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我也要
top命令是一个常用的查看系统资源使用情况和查看占用系统资源最多的进程的命令。top以列形式显示所有的进程，占最多CPU资源的进程会显示在最上面。
ps命令可以列出正在运行的进程。
pstree命令也可以显示进程信息。它以树的形式显示进程。
kill命令可以根据进程ID来杀死进程。你可以使用ps -A，top,或者grep命令获取到进程ID。从技术层面来讲，kill命令可以发送任何信号给一个进程。你可以使用kill -KILL或者kill -9来杀死顽固的进程。
给定一个搜索关键词，pgrep命令会返回所有匹配这个关键词的进程ID
pkill和killall命令可以根据进程的名字杀死一个进程。
renice命令用来改变进程的nice值。nice值代表进程的优先级。-19的nice值是非常高的优先级，相反，19是非常低的优先级。0是默认的优先级。 运行renice命令需要使用进程的ID。
TOPSIS+熵权法组合拳：5分钟学会供应商选择决策模型
本文详细介绍了如何运用TOPSIS和熵权法这对黄金组合，快速构建科学、客观的供应商评估决策模型。通过数据标准化、权重计算和综合排序，帮助企业在半小时内完成高效、准确的供应商选择，解决传统主观打分法的弊端，提升供应链管理效率。
Linux之进程控制与管理实验五
1、利用Linux的进程管理命令ps、top、nice来监视、跟踪进程、修改进程优先级，体会进程状态的关系。 2、实现进程调度在2020年1月1日 零点向所有用户发出新年贺信。 3、实现许昌学院信息工程学院防火墙要求：周一到周五上午8：00-12:00，下午14：30-17：00对工作人员的上网进行限制，其他时间不受限制。 一、 ps 查看进程 ps -u 查看当前用户的进程 pst
保姆级教程：在RV1126开发板上跑通YOLOv5口罩检测（从数据集到摄像头实时识别）
本文提供了一份详细的RV1126开发板部署YOLOv5口罩检测系统的全流程指南，涵盖数据集准备、模型训练优化、边缘部署及实时摄像头识别等关键步骤。重点解析了RV1126开发板的性能特征、YOLOv5模型训练调优技巧、RKNN模型转换量化策略，以及部署过程中的性能优化方案，帮助开发者高效实现边缘端目标检测应用。
Linux常用27条终端命令
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
【自然语言处理】【聚类】TELL：可解释神经聚类
超越分类的XAI：可解释神经聚类 《XAI Beyond Classification: Interpretable Neural Clustering》 论文地址：https://www.jmlr.org/papers/volume23/19-497/19-497.pdf 一、简介 本文研究了可解释AI(XAI\text{XAI}XAI)和数据聚类这两个挑战性问题。第一个问题是如何设计一种具有固定可解释性的神经网络，而不是给出一个黑盒模型的事后解释。第二个问题是，使用可微分神经网络来实现离散的k-me
Lumerical INTERCONNECT 中的自相位调制 (SPM) 仿真实践指南
本文详细介绍了在Lumerical INTERCONNECT中进行自相位调制（SPM）仿真的实践指南。从SPM的基础物理原理出发，深入解析非线性薛定谔方程和克尔效应，到INTERCONNECT中NLSE波导元件的配置技巧，以及时域与频域中SPM效应的观测方法。文章还提供了常见问题排查和进阶联合仿真技巧，帮助用户高效完成从仿真到实测的校准过程。
Linux进程监测和操控之top、ps、kill、nice、renice命令
程序使用计算机语言编写的可以实现特定目标或解决特定问题的代码集合进程正在执行的一个程序或命令；每个进程都占用一定的系统资源%CPUCPUUsage任务占用的CPU时间占总CPU时间的百分比。
Android 13 录音APK在后台无数据的处理
未获取到录音数据
Linux入门之进程的高级管理（ps命令、top动态监控、进程优先级和进程的控制）
一、进程的概念及状态 概念 程序被触发后，执行者的权限与属性、程序的程序码与所需数据等都会被载入内存中，操作系统并给予这个内存内的单元一个识别码（PID），可以说，进程就是一个正在运行中的程序。简而言之，进程就是系统未完成并且正在进行的工作。 进程的状态 R（Running）：该程序正在运行中 S（Sleep）：该程序目前正处在睡眠状态（idle），但可以被唤醒（signal） D ...
