CPU--针对CPU的指标判断

系统的用户进程和系统进程消耗CPU情况,一般指标是不超过80%;

以下服务器命令皆是linux服务器。
当我们接触一个项目的时候,如果在没有提供服务器的参数情况下,测试人员可以根据命令来主动了解测试服务器的硬件情况:CPU的型号,主频,核数,cache等。
使用命令cat /proc/cpuinfo
这里写图片描述

当我们进行测试过程中,可以了解一些动态的指标
(1)CPU的平均负载情况;
(2)CPU的使用率;
(3)CPU消耗最大的进程有哪些?

服务器使用率高的时候,我们一般会先查看CPU的负载是否过高,如果高了,再继续查看是哪些进程占用CPU的?
1.首先一般使用top命令进行查看:
这里写图片描述
或者使用uptime同样可以看到load average,其参数分别对应着CPU的1分钟,5分钟,15分钟的平均负载值;

当查到load average之后,我们如何判断CPU的负载过高?
有一个经验型的判断:
CPU负载上限值=CPU的核数*4
2.耗费CPU的主要进程
依旧通过top命令:
这里写图片描述
或者使用ps命令,根据CPU的使用量对进程来排序
使用命令:ps -aux --sort -pcpu | less
这里写图片描述

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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