at命令

[PCIe5.0] 2.2.7.1 TPH Rules TPH 机制通过硬件提示优化数据流,适用于高性能计算和存储场景。 阅读详情



                                                                                    at命令


        

      在windows系统中,windows提供了计划任务这一功能,在控制面板 -> 性能与维护 -> 任务计划, 它的功能就是安排自动运行的任务。 通过'添加任务计划'的一步步引导,则可建立一个定时执行的任务。


在linux系统中你可能已经发现了为什么系统常常会自动的进行一些任务?这些任务到底是谁在支配他们工作的?在linux系统如果你想要让自己设计的备份程序可以自动在某个时间点开始在系统底下运行,而不需要手动来启动它,又该如何处置呢? 这些例行的工作可能又分为一次性定时工作与循环定时工作,在系统内又是哪些服务在负责? 还有,如果你想要每年在老婆的生日前一天就发出一封信件提醒自己不要忘记,linux系统下该怎么做呢? 


今天我们主要学习一下一次性定时计划任务的at命令的用法!


1.命令格式:


at[参数][时间]


2.命令功能:


在一个指定的时间执行一个指定任务,只能执行一次,且需要开启atd进程(

ps -ef | grep atd查看, 开启用/etc/init.d/atd start or restart; 开机即启动则需要运行 chkconfig --level 2345 atd on)。


3.命令参数:


-m 当指定的任务被完成之后,将给用户发送邮件,即使没有标准输出

-I atq的别名

-d atrm的别名

-v 显示任务将被执行的时间

-c 打印任务的内容到标准输出

-V 显示版本信息

-q<列队> 使用指定的列队

-f<文件> 从指定文件读入任务而不是从标准输入读入

-t<时间参数> 以时间参数的形式提交要运行的任务 


at允许使用一套相当复杂的指定时间的方法。他能够接受在当天的hh:mm(小时:分钟)式的时间指定。假如该时间已过去,那么就放在第二天执行。当然也能够使用midnight(深夜),noon(中午),teatime(饮茶时间,一般是下午4点)等比较模糊的 词语来指定时间。用户还能够采用12小时计时制,即在时间后面加上AM(上午)或PM(下午)来说明是上午还是下午。 也能够指定命令执行的具体日期,指定格式为month day(月 日)或mm/dd/yy(月/日/年)或dd.mm.yy(日.月.年)。指定的日期必须跟在指定时间的后面。 上面介绍的都是绝对计时法,其实还能够使用相对计时法,这对于安排不久就要执行的命令是很有好处的。指定格式为:now + count time-units ,now就是当前时间,time-units是时间单位,这里能够是minutes(分钟)、hours(小时)、days(天)、weeks(星期)。count是时间的数量,究竟是几天,还是几小时,等等。 更有一种计时方法就是直接使用today(今天)、tomorrow(明天)来指定完成命令的时间。


TIME:时间格式,这里可以定义出什么时候要进行 at 这项任务的时间,格式有:


HH:MM

ex> 04:00


在今日的 HH:MM 时刻进行,若该时刻已超过,则明天的 HH:MM 进行此任务。


HH:MM YYYY-MM-DD

ex> 04:00 2009-03-17


强制规定在某年某月的某一天的特殊时刻进行该项任务


HH:MM[am|pm] [Month] [Date]

ex> 04pm March 17


也是一样,强制在某年某月某日的某时刻进行该项任务


HH:MM[am|pm] + number [minutes|hours|days|weeks]

ex> now + 5 minutes

ex> 04pm + 3 days


就是说,在某个时间点再加几个时间后才进行该项任务。


4.使用实例:


实例1:三天后的下午 5 点锺执行 /bin/ls


命令:

at 5pm+3 days


输出:


[root@localhost ~]# at 5pm+3 days

at> /bin/ls

at> <EOT>

job 7 at 2013-01-08 17:00

[root@localhost ~]#


实例2:明天17点钟,输出时间到指定文件内


命令:

at 17:20 tomorrow


输出:


