        440M         99M        576K        1.3G        1.2G

Swap:            0B          0B          0B
有时我们需要持续的观察内存的状况,此时可以使用 -s 选项并指定间隔的秒数:
[root@VM_0_5_centos ~]# free -h -s 3
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1.8G        463M         76M        576K        1.3G        1.2G
Swap:            0B          0B          0B

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1.8G        463M         76M        576K        1.3G        1.2G
Swap:            0B          0B          0B

              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1.8G        466M         73M        576K        1.3G        1.2G
Swap:            0B          0B          0B

上面的命令每隔 3 秒输出一次内存的使用情况,直到你按下 ctrl + c。

输出简介

  • Mem行是物理内存使用情况 (实际内存)
  • Swap行是虚拟内存作用情况
  • used列为已分配内存 (used = total – free – buff/cache)
  • free列为未分配的内存 (free = total – used – buff/cache)
  • total列为物理内存总量
  • shared列为共享内存
  • Buff/cach列缓冲区和缓存总的使用内存量
  • available列可用于启动新应用的可用内存量

 

vmstat命令(虚拟内存统计)

    物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Space)。

[root@VM_0_5_centos ~]# vmstat
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 4  0      0  86372  20352 1300996    0    0     7    38    9    7  1  1 98  0

Procs(进程):

  r: 运行队列中进程数量

  b: 等待IO的进程数量

Memory(内存):

  swpd: 使用虚拟内存大小

  free: 可用内存大小

  buff: 用作缓冲的内存大小

  cache: 用作缓存的内存大小

Swap(交换分区):

  so: 每秒写入交换区的内存大小

si: 每秒从交换区写到内存的大小

IO(现在的Linux版本块的大小为1024bytes):

  bi: 每秒读取的块数

  bo: 每秒写入的块数

系统:

in: 每秒中断数,包括时钟中断。【interrupt】

cs: 每秒上下文切换数。        【count/second】

CPU(以百分比表示):

  us: 用户进程执行时间(user time)

  sy: 系统进程执行时间(system time)

  id: 空闲时间(包括IO等待时间),中央处理器的空闲时间 。以百分比表示。

  wa: 等待IO时间


 

df命令(查看分区磁盘空间)

[root@VM_0_5_centos ~]# df
文件系统          1K-块     已用     可用 已用% 挂载点
devtmpfs         930392        0   930392    0% /dev
tmpfs            941072       24   941048    1% /dev/shm
tmpfs            941072      548   940524    1% /run
tmpfs            941072        0   941072    0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1      51473888 10202572 38633568   21% /
tmpfs            188216        0   188216    0% /run/user/0

[root@VM_0_5_centos ~]# df -h
文件系统        容量  已用  可用 已用% 挂载点
devtmpfs        909M     0  909M    0% /dev
tmpfs           920M   24K  919M    1% /dev/shm
tmpfs           920M  548K  919M    1% /run
tmpfs           920M     0  920M    0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1        50G  9.8G   37G   21% /
tmpfs           184M     0  184M    0% /run/user/0

只要是含有tmpfs都是临时文件系统

查看以inode的数量显示

image.png

当我们的inode使用已经达到百分百时,即使我们的磁盘空间还是有剩余,我们也是写不了数据到磁盘的

 

什么是inode?(存储文件元信息的"索引节点")

文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫做"扇区"(Sector)。每个扇区储存512字节(相当于0.5KB)。操作系统读取硬盘的时候,不会一个个扇区地读取,这样效率太低,而是一次性连续读取多个扇区,即一次性读取一个"块"(block)。这种由多个扇区组成的"块",是文件存取的最小单位。"块"的大小,最常见的是4KB,即连续八个 sector组成一个block。

文件数据都储存在"块"中,那么很显然,我们还必须找到一个地方储存文件的元信息,比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。这种储存文件元信息的区域就叫做inode,中文译名为"索引节点"。

inode包含文件的元信息,具体来说有以下内容:

