2、AIX 5L 性能调优入门指南

AIX 5L 性能调优入门指南

1. 性能调优概述

性能调优问题通常可分为系统管理和应用开发两个方面。应用开发者通常从用户角度看待性能,关注用户响应时间和系统交互;而本文聚焦于系统管理方面。性能管理从系统管理角度出发,主要集中在现有资源的分配,也包括额外资源的分配和系统策略的制定。因此,性能调优可定义为应用和分配资源以最好地满足定义的需求和目标。

性能调优包含以下任务:
1. 识别工作负载
- 若要调优的系统是工作站,最可能的目标是快速响应时间。
- 若系统是多用户环境,目标是在给定响应时间内最大化吞吐量,或在稳定工作负载下最小化响应时间。
- 若系统是服务器,通常目标是在给定响应时间内最大化吞吐量。
2. 定义和确定目标优先级 :在开始调优之前,需明确目标。要明白响应时间和吞吐量不同,每个应用需专注其一。同时要认识到调优是一个妥协的过程,可能需要从一个应用中拿走资源给另一个应用。清晰理解环境中的相对优先级是调优系统的必要前提。
3. 识别所需资源 :给定工作负载的性能由某些关键资源的可用性和速度决定。资源可分为物理资源和逻辑资源,如下表所示:
| 硬件资源 | 逻辑资源 |
| ---- | ---- |
| CPU | 进程时间片 |
| 内存 | 页框、栈、缓冲区、队列、表 |
| 磁盘空间 | 逻辑卷、文件系统、文件 |
| 通信线路 | 数据包、通道 |

从上述讨论可知,步骤 1 到 3 属于规划和研究阶段。
4.

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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