12、Linux 进程管理与环境配置全解析

Linux 进程管理与环境配置全解析

进程管理

在 Linux 系统中,进程管理是一项至关重要的任务。我们可以通过多种方式来控制和监控进程。

发送信号给进程

可以使用 kill 命令向进程发送信号。信号可以通过编号或名称指定,名称也可以前缀 SIG 。例如,我们可以在后台启动 xlogo 程序,然后使用 kill 命令发送信号:

[me@linuxbox ~]$ xlogo &
[1] 13601
[me@linuxbox ~]$ kill -INT 13601
[1]+  Interrupt               xlogo

也可以使用信号名称前缀 SIG

[me@linuxbox ~]$ xlogo &
[1] 13608
[me@linuxbox ~]$ kill -SIGINT 13608
[1]+  Interrupt               xlogo

除了常用的信号,系统还有其他常用信号,如下表所示:
| 编号 | 名称 | 含义 |
| ---- | ---- | ---- |
| 3 | QUIT | 退出 |
| 11 | SEGV | 段错误,当程序非法使用内存时发送 |
| 28 | WINCH |

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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