  • 文件的字节数
  • 文件拥有者的User ID
  • 文件的Group ID
  • 文件的读、写、执行权限
  • 文件的时间戳,共有三个:ctime指inode上一次变动的时间,mtime指文件内容上一次变动的时间,atime指文件上一次打开的时间。
  • 链接数,即有多少文件名指向这个inode
  • 文件数据block的位置

 

我们可以通过stat命令查看文件的元信息。

[root@VM_0_5_centos ~]# stat record.txt
  文件:"record.txt"
  大小:1129       块:8          IO 块:4096   普通文件
设备:fd01h/64769d Inode:393382      硬链接:1
权限:(0644/-rw-r--r--)  Uid:(    0/    root)   Gid:(    0/    root)
最近访问:2020-07-15 19:32:38.386897140 +0800
最近更改:2020-07-15 19:32:38.386897140 +0800
最近改动:2020-07-15 19:32:38.390897141 +0800
创建时间:-

由于每个文件都必须有一个inode,因此有可能发生inode已经用光,但是硬盘还未存满的情况。这时,就无法在硬盘上创建新文件。

 

inode号码是什么?

每个inode都有一个号码,操作系统用inode号码来识别不同的文件。

这里值得重复一遍,Unix/Linux系统内部不使用文件名,而使用inode号码来识别文件。对于系统来说,文件名只是inode号码便于识别的别称或 者绰号。表面上,用户通过文件名,打开文件。实际上,系统内部这个过程分成三步:首先,系统找到这个文件名对应的inode号码;其次,通过inode号 码,获取inode信息;最后,根据inode信息,找到文件数据所在的block,读出数据。

 

inode的特殊作用?

由于inode号码与文件名分离,这种机制导致了一些Unix/Linux系统特有的现象。

1. 有时,文件名包含特殊字符,无法正常删除。这时,直接删除inode节点,就能起到删除文件的作用。

2. 移动文件或重命名文件,只是改变文件名,不影响inode号码。

3. 打开一个文件以后,系统就以inode号码来识别这个文件,不再考虑文件名。因此,通常来说,系统无法从inode号码得知文件名。

第3点使得软件更新变得简单,可以在不关闭软件的情况下进行更新,不需要重启。因为系统通过inode号码,识别运行中的文件,不通过文件名。更新的时 候,新版文件以同样的文件名,生成一个新的inode,不会影响到运行中的文件。等到下一次运行这个软件的时候,文件名就自动指向新版文件,旧版文件的 inode则被回收。


 

du命令(查看文件/目录的所占磁盘空间大小)

[root@VM_0_5_centos ~]# du -h record.txt
4.0K    record.txt


以易读方式显示文件夹内及子文件夹大小
[root@VM_0_5_centos ~]# du -h rar/
2.4M    rar/
#以易读方式显示文件夹内所有文件大小 
[root@VM_0_5_centos ~]# du -ah rar/
4.0K    rar/makefile
16K rar/whatsnew.txt
8.0K    rar/acknow.txt
8.0K    rar/license.txt
272K    rar/unrar
480K    rar/rar
12K rar/technote.txt
164K    rar/default.sfx
96K rar/rar.txt
4.0K    rar/rarfiles.lst
1.3M    rar/rar_static
4.0K    rar/readme.txt
4.0K    rar/order.htm
2.4M    rar/

 


 

iostat命令(I/O性能评测)

# iostat属于sysstat软件包。可以直接安装。
yum install sysstat
[root@VM_0_5_centos ~]# iostat
Linux 3.10.0-1127.13.1.el7.x86_64 (VM_0_5_centos)   2020年11月23日     _x86_64_    (1 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           0.72    0.00    0.68    0.10    0.00   98.49

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
vda               5.28         6.58        38.48   31298669  183158188
scd0              0.00         0.00         0.00        316          0

