sswapline学习

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现在也明白了swap其实不用设置太大的,一般教科书都误导人唉。但如果要支持休眠的话至少要和ram相当的swap

参数含义

swappiness,Linux内核参数,控制换出运行时内存的相对权重。swappiness参数值可设置范围在0到100之间。  低参数值会让内核尽量少用交换,更高参数值会使内核更多的去使用交换空间。默认值为60(参考网络资料:当剩余物理内存低于40%(40=100-60)时,开始使用交换空间)。对于大多数操作系统,设置为100可能会影响整体性能,而设置为更低值(甚至为0)则可能减少响应延迟。

swappiness参数值说明

vm.swappiness = 0

仅在内存不足的情况下–当剩余空闲内存低于vm.min_free_kbytes limit时,使用交换空间。

vm.swappiness = 1

内核版本3.5及以上、Red Hat内核版本2.6.32-303及以上,进行最少量的交换,而不禁用交换。

vm.swappiness = 10

当系统存在足够内存时,推荐设置为该值以提高性能。

vm.swappiness = 60

默认值

vm.swappiness = 100

内核将积极的使用交换空间。

对于内核版本为3.5及以上,Red Hat内核版本2.6.32-303及以上,多数情况下,设置为1可能比较好,0则适用于理想的情况下(it is likely better to use 1 for cases where 0 used to be optimal)

修改swapline

临时修改
sudo sysctl vm.swappiness = 100
cat /proc/sys/vm/swappiness

永久修改

sudo vim /etc/sysctl.conf
找到 vm.swappiness参数更改其值
如果参数不存在那么直接进行添加
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
12-10
### swap 函数的基本概念 在编程中,`swap` 通常指的是交换两个变量的值。在许多编程语言中,并没有内置的 `swap` 函数,但可以自定义实现。例如在 C++ 中,标准库提供了 `std::swap` 函数,在 Python 中可以通过简单的语法实现交换。 ### 不同语言中 swap 的实现 - **Python**: ```python a = 1 b = 2 a, b = b, a print(f"a = {a}, b = {b}") ``` - **C++**: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> int main() { int a = 1; int b = 2; std::swap(a, b); std::cout << "a = " << a << ", b = " << b << std::endl; return 0; } ``` - **Java**: ```java class SwapExample { public static void main(String[] args) { int a = 1; int b = 2; int temp = a; a = b; b = temp; System.out.println("a = " + a + ", b = " + b); } } ``` ### 数学建模编程中 swap 的应用 在数学建模编程里,`swap` 有多种应用场景。在提供的代码示例中,`swap` 用于控制数据量小的集合往大的集合合并,确保合并操作更高效,代码如下 [^1]: ```cpp void Union(int x1, int x2) { int root1 = FindRoot(x1); int root2 = FindRoot(x2); // 如果本身就在一个集合就没必要合并了 if (root1 == root2) return; // 控制数据量小的往大的集合合并 if (abs(_ufs[root1]) < abs(_ufs[root2])) swap(root1, root2); _ufs[root1] += _ufs[root2]; _ufs[root2] = root1; } ``` 此外,在排序算法中,`swap` 也经常被使用。例如冒泡排序,通过不断交换相邻元素的位置,将最大(或最小)的元素逐步“冒泡”到数组的末尾。以下是冒泡排序的 Python 实现: ```python def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] sorted_arr = bubble_sort(arr) print(sorted_arr) ```
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