28、Linux系统资源配置与cron任务自动化管理

Linux系统资源配置与cron任务自动化管理

在Linux系统中,尤其是涉及数据库安装和管理时,合理配置系统资源以及自动化执行任务是非常重要的。下面将详细介绍如何进行网络设置、修改系统打开文件限制、查看和修改shell限制,以及如何使用cron工具自动化任务。

1. 配置网络设置

在Linux服务器上安装数据库软件时,可能需要配置一些网络参数。以下是具体的操作步骤:
- 修改网络参数 :使用 echo 命令更新 /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range 文件。例如,将TCP和UDP流量允许的第一个本地端口改为1024,最后一个本地端口改为65000:

# echo 1024 65000 > /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range
  • 验证修改结果 :使用 cat 命令验证修改是否成功:
# cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range

输出结果应为:

1024   65000
  • 使修改持久化 :为了使修改在系统重启后仍然有效,需要将这些
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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