抖音小程序：解决获取手机号报错 getPhoneNumber:fail auth deny，登录注册时需要获取用户手机号，getPhoneNumber一直提示错误（Uniapp抖音小程序报错也能解决）
抖音字节小程序获取手机号报错getPhoneNumber:fail auth deny，抖音 小程序 获取手机号 报错 getPhoneNumber:fail auth ，抖音小程序获取手机号始终返回拒绝，抖音小程序获取手机号，已经过了试运营期但依旧报错如何解决，调用 tt.getPhoneNumber 接口报错，登录注册时需要获取用户手机号，getPhoneNumber一直提示getPhoneNumber:fail auth deny，此能力仅支持小程序通过试运营期后可用，默认获取权限，无需申请；unia
大数据NiFi（十一）：NiFi入门案例一
注意：数据写出的目录可以不需要提前在对应节点上创建，默认是可以自动创建，可以通过“Create Missing Directories”属性配置。将输出文件的权限设置为此属性的值，格式必须是UNIX rwxrwxrwx，用-来代替被拒绝的权限(例如rw-r--r--)或八进制数字(例如644)，可以使用表达式，例如${file.permissions}。这里需要使用到的处理器是“GetFile”和“PutFile”，完成以上需求对“GetFile”和“PutFile”相关属性进行配置。
linux 命令系列之 进程管理，Linux工作管理(71)
1.把进程放入后台 tar -zcf etc.tar.gz /etc & 或是使用 ctrl+z top ///在top命令执行的过程中，按ctrl+z键 & 和 ctrl+z 的区别 使用& ：放在后台的进程依然在执行 使用ctrl+z：放在后台的进程会暂停
博途PLC模糊PID控制（附SCL完整源代码）
操作人员根据对象的当前状态和以往的控制经验，用手动控制的方法给出适当的控制量，对被控对象进行控制。用电脑模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。用模糊数学的知识模仿人脑的思维方式，对模糊现象进行识别和判决，给出精确的控制量，对被控对象进行控制。与经典控制理论和现代控制理论相比，模糊控制的特点是不需要建立对象的精确模型。根据操作人员手动控制的经验，总结的完整控制规则，在根据系统当前的运行状态，经过模糊推理，模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。......
Linux 练气期：核心命令 — 文件、进程管理基础
学命令的关键是 “少而精 + 多实操”—— 新增的 3 个命令（cat、cp、mv）都是日常最常用的，和之前的命令搭配起来，就能搞定 “查看 - 备份 - 整理” 全流程，就像修仙先把 “呼吸 - 扎马步 - 出拳” 练熟，再学更复杂的招式。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Linux终端常见命令
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Devexpress16.2.6破解工具
Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具
考考你 | 这些新手必备的Linux命令你都会了吗？
8．使用uptime命令查看系统负载时，对应的负载数值如果是0.91、0.56、0.32，那么最近15分钟内负载压力最大的是哪个时间段？10．若想查看的文件具有较长的内容，那么使用cat、more、head、tail中的哪个命令最合适？9．使用history命令查看历史命令的执行记录时，命令前面的编码数字除了排序外还有什么用处？编码数字”的命令格式重复执行某一次的命令记录，从而避免了重复输入较长命令的麻烦。14．使用grep命令对某个文件进行关键词搜索时，若想要进行文件内容反选，应使用什么参数？
Linux基本命令（CentOS7）
Linux终端基本命令（CentOS7） 文件与目录管理常用命令 1 pwd print work directory 查看当前所在路径 2 ls list 查看目录下的内容 3 cd [目录名] change directory 切换文件夹 4 touch [文件名] touch
Linux学习笔记（一） 常用Linux命令
常用基础命令 终端 Ctrl shift+ Ctrl+C不执行 clear清除屏幕 ls当前目录下所有的文件及文件夹 -a -l -h tree pwd cd change directory cd 相对路径 cd 绝对路径 cd . 当前 cd ..当前路径上一层 cd -上一次所在的路径 cd~家目录 按tab自动补全命令 创建文件：touch 创建文件
前端开发者必备的Linux命令指南
在现代化Web开发中，Linux命令行工具已成为前端工程师的核心技能之一。从基础的文件操作到进程管理，命令行提供了比GUI更高效的解决方案。通过grep、find等文本处理命令可以快速定位代码问题，而curl、telnet等网络工具则能有效调试API接口。特别是在CI/CD流水线、Docker容器化部署等场景中，掌握Linux命令能显著提升开发效率。本文整理前端开发中最常用的20+命令实践，涵盖文件操作、日志分析、网络调试等典型场景，帮助开发者构建完整的命令行技能体系。
