分享的17条Linux命令

本文分享了17条实用的Linux命令,包括查询数据库连接信息、管理进程、磁盘空间使用情况等,帮助读者更好地掌握Linux系统的管理和操作。

\1. 按oracleSID来查询连接数据库的客户端IP Linux命令

  • netstat -anpT | grep oracleSID | awk '{print $5}' | grep -o -E  '1.*:' | awk -F ':' '{print $1}' | sort

\2. 按监听端口1521来查询连接数据库的客户端IP

  • netstat -anpT | grep 1521 | awk '{print $5}' | grep -o -E  '1.*:' | awk -F ':' '{print $1}' | sort

\3. 杀掉数据库服务器上连接数据库oracleSID的客户端的进程

  • kill -9 `ps -ef | grep oracleSID | grep LOCAL=NO | grep -v grep | awk '{print $2}'`

\4. 删掉某个用户userA下面的所有进程

  • pkill -9 -u userA

\5. 查询连接1521端口的process进程数

  • netstat -pan |grep 1521 |wc -l

\6. 查询来自某台服务器192.168.21.15的连接的process进程数

  • netstat -pan |grep  192.168.21.15 |wc -l

\7. 汇总连接1521端口的每个客户端IP的连接数

netstat -apnT|grep 1521 |awk  '{print $5}'|sort -u |grep -v 1521 |grep -v '*' |awk -F ':'  '{print $4}'|uniq -c |sort -nrnetstat -anpT|grep 1521 |awk  '{print $5}'|grep -o -E  '1.*:' |awk -F ':' '{print $1}' | sort |uniq -c |sort -nr

\8. 显示前10个占用空间最大的文件或目录

  • du -s * | sort -nr | head

\9. 统计某一天的所有文件的总量大小

  • ls --full-time `find ./* -name "log_*.bak"` | grep '2016-05-09' | awk '{print $9}' | xargs du -ck
    



\10. 删除几天前的文件 



- 
- 

find /mitac/mds/arch/ -ctime +150 -exec rm -rf {} ;--常用 find /mitac/mds/arch/ -name '*836701255.dbf' -ctime +150 -exec rm -rf {} ;--删除以836701255.dbf结尾,150天前被修改过的文件




\11. CPU占用最多的前10个进程: 



- 

ps auxw|head -1;ps auxw|sort -rn -k3|head -10




\12. 内存消耗最多的前10个进程 



- 

ps auxw|head -1;ps auxw|sort -rn -k4|head -10




 \13. 虚拟内存使用最多的前10个进程 



- 
- 

ps auxw|head -1;ps auxw|sort -rn -k5|head -10 top后按1,可以看到多少个cpu,按shift+p则按cpu排序,按shift+m则按内存排序




\14. vi替换所有字符串,如下把1都换成2



- 

:%s/1/2/g




\15. 查看IO信息,如下 每1秒显示一次,一共显示3次,显示为MB



- 

iostat -d -x -m 1 3




\16. 查看cp一个文件file1到/u01目录下需要多长时间



- 

time cp file1 /u01/




\17. 查看CPU某段时间比如7:00到9:00期间的使用率



- 

sar -s 07:00:00 -e 10:00:00

```

以上就是良许教程网为各位朋友分享的17条Linux命令。 以上就是良许教程网为各位朋友分享的Linux相关知识。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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