sar的使用

最新推荐文章于 2025-08-16 22:38:33 发布

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sar - Collect, report, or save system activity information.

sar -d 1：打印磁盘IO信息，采样间隔1秒
sar -u 1：打印CPU信息，采样间隔1秒
sar -r 1：打印MEM信息，采样间隔1秒

[@more@]详细信息请man sar 或者info sar。

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Linux下的系统监控工具sar使用

ok_who_care的博客

10-09

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SAR工具安装使用简介

期货量化交易软件：SAR使用教程（策略）

Sevenii7的博客

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SAR指标的计算 SAR指标的计算涉及多个步骤，包括初始SAR点的确定、加速因子（AF）的应用，以及对于新SAR点位置的调整。新SAR = 前一天的SAR + AF * (前一天的EP - 前一天的SAR)。新SAR = 前一天的SAR - AF * (前一天的SAR - 前一天的EP)。如何运用SAR指标进行量化交易在量化交易中，可以使用SAR指标来确定买入和卖出的信号：买入信号：当SAR点从价格图表上方移动到下方时，表明趋势由下降转为上升，可能是买入的信号。

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sar 即System Activity Reporter，是一个多功能的分析工具，包含在sysstat包中。该软件包中还有诸如iostat、mpstat、pidstat等工具。默认情况它一般有两种运行方式，一是crond调用(/etc/cron.d/sysstat)，每十分钟收集一次数据，二是手动执行，收集系统瞬时状态。crond执行收集产生的数据默认放在/var/log/sa/sadd，其中d...

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weixin_36180611的博客

05-13

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sar使用说明

千里足迹

02-15

1082

sar -r -f /var/log/sa/sa24 sar 既能报告当前数据，也能报告历史数据不带选项执行会以10分钟为间隔报告自午夜起当天的CPU利用率。脚本sal收集了这些历史数据，它是sar软件包的一部分，必须设置为定期从cron里运行 sar把自已收集的数据以二进制格式保存在/var/log/sa里使用 sar -d 可以得到当天磁盘活动

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11-01

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参考资料：http://linux.die.net/man/1/sar 一：命令介绍： sar（System ActivityReporter系统活动情况报告）是目前Linux上最为全面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、内存使用状况、进程活动及IPC有关的活动等，sar命令有sysstat安装包安装，本文主要以CentOS 6系列x64系统为例，介绍sar命令。 1.1：sar命令常用格式：用法: sar [ 选项

Linux sar 详解及使用

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04-25

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Gnuplot 是一款开源的命令行交互式科学绘图工具。

sar工具的使用

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08-02

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Dablelv 的博客专栏。

09-21

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sar（System Activity Report）收集、报告或保存系统活动信息。sar（System Activity Report）是一个用于监控和报告系统性能的命令行工具。它是 sysstat 套件的一部分，能够收集和报告各种系统活动的信息，包括 CPU 使用率、内存使用情况、磁盘 I/O 等。通过定期收集数据，sar 可以帮助系统管理员分析性能瓶颈并进行优化。

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C++ Primer第1章例题和练习题答案

01-04

源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 《C++ Primer》作为C++编程领域中的一部权威著作，主要服务于初学者和经验丰富的开发者，致力于帮助他们深入掌握C++的核心知识。第一章通常会详细讲解C++语言的基础概念和语法结构，包括变量的使用、数据类型的分类、常量的定义、运算符的应用以及基础的输入输出操作。接下来，我们将对这一章中的核心知识点和可能的习题解答进行深入分析。 ### 1. 变量与数据类型在C++编程中，变量被视为存储数据的媒介。每一个变量都必须预先声明其数据类型，常见的数据类型有整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）以及字符型（char）。例如：```cppint age = 25; // 声明一个整型变量age并赋予其初始值25float weight = 70.5f; // 声明一个浮点型变量weight并赋予其初始值70.5char grade = A; // 声明一个字符型变量grade并赋予其初始值A```### 2. 常量与字面量常量指的是不可更改的值，可以通过`const`关键字进行声明。例如：```cppconst int MAX_SIZE = 100; // 声明一个整型常量MAX_SIZE，其值为100```字面量是指程序中直接书写的值，如`42`、`3.14`或`"Hello"`。 ### 3. 运算符C++提供了多种运算符，涵盖了算术运算符（+，-，*，/，%）、比较运算符（==，!=，<，>，<=，>=）、逻辑运算符（&&，||，!）以及赋值运算符（=，+=，-=，*=，/=，%=）等。 ### 4. 输入与输出在C++中，使用`std::cin`来实现输...

