Crontab学习记录——Linux笔记1

本文详细介绍了CronTab的任务调度格式及应用实例,包括如何设置分钟、小时、日期、月份和星期等字段来精确控制任务执行的时间。通过具体例子展示了如每日、每周或特定时间间隔重启服务的配置方法。
第1列分钟1~59
第2列小时1~23(0表示子夜)
第3列日1~31
第4列月1~12
第5列星期0~6(0表示星期天)
第6列要运行的命令

下面是crontab的格式:
分 时 日 月 星期 要运行的命令

这里有crontab文件条目的一些例子:

30 21 * * * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
上面的例子表示每晚的21:30重启apache。

45 4 1,10,22 * * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
上面的例子表示每月1、10、22日的4 : 45重启apache。

10 1 * * 6,0 /usr/local/apache/bin/apachectl restart
上面的例子表示每周六、周日的1 : 10重启apache。

0,30 18-23 * * * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
上面的例子表示在每天18 : 00至23 : 00之间每隔30分钟重启apache。

0 23 * * 6 /usr/local/apache/bin/apachectl restart
上面的例子表示每星期六的11 : 00 pm重启apache。

* */1 * * * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
每一小时重启apache

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* 23-7/1 * * * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
晚上11点到早上7点之间,每隔一小时重启apache

0 11 4 * mon-wed /usr/local/apache/bin/apachectl restart
每月的4号与每周一到周三的11点重启apache

0 4 1 jan * /usr/local/apache/bin/apachectl restart
一月一号的4点重启apache
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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