单独执行iostat,显示的结果为从系统开机到当前执行时刻的统计信息。

    avg-cpu: 总体cpu使用情况统计信息,对于多核cpu,这里为所有cpu的平均值。重点关注iowait值,表示CPU用于等待io请求的完成时间。

  • %user:CPU处在用户模式下的时间百分比。
  • %nice:CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。
  • %system:CPU处在系统模式下的时间百分比。
  • %iowait:CPU等待输入输出完成时间的百分比。
  • %steal:管理程序维护另一个虚拟处理器时,虚拟CPU的无意识等待时间百分比。
  • %idle:CPU空闲时间百分比。

 

    Device: 各磁盘设备的IO统计信息。各列含义如下:

  • Device: 以sdX形式显示的设备名称
  • tps: 每秒进程下发的IO读、写请求数量
  • KB_read/s: 每秒从驱动器读入的数据量,单位为K。
  • KB_wrtn/s: 每秒从驱动器写入的数据量,单位为K。
  • KB_read: 读入数据总量,单位为K。
  • KB_wrtn: 写入数据总量,单位为K。

 

iostat -d -x -k 1 1

查看设备使用率(%util)、响应时间(await)

image.png

 

  • rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 rmerge/s
  • wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 wmerge/s
  • r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 rio/s
  • w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 wio/s
  • rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半,因为每扇区大小为512字节。
  • wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。
  • avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。
  • avgqu-sz: 平均I/O队列长度。
  • rsec/s: 每秒读扇区数。即 rsect/s
  • wsec/s: 每秒写扇区数。即 wsect/s
  • r_await:每个读操作平均所需的时间
  • 不仅包括硬盘设备读操作的时间,还包括了在kernel队列中等待的时间。
  • w_await:每个写操作平均所需的时间
  • 不仅包括硬盘设备写操作的时间,还包括了在kernel队列中等待的时间。
  • await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。
  • svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。
  • %util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作,即被io消耗的cpu百分比

 

备注:如果 %util 接近 100%,说明产生的I/O请求太多,I/O系统已经满负荷,该磁盘可能存在瓶颈。如果 svctm 比较接近 await,说明 I/O 几乎没有等待时间;如果 await 远大于 svctm,说明I/O 队列太长,io响应太慢,则需要进行必要优化。如果avgqu-sz比较大,也表示有当量io在等待。

 

 

 

Linux系统性能监控:top命令实战解析与性能问题排查指南 在Linux系统管理与性能优化领域,进程监控与资源分析是核心基础技能。其原理在于通过实时采集系统内核提供的进程、CPU、内存及I/O等关键指标数据,动态展示系统运行状态。这项技术的价值在于为运维工程师和开发者提供了一个无需图形界面的轻量级实时诊断工具,能够快速定位性能瓶颈、资源泄漏及异常进程。其典型应用场景包括服务器日常巡检、应用性能问题排查、系统负载分析以及自动化监控脚本集成。本文聚焦于Linux内置的top命令,深入解读其交互操作、界面信息,并结合CPU使用率飙升、内存不足、高负载低CPU等典型性能问题 阅读详情

相关推荐

Linux系统中如何排查CPU高占用进程

通过上述方法,您可以有效地排查和解决Linux系统中的CPU高占用问题。定期监控系统的性能指标,并及时处理异常情况,有助于保持系统的稳定性和高效性。希望本文对您有所帮助!

m0_56896669的博客 2057

[Linux]常用性能分析命令

本文章根据相关资料以及优秀文章总结了Linux常用性能分析命令,以便根据具体需求选择合适的方式去分析系统性能。

GY_1202的博客 1264

linux c程序获取cpu使用率及内存使用情况

linux c程序获取cpu使用率及内存使用情况

Linux主机CPU使用情况检查

top,vmstat,mpstat,pidstat,dstat,nmon,sar top : -c :Command-line/Program-name toggle Starts top with the last remembered `c' state reversed. Thus, if top was displaying command lines, now that field will show program names,

hellfu的博客 418

黑暗中的爆破(船讯网Ais爬虫暨爬虫实战js逆向学习经验分享)