800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip

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800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip 该数据集由室内环境中录制的无人机螺旋桨噪音组成，并通过随机噪音片段进行了人工增强。数据集包含二分类和多分类两种标注格式，其中"未知"类别的噪音来自开源项目ESC-50和语音命令数据集，同时还包含自创的静音音频片段以平衡数据集。该项目是IWCMC 2019学术会议论文《基于音频的无人机深度学习检测与识别》的配套资源。主要功能提供室内环境录制的真实无人机螺旋桨噪音数据包含二分类（是/否无人机）和多分类标注版本通过ESC-50和语音命令数据集进行数据增强支持深度学习模型训练用于无人机音频检测和识别包含平衡的数据集（无人机音频 + 环境噪音 + 静音）

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01-04

内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的仓库存储管理系统的设计与实现，涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并系统阐述了整体架构设计、数据库建模、功能模块划分、权限安全、并发控制、数据一致性保障、异常处理与可扩展性等关键内容。通过面向对象编程思想，采用分层架构与模块化解耦设计，结合STL容器、多线程、锁机制等C++核心技术，实现了高效的库存管理功能，包括入库、出库、盘点、调拨、权限控制、日志追踪与智能报表分析。文中还提供了核心类如Inventory（库存）、User（用户权限）、LogEntry（操作日志）及WarehouseManager（主控制器）的代码示例，展示了数据结构设计与关键算法逻辑。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉面向对象设计与基本数据结构的软件开发人员，尤其适合从事企业级管理系统开发或希望深入理解系统架构设计的中级开发者（工作1-3年）；也适用于计算机相关专业学生进行课程设计或毕业项目参考；使用场景及目标：①学习如何使用C++构建复杂业务系统的整体架构与模块划分方法；②掌握高并发、数据一致性、权限控制、异常处理等企业级系统关键技术的实现思路；③理解仓储管理业务流程及其在软件系统中的建模与落地方式；④为开发类似ERP、MES等后台管理系统提供技术原型与设计参考；阅读建议：此资源不仅提供理论架构与代码片段，更强调系统设计的完整性与工程实践性。建议读者结合代码示例动手实现核心模块，深入理解类之间的关系与交互逻辑，重点关注多线程安全、事务管理与权限校验等难点环节，并尝试扩展功能如对接GUI界面或数据库持久化模块，以全面提升系统开发能力。

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最新发布

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内容概要：本文深入探讨了在大规模计算机竞赛场景下，基于分布式架构的Session管理与实现方案，重点分析了粘性会话与无粘会话、Session复制、集中式存储（如Redis Cluster）、故障转移等关键技术，并结合Node.js + Express + Redis的高可用实现案例，展示了如何通过一致性哈希、双写策略、分层存储、灰度发布等核心技巧保障系统稳定性与用户体验。代码层面详细解析了集群部署、Session共享、答题记录存储、安全机制及自动恢复能力，全面支撑全球同步赛、实时直播赛等高并发场景。; 适合人群：具备一定后端开发经验，熟悉Web会话机制、Redis及Node.js的技术人员，尤其是参与高并发系统设计或竞赛平台开发的1-5年工作经验者；使用场景及目标：①构建支持跨地域、高可用的分布式竞赛系统；②实现Session在多节点间的无缝共享与容灾恢复；③应对突发流量下的弹性扩容与故障自愈；④提升实时交互类应用的数据一致性与安全性；阅读建议：此资源强调理论与实践结合，建议读者在理解架构设计理念的同时，动手搭建示例环境，深入调试代码逻辑，重点关注Redis集成、Cluster模式运行及安全配置细节，以掌握分布式Session的核心实现路径。

农作物叶子健康与疾病实例分割数据集-20251117-000906.zip

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农作物叶子健康与疾病实例分割数据集一、基础信息数据集名称：农作物叶子健康与疾病实例分割数据集图片数量： - 训练集：7,446张图片 - 验证集：970张图片 - 测试集：182张图片 - 总计：8,598张图片分类类别： - Apple Healthy（健康苹果叶） - Apple Rust Leaf（苹果锈病叶） - Apple Scab Leaf（苹果黑星病叶） - BellPepper Healthy（健康甜椒叶） - BellPepper Leaf Spot（甜椒叶斑病） - Corn Gray Leaf Spot（玉米灰斑病） - Corn Leaf Blight（玉米叶枯病） - Corn Rust Leaf（玉米锈病叶） - Grape Black Rot（葡萄黑腐病） - Grape Healthy（健康葡萄叶） - Squash Powdery Leaf（南瓜白粉病叶） - Tomato Bacterial Spot（番茄细菌性斑点病） - Tomato Healthy（健康番茄叶） - Tomato Septoria（番茄斑枯病）标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰。二、适用场景农业植物疾病AI检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物叶子疾病区域并分类的AI模型，辅助农民快速诊断和治理。精准农业应用研发：集成至农业智能管理系统中，提供实时疾病识别功能，为农作物健康管理提供决策支持。学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物疾病分类和诊断的重要资源。三、数据集优势精准标注与多样性：每张图片均经过准确标注，确保疾病区域分割精确。包

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03-17

### 关于 rl_sar 的使用方法 `rl_sar` 是一个专注于机器人搜索与救援任务的项目，它利用强化学习算法来提升机器人的性能[^5]。以下是关于 `rl_sar` 使用的一些关键点： #### 1. 安装依赖项为了运行 `rl_sar`，...