[root@localhost ~]# at 17:20 tomorrow

at> date >/root/2013.log         

at> <EOT>

job 8 at 2013-01-06 17:20

[root@localhost ~]#


实例3:计划任务设定后,在没有执行之前我们可以用atq命令来查看系统没有执行工作任务


命令:

atq


输出:


[root@localhost ~]# atq

8       2013-01-06 17:20 a root

7       2013-01-08 17:00 a root

[root@localhost ~]#


实例4:删除已经设置的任务


命令:

atrm 7


输出:


[root@localhost ~]# atq

8       2013-01-06 17:20 a root

7       2013-01-08 17:00 a root

[root@localhost ~]# atrm 7

[root@localhost ~]# atq

8       2013-01-06 17:20 a root

[root@localhost ~]#


实例5:显示已经设置的任务内容


命令:

at -c 8


输出:


[root@localhost ~]# at -c 8

#!/bin/sh

# atrun uid=0 gid=0

# mail     root 0

umask 22此处省略n个字符

date >/root/2013.log

[root@localhost ~]#


5.atd 的启动与 at 运行的方式:


5.1 atd 的启动


要使用一次性计划任务时,我们的 Linux 系统上面必须要有负责这个计划任务的服务,那就是 atd 服务。 不过并非所有的 Linux distributions 都默认会把他打开的,所以,某些时刻我们需要手动将atd 服务激活才行。 激活的方法很简单,就是这样:


命令:


/etc/init.d/atd start 

/etc/init.d/atd restart 


输出:


[root@localhost /]# /etc/init.d/atd start

[root@localhost /]# /etc/init.d/atd 

用法:/etc/init.d/atd {start|stop|restart|condrestart|status}

[root@localhost /]# /etc/init.d/atd stop

停止 atd:[确定]

[root@localhost /]# ps -ef|grep atd

root     25062 24951  0 14:53 pts/0    00:00:00 grep atd

[root@localhost /]# /etc/init.d/atd start

[确定]td:[确定]

[root@localhost /]# ps -ef|grep atd

root     25068     1  0 14:53 ?        00:00:00 /usr/sbin/atd

root     25071 24951  0 14:53 pts/0    00:00:00 grep atd

[root@localhost /]# /etc/init.d/atd restart

停止 atd:[确定]

[确定]td:[确定]

[root@localhost /]#


说明:


/etc/init.d/atd start 没有启动的时候,直接启动atd服务

/etc/init.d/atd restart 服务已经启动后,重启 atd 服务


备注:配置一下启动时就启动这个服务,免得每次重新启动都得再来一次


命令:

chkconfig atd on


输出:


[root@localhost /]# chkconfig atd on

[root@localhost /]#


5.2 at 的运行方式


既然是计划任务,那么应该会有任务执行的方式,并且将这些任务排进行程表中。那么产生计划任务的方式是怎么进行的? 事实上,我们使用 at 这个命令来产生所要运行的计划任务,并将这个计划任务以文字档的方式写入 /var/spool/at/ 目录内,该工作便能等待 atd 这个服务的取用与运行了。就这么简单。


不过,并不是所有的人都可以进行 at 计划任务。为什么? 因为系统安全的原因。很多主机被所谓的攻击破解后,最常发现的就是他们的系统当中多了很多的黑客程序, 这些程序非常可能运用一些计划任务来运行或搜集你的系统运行信息,并定时的发送给黑客。 所以,除非是你认可的帐号,否则先不要让他们使用 at 命令。那怎么达到使用 at 的可控呢?


我们可以利用 /etc/at.allow 与 /etc/at.deny 这两个文件来进行 at 的使用限制。加上这两个文件后, at 的工作情况是这样的:


先找寻 /etc/at.allow 这个文件,写在这个文件中的使用者才能使用 at ,没有在这个文件中的使用者则不能使用 at (即使没有写在 at.deny 当中);

如果 /etc/at.allow 不存在,就寻找 /etc/at.deny 这个文件,若写在这个 at.deny 的使用者则不能使用 at ,而没有在这个 at.deny 文件中的使用者,就可以使用 at 命令了。