船讯网 爬虫 js逆向 python

returnadsss的博客 1576

【硬核指南/MI50 32G/Ubuntu】从零部署大模型:MI50显卡Ubuntu系统驱动安装与避坑全记录

本文详细记录了在Ubuntu系统上为AMD MI50显卡安装驱动并部署大模型的完整流程,包括硬件兼容性检查、BIOS关键设置、系统安装优化、ROCm驱动安装及常见问题解决方案。特别针对MI50显卡在X99平台上的特殊配置需求提供了实用技巧,帮助用户避免常见陷阱,提升大模型训练效率。

weixin_42520909的博客 810

c语言实现linux下的top命令来获取cpu利用率_Linux中的12个TOP命令示例

这是Linux中正在进行的一系列命令的一部分。我们已经涵盖了基本的ls命令和cat命令。在这篇文章中,我们试图探索在我们日常系统管理工作中最常使用的命令之一的顶层命令。top命令显示您的Linux机器的处理器活动,并显示内核实时管理的任务。它会显示正在使用的处理器和内存以及运行进程等其他信息。这可能会帮助你采取正确的行动。top类似于UNIX的操作系统中的top命令。1.顶层命令的显示在...

weixin_39550937的博客 1120

海康/大华设备如何接入GB28181平台?最新2022版互联避坑指南

本文详细解析了海康/大华设备接入GB28181平台的最新2022版互联避坑指南,涵盖参数配置、实时视音频点播协议交互及典型故障排查。重点介绍了GB/T28181-2022标准下的设备编码规范、SIP服务器配置及媒体流保活机制,帮助工程团队高效解决设备离线和媒体流中断等问题。

weixin_30733003的博客 688

cat命令详解_需要!Linux常用监视和故障排查命令详解

作者:老油条IT记公众号:老油条IT记#命令预览1.top2.ps3.nice4.kill5.iostat6.mpstat7.vmstat8.df9.du10.netstat11.ss#首先我们先来了解一下什么是进程#进程:是Linux用来表示正在运行的程序的一种抽象概念,Linux系统上所有运行的东西都可以称为进程1.top命令:动态查看进程相关信息#提示:前五行是系统整体的统计信息#详解相关...

weixin_39901203的博客 939

Vue3 - Element Plus 组件库 Tabs 标签页右侧区域插入按钮,<el-tabs> / <el-tab-pane> 选项卡组件右侧自定义插槽内容教程(右边区域添加自定义按钮功能区)

vue3,elementplus,tabs选项卡如何在插槽按钮,tabs标签页组件怎么自定义右侧内容,vue3elementplustabs组件右侧插槽按钮,element-plus在el-tabs组件的最右侧添加按钮,如何在选项卡右边加入按钮搜索框等内容,哪个属性能在tab选项卡右侧插入自定义按钮,在el-tabs组件最右侧添加按钮,vue3el-tabs组件怎么自定义右侧插槽内容,Tabs标签页右侧自定义插槽,ElementPlusTab右边加按钮,el-tabs组件自定义右侧按钮,在E

🏆 前端领域优质创作者 7018

在ABAQUS中使用VUMAT子程序实现Hashin失效准则的详细解析与实践:深入探讨复合材料模拟仿真的高级编程技巧

Hashin失效准则是由材料科学家Shlomo Hashin于1962年提出的一种基于能量方法的多向失效理论,主要用于预测复合材料的破坏行为。与传统的单向失效理论不同,Hashin准则考虑了材料内部的多种独立破坏机制,如基体断裂、界面脱粘、纤维断裂等,这些机制在不同应力状态下可能同时或分别发生。通过计算各个机制的能量释放率,Hashin失效准则能够更为准确地预测复合材料在复杂应力状态下的破坏行为。

qq_38334677的博客 1949

我摊牌了,大厂面试Linux就这5个问题

说真的,这就是《我想进大厂》系列第八篇,但是Linux的问题确实很少,就这样,强行编几个没有营养的问题也没啥意义。 1.CPU负载和CPU利用率的区别是什么? 首先,我们可以通过uptime,w或者top命令看到CPU的平均负载。 Load Average :负载的3个数字,比如上图的4.86,5.28,5.00,分别代表系统在过去的1分钟,5分钟,15分钟内的系统平均负载。他代表的是当前系统正在运行的和处于等待运行的进程数之和。也指的是处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数。 如果单核CPU的话,负

