17、Linux系统进程、文件与资源管理实用指南

Linux系统进程、文件与资源管理实用指南

1. 终止运行中的进程

在使用Linux系统时,有时会遇到程序出现异常,无法通过正常方式关闭的情况。比如在图形界面中反复点击关闭按钮却毫无反应,或者在shell中按下Ctrl+C也无法停止正在运行的命令。这时,就需要使用 kill 命令。

1.1 kill命令信号

kill 命令可以搭配多种信号使用,信号的强度从“请自行关闭并清理残留”到“尽快关闭”再到“立即终止”不等。下面是三个最重要的信号:
| 信号编号 | 信号名称 | 含义 |
| ---- | ---- | ---- |
| -1 | -HUP (hang up) | 控制进程已死亡,关闭(若应用于系统服务,则重新加载配置文件并重启) |
| -15 | -TERM | 优雅地终止,清理残留的进程和文件 |
| -9 | -KILL | 立即停止正在进行的操作并终止 |

通常情况下,应该先尝试使用 -15 信号(实际上,如果不指定任何选项运行 kill 命令,默认使用的就是 -15 信号),这样可以给程序一个机会关闭依赖它的其他程序、关闭它打开的文件等。如果耐心等待一段时间后(“一段时间”当然是完全主观的),进程仍然完全失控或依旧无响应,就可以使用 -9 信号。不过, -9 信号就像是突然抽走正在运行的程序脚下的地毯,虽然能终止程序,但可能会在系统中留下残留的文件和进程,这并不是一个好主意。而 <

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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