26、性能数据监测与Windows服务器监控全解析

性能数据监测与Windows服务器监控全解析

1. 性能数据图形化评估工具及局限性

在性能数据监测中,我们可以通过设置日志级别来查看相关操作是否成功。当设置日志级别为63时,日志文件会呈现详细信息,例如:

PRG: Restarting collect2.pl ...
PIPE: eli02 fs_root DISK OK - free space: / 378 MB (80%): /=92MB;423;446;0;470
VALUES: [eli02][fs_root]: disk_used=92 disk_max=470
RRD: rrdtool update /var/lib/rrd/nagiosgrapher/eli02/959ca0df9516ad1f52c05490202f1a6d.rrd --template=disk_used:disk_max N:92:470
PIPE: eli02 Room Temperature S1 OK: Value lpt1.1: /22.67/
VALUES: [eli02][Room Temperature S1]:No Action taken...

其中,PRG用于标识程序状态,PIPE会完整重现从命名管道获取的数据,RRD展示使用rrdtool执行的命令,VALUES显示识别到的值或未识别的值。

除了已介绍的工具,http://www.nagiosexchange.org/ 还提供了更多用于性能数据图形化评估的工具。不过很多工具基于RRDtools和轮询数据库,在进行数年的精确评估时作用有限。而像当前的APAN版本,将数

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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