艾小仙的专栏 842

一台NAS两个系统:飞牛nas上完美运行群晖DSM?(飞牛nas+群晖nas套娃安装实操)

想在飞牛NAS上体验群晖DSM系统?💡 本文详细记录了飞牛nas上部署群晖的完整过程,从镜像转换到系统安装,每一步都有详细说明 🖥️,让你在不增加硬件成本的情况下,轻松实现一套硬件、多种系统的灵活部署 ✅

XiaoqiangClub的博客 2378

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+RepViT: 从ViT的角度重新审视Mobile的CNN助力YOLOv11有效涨点;

本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为RepViT,助力YOLOv11有效涨点,论文通过集成轻量级 ViT 的高效架构设计,逐步增强了标准轻量级 CNN(即 MobileNetV3)的移动友好性。这最终产生了一个新的纯轻量级 CNN 系列的主干网络。

qq_41304809的博客 786

【DEIM创新改进】独家下采样创新改进篇 | ECCV 2026 | DEIM 引入FSD-Down频域-空间动态下采样,在下采样过程中保留小目标的高频信息、助力小目标检测、遥感小目标检测有效涨点

🔥本文提出了一种名为FSD-Down的频域-空间动态下采样模块,用于改进DEIM网络模型在小目标检测中的性能。FSD-Down通过小波分解显式保留低频语义和高频细节,结合分组卷积、动态通道权重和可学习缩放因子,自适应强化目标边缘与纹理特征。该模块能有效减轻传统下采样造成的频率混叠和细节丢失,提升对小目标、密集目标和低对比度目标的检测能力。实验表明,FSD-Down计算开销可控,在保持实时性的同时显著提升检测精度,特别是在VisDrone和AITODv2数据集上对小目标的检测性能提升显著。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 82

Linux服务器以及系统性能排查常用命令

一、在Linux系统中排查CPU故障的方法和技巧 1、top命令 Linux内部命令,可以查看实时的CPU的使用情况,也可以查看CPU最近一段时间CPU的使用情况 Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用情况 top命令参数详解: 统计信息区前五行是系统整体的统计信息。 第一行: 是任务队列信息,同uptime命令的执行结果。其参数详解如下: top...

weixin_30376163的博客 373

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

linux性能排查命令,linux系统性能排查命令(示例代码)

【top】命令可以动态查看当前系统的资源情况,以及占用资源的命令列表用法:- ctrl + c / q : 停止此命令运行- c : 展示完整的命令- 【top -bn1】:可以不动态的展示当前系统的资源情况- 【uptime】:第一行的load average可以通过此命令看到$ uptime23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26...

weixin_32825955的博客 200

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

Linux系统性能监控:TOP命令从入门到实战排查指南

在Linux系统管理与性能优化领域,进程监控是运维工程师和开发者的核心技能。其原理在于通过实时采集系统资源使用数据,动态展示CPU、内存及进程状态,为故障诊断提供第一手信息。这项技术的价值在于能快速定位资源瓶颈,是保障服务稳定性的关键手段,广泛应用于服务器性能分析、应用调优及安全监控等场景。本文聚焦于Linux内置的实时性能监控工具TOP命令,深入解读其信息面板,并演示如何通过交互操作与命令行参数进行定制化监控。文中将结合CPU使用率与内存不足等常见性能问题,提供实战排查步骤,帮助读者掌握这一系统性能分析的

weixin_29895109的博客 302

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Linux系统性能监控与故障排查:从核心命令到实战场景的全面指南

