Solaris container – Extended Accounting

本文介绍如何激活进程、任务和流的扩展记帐功能,并提供取消激活的方法。还讲解了通过启动脚本自动激活记帐及如何查看当前记帐状态。

1.如何激活进程、任务和流的扩展记帐

激活进程的扩展记帐:

# acctadm -e extended -f /var/adm/exacct/proc process

激活任务的扩展记帐:

# acctadm -e extended,mstate -f /var/adm/exacct/task task

激活流的扩展记帐:

# acctadm -e extended -f /var/adm/exacct/flow flow

2.如何使用启动脚本激活扩展记帐

通过将 /etc/init.d/acctadm 脚本链接到 /etc/rc2.d,可以在运行时激活扩展记帐。

# ln -s /etc/init.d/acctadm /etc/rc2.d/Snacctadm

# ln -s /etc/init.d/acctadm /etc/rc2.d/Knacctadm

n 变量以数字替换。

3.显示扩展记帐状态

键入不带参数的 acctadm 可以显示扩展记帐功能的当前状态。

-bash-3.00# acctadm

            Task accounting: active

       Task accounting file: /var/adm/exacct/task

     Tracked task resources: extended

   Untracked task resources: none

         Process accounting: active

    Process accounting file: /var/adm/exacct/proc

  Tracked process resources: extended

Untracked process resources: host

            Flow accounting: active

       Flow accounting file: /var/adm/exacct/flow

     Tracked flow resources: extended

   Untracked flow resources: none

4.查看可用的记帐资源

可用的资源随系统和平台的不同而有所不同。使用带有 -r 选项的 acctadm 命令可以查看系统上的可用记帐资源。

-bash-3.00# acctadm -r

process:

extended pid,uid,gid,cpu,time,command,tty,projid,taskid,ancpid,wait-status,zone,flag,memory,mstate

basic    pid,uid,gid,cpu,time,command,tty,flag

task:

extended taskid,projid,cpu,time,host,mstate,anctaskid,zone

basic    taskid,projid,cpu,time

flow:

extended saddr,daddr,sport,dport,proto,dsfield,nbytes,npkts,action,ctime,lseen,projid,uid

basic    saddr,daddr,sport,dport,proto,nbytes,npkts,action

5.取消激活的记帐

使用带有-x的选项的acctadm命令可以禁用每个记帐:

# acctadm -x process

# acctadm -x task

# acctadm -x flow

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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