6 个 Linux性能监控命令行工具

本文介绍了五款关键信息技术工具,包括进程查看器htop、系统信息统计工具dstat、蓝牙设备监测软件BMon、网络流量监控iftop与ifstat以及系统性能监控工具Sysstat,详述了它们的功能与应用场景。

1.htop—— http://htop.sourceforge.net/

一个可以让用户与之交互的进程查看器。作为文本模式的应用程序,主要用于控制台或 X 终端中。当前具有按树状方式来查看进程,支持颜色主题,可以定制等特性。



2.dstat —— http://dag.wieers.com/home-made/dstat/

一个用来替换vmstat, iostat, netstat, nfsstat 和ifstat 这些命令的工具,是一个全能系统信息统计工具。

 

3.BMon——http://freshmeat.net/projects/bmon/

一个易于使用的软件,该软件可以帮助您监测蓝牙设备。

 

4.Iftop——http://www.ex-parrot.com/pdw/iftop/

主要用来显示本机网络流量情况及各相互通信的流量集合,如单独同那台机器间的流量大小,非常适合于代理服务器和iptables服务器使用


 

5.ifstat——http://gael.roualland.free.fr/ifstat/

一个非常不错的检测网络活动状态的软件


 
6.Sysstat——http://pagesperso-orange.fr/sebastien.godard/

包含监测系统性能及效率的一组工具,这些工具对于我们收集系统性能数据,比如CPU使用率、硬盘和网络吞吐数据,这些数据的收集和分析,有利于我们判断系统是否正常运行,是提高系统运行效率、安全运行服务器的得力助手。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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