在Linux系统管理与性能优化领域,系统监控是保障服务稳定与高效运行的基石。其核心原理在于通过操作系统内核暴露的接口,实时采集CPU、内存、磁盘I/O及网络等关键资源的使用数据。掌握这些监控技术对于开发者和运维工程师具有极高的价值,它不仅能帮助快速定位性能瓶颈,如CPU过载或内存泄漏,还能在服务器响应迟缓、服务异常等应用场景下,提供精准的问题诊断依据。本文聚焦于构建一套层次化的观测体系,深入解析了包括`top`、`htop`、`iostat`、`vmstat`在内的核心命令,并结合**C++程序性能剖析**

weixin_30797199的博客 311

Linux进程管理:从ps/top命令到系统性能深度排查实战

在Linux系统管理与性能优化领域,进程监控是理解系统运行状态的核心基础。进程作为操作系统对运行中程序的抽象,包含了代码、内存、文件描述符等执行环境,其状态直接反映了系统健康度。通过解析进程的CPU占用、内存消耗、I/O等待等关键指标,可以诊断性能瓶颈、资源泄漏等常见问题。掌握进程管理工具不仅能提升日常运维效率,更是进行系统调优、故障排查的必备技能。本文以ps和top命令为切入点,深入讲解如何通过进程状态码(如D状态、僵尸进程)识别系统异常,并结合CPU负载、内存使用等热词,演示在真实运维场景中定位CPU飙

weixin_33462167的博客 273

探索Linux中的`ps`命令:进程监控与分析的利器

ps(Process Status)命令用于报告当前系统的进程状态。它可以显示哪些用户正在运行哪些进程,进程占用的CPU和内存资源情况等。在数据处理和分析中,ps命令常被用来监控和分析系统性能瓶颈、排查进程异常等问题。ps。

听风的鱼鱼儿 723

Linux 基础之 sar 工具详解

sar(System Activity Reporter系统活动情况报告)是目前Linux比较全的系统性能分析工具之一,可以从多方面对系统的活动进行报告 ,包括:文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘I/O、CPU效率、内存使用状态、进程活动有IPC有关的活动等。

7DGroup,让技术更有价值! 2973

蓝易云 - 掌握Linux top命令:优化系统性能的关键

总之,掌握Linux top命令对于优化系统性能至关重要。通过实时监控系统资源、查看进程列表、了解CPU和内存使用情况,你可以有效地调整系统配置,提高系统的响应速度和稳定性。Linux的top命令是优化系统性能的关键工具之一。

高性价比服务器就选:蓝易云 249

Linux命令200例:ps用于查看当前系统中运行的进程信息(常用)

在Linux系统中,ps(Process Status)命令用于查看当前系统中运行的进程信息。通过使用不同的选项,我们可以获取进程的状态、ID、CPU利用率、内存占用等详细信息。通过本文,我们了解了ps命令的基本用法以及8个实际应用场景。掌握了这些知识后,我们可以更方便地查看系统中的进程信息,并且能针对特定需求进行定制化的展示和监控。在日常工作中,熟练掌握ps命令将提高我们对系统运行状态的了解,有助于排查问题和优化系统性能。

GitHub质检员 3278

Linux & Docker & 系统运维命令超详细总结

本文总结了Linux和Docker运维的核心命令,分为基础篇和进阶篇。基础篇涵盖文件操作、文本处理、权限管理、进程监控和网络排查等常用命令;进阶篇重点讲解Docker镜像管理、容器生命周期、网络配置及日志分析等容器化运维技能。文章还提供了性能排查、安全检查和系统救援等实战场景解决方案,并包含Shell脚本编程模板和Kubernetes基础命令。最后强调运维思维导图和安全操作规范,建议结合--help和man文档灵活运用命令,高危操作前务必谨慎验证。

油墨香^-^的博客 493
上一篇: Spring Boot-@Async注解失效
下一篇: 项目笔记 【调查问卷】
Sugar_maps
博客等级 码龄11年 49粉丝 26原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值