Linux常用命令

本文介绍了几个常用的系统监控命令,包括如何使用netstat检查TCP连接状态、利用df命令查看磁盘空间使用情况以及du命令的不同参数选项来管理文件系统的磁盘使用情况。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.查看打开的tcp连接

netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 

-rw-rw-r-- 1 admin admin 16832182830 Nov  8 23:59 dmds.log.2017-11-08.log
2.查看磁盘空间  df

du -sh : 查看当前目录总共占的容量。而不单独列出各子项占用的容量

du -lh --max-depth=1 : 查看当前目录下一级子文件和子目录占用的磁盘容量。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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