灰色预测模型GM(1,1)原理、Python实现与实战避坑指南
在数据分析与预测领域，面对小样本、贫信息的不确定性问题，传统方法往往受限。灰色系统理论为此提供了一种有效的解决方案，其核心思想是通过数据变换挖掘内在规律，而非依赖精确的物理机制。GM(1,1)作为其经典模型，通过一次累加生成（1-AGO）强化数据趋势，并用一阶微分方程进行拟合，最终通过累减还原得到预测值。这种方法的**技术价值**在于能以极少的数据点（通常只需4个以上）实现短期趋势预测，特别适用于**数据量有限**的场景，如商品销量、能源消耗、设备故障率等领域的短期预估。在**工程实践**中，完整的建模流程
【新手入门】超全Linux终端常用指令大全（附代码实例+避坑指南）
本文为Linux新手整理了一套最常用的终端指令大全，涵盖文件操作、系统管理、网络排查等核心场景，适用于CentOS、Ubuntu等主流发行版。内容特点：①每条指令均附可运行代码示例和避坑提示；②重点区分Windows与Linux操作差异；③包含文件管理（ls/cd/rm）、文本编辑（vim）、进程控制（kill）、权限设置（chmod）等高频命令；④特别标注危险操作（如rm -rf）和安全规范。适合服务器运维、后端开发等需要Linux基础的用户收藏学习，建议理解原理后实践，避免误操作。
Linux 终端入门指南
本文总结了Ubuntu终端操作的核心知识点，包括终端启动方式、基础命令结构、常用快捷键（如Ctrl+C终止命令）。重点介绍了文件目录管理命令（ls/cd/mkdir/cp/mv/rm）、文本处理工具（cat/grep/nano/vim）和系统管理命令（chmod/sudo/ps/kill）。网络操作部分涵盖ping/netstat/wget/scp等实用工具，并讲解了管道重定向和cron定时任务等高级技巧。文末提供命令速查表，标注了高频使用命令和风险操作注意事项，建议配合man命令深入学习各参数细节。
Linux命令行基础：从入门到精通的实用指南
Linux命令行是操作系统管理的核心工具，通过简洁的文本指令实现高效系统操作。其基础原理基于命令-选项-参数的结构设计，如`ls -l /home`展示了典型命令组成。这种设计赋予Linux强大的自动化能力和远程管理特性，特别适合服务器运维、开发环境配置等场景。掌握基础命令如文件操作（cp/mv/rm）、文本处理（grep/awk/sed）、系统监控（top/htop）等，能显著提升工作效率。对于初学者，理解`man`帮助系统和`--help`选项的使用方法至关重要，这是自学Linux命令的关键。本文重点介
linux命令大全一文搞定Linux必备命令
linux命令大全一文搞定Linux必备命令 工作了几年，总结了Linux必备命令及相应命令的使用方法，点击下方【Linux命令】，可知使用方法： www.Linux命令.com
常用的 Linux 命令，mac终端命令（面试必备）
ls 显示当前目录下的文件ls -l 显示当前目录下的文件，详细内容ls -la 显示当前目录下的文件，详细内容，显示隐藏文件ls -A 显示当前目录下包含.开头的文件cd 切换目录cd .. 切换到上级目录cd ../.. 切换到上级目录的上级目录cd ~ 切换到主目录cd / 切换到根目录touch file.format 创建指定格式的文件 touch test.txtvim 修改文件内容open 使用默认程序打开文件cat 打开文件内容，对目录无效cat file。
12_Linux进程管理命令详解
命令是Linux下常用的性能分析工具，可以实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。命令是Linux下的性能分析工具，可以实时查看系统中各个进程的资源占用情况。进程信息区显示了各个进程的详细信息，包括PID、用户、优先级、CPU使用情况、内存使用情况等。这个命令显示所有进程，启用进程用户身份，以数字显示进程号，以长格式显示启动命令，进程ID。命令启动某个程序时指定特定的优先级（-20到19，-20最高，19最低）。：查看包含bash关键字的进程，列出进程PID和进程命令名称。
七、Linux进程管理——进程管理命令ps、kill等命令
进程是计算机系统中正在运行的程序的实例。每个进程都有唯一的标识符（PID）和相关的资源，例如内存、文件描述符和CPU时间。在Linux中，进程的创建和管理是由操作系统内核负责的。内核通过调度器决定哪些进程可以运行，并根据优先级和其他策略对其进行调度。Linux进程管理是系统管理者必须掌握的重要技能之一。本指南详细介绍了Linux进程的概念、常用的进程管理命令以及如何监视和控制进程的运行。通过灵活运用这些工具和技术，我们可以有效地管理和优化Linux系统中的进程，提高系统的性能和稳定性。
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