如果两个文件都不存在,那么只有 root 可以使用 at 这个命令。


透过这个说明,我们知道 /etc/at.allow 是管理较为严格的方式,而 /etc/at.deny 则较为松散 (因为帐号没有在该文件中,就能够运行 at 了)。在一般的 distributions 当中,由于假设系统上的所有用户都是可信任的, 因此系统通常会保留一个空的 /etc/at.deny 文件,意思是允许所有人使用 at 命令的意思 (您可以自行检查一下该文件)。 不过,万一你不希望有某些使用者使用 at 的话,将那个使用者的帐号写入 /etc/at.deny 即可! 一个帐号写一行。


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AT命令

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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")

cmd中at命令用法

at命令使用详解 AT命令是Windows XP中内置的命令,它也可以媲美Windows中的“计划任务”,而且在计划的安排、任务的管理、工作事务的处理方面,AT命令具有更强大更神通的功能。AT命令可在指定时间和日期、在指定计算机上运行命令和程序。 我们可以在“开始→运行”中输入AT命令,下面就来看看AT命令的一些实例分析。 1、定时关机 命令:at 21:00 ShutDo

u012752975的专栏 1万+

Linux之at命令

前言:at命令是一次性定时计划任务,at的守护进程atd会以后台模式运行,检查作业队列来运行作业。atd守护进程会检查系统上的一个特殊目录来获取at命令的提交的作业,默认情况下,atd守护进程每60秒检查一次目录,有作业时,会检查作业运行时间,如果时间与当前时间匹配,则运行此作业。注意:at命令是一次性定时计划任务,执行完一个任务后不再执行此任务了。1、at命...

weixin_34162228的博客 1万+

AT命令集

AT命令集AT命令使计算机或终端与调制解调器通讯。通讯软件是你与调制解调器间的交接口方法,请阅读这一章您可以按照自己的需要设置您的调制解调器装入通讯软件包并进入终端或交互模式后,就可以发出工业标准AT指令了,(请参阅通讯软件手册)。所有命令行必须由ASCII字符“AT”开始并由 结束。除了A/指令和推出(缺省为+++)。这些将在后面讨论。字母"AT"用以提醒调制解调器注意,其后将有一

liuxp_008的专栏 1782

AT命令小结

1 AT 命令简介 AT 即Attention,AT 命令集是从TE(Terminal Equipment)或DTE(Data Terminal Equipment)向TA(Terminal Adapter)或DCE(Data Circuit Terminating Equipment)发送。TE通过发送AT 命令来与GSM 网络业务进行交互 。用户可以通过AT 命令进行呼叫、短信、电话本

oldman的专栏 1519

蓝牙HFP协议AT命令流程

蓝牙HFP协议主要是指HF和AG之间的信令交互,我们知道蓝牙耳机和手机配对之后,耳机会发三个最基本的AT命令,分别是 AT+BRSF, AT+CIND=?, AT+CIND? 协议栈接收AT命令的流程 1 BTA层从rfcomn接收蓝牙耳机发送过来的AT命令,在bta_ag_rfc_data里面会运行一个无线循环,调用PORT_ReadData函数不断的读取AT命令,读取到AT指令后,调用b...

Neoway0401的博客 5339

AT命令解析

完整的AT命令解析

liujie49992的博客 4997

Linux的at命令

一、at服务   cron是一个linux下 的定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业。  service atd start //启动服务  service atd stop //关闭服务  service atd restart//重启服务  service atd reload //重新载入配置  service atd status /...

qq_29860591的博客 492

【C# AT Lib】1:AT命令简介

AT命令是普遍用来和Modem设备进行通讯。 各种设备有自己支持的AT命令集,可以参考各自的技术文档查看所有详细的AT命令用法。 我们先来看一些技术术语 AT命令技术术语 术语 描述 AT Command 就是发送给Modem的字符串形式的命令 Result Code 会立即回复给发送方。 大多数会包含“OK”或者“ERROR”这两种中的其中...

zbbfb2001的博客 1472

【Linux】 at命令详解

Linux at命令详解

Linux小白一只~正处于学习阶段,觉得我写的还好的请多多给我点赞呀,谢谢大家!!(๑>ڡ<)☆ 1万+
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William234
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