Webmin-RPC 改造可行性证明

博客介绍了一种测试方法,即修改webmin里lib类文件,将html相关处改成xml后返回。基本还是webmin代码,修改print内容即可,找本科生逐个修改就行。还给出了测试代码,有意者可一起将项目放sourceforge上。
测试基本上和我想得一样。方法是修改webmin里面的lib一类的文件,把html相关的地方修改成xml,然后返回。也就是说,基本上还是webmin的代码,修改一下print里面的东西。我想找个本科生一个个改就OK的。以下是测试代码,有兴趣的朋友,可以联系我,我们一起把这个项目放到sourceforge上。
#!/usr/bin/perl
use XMLRPC::Transport::HTTP;
use Time::Local;
XMLRPC::Transport::HTTP::CGI
-> dispatch_to('Process')
-> handle;

package Process;
sub ListProcesses {
my ($self) = @_;
@procs = sort { $b->{'cpu'} <=> $a->{'cpu'} } &list_processes();
@procs = grep { !$hide{$_->{'user'}} } @procs;
@procs = grep { $_->{'user'} eq $remote_user } @procs if ($user_processes_only);
$x = "<processes>/n";
foreach $pr (@procs) {
$p = $pr->{'pid'};
$x .= "<proc>/n";
$x .= "<pid>$p</pid>/n";
$x .= "<user>$pr->{'user'}</user>/n";
$x .= "<cpu>$pr->{'cpu'}</cpu>/n";
$x .= "</proc>/n";
}
$x .= "</processes>/n";
return $x ;
};

sub list_processes
{
local($pcmd, $line, $i, %pidmap, @plist, $dummy, @w, $_);
local $out = `ps V`;
if ($out =~ /version/s+(/d+)/./ && $1 >= 2 || $out =~ /version/s+/./) {
# New version of ps, as found in redhat 6
open(PS, "ps --cols 500 -eo user,ruser,group,rgroup,pid,ppid,pgid,pcpu,vsz,nice,etime,time,stime,tty,args 2>/dev/null |");
$dummy = <PS>;
for($i=0; $line=<PS>; $i++) {
chop($line);
$line =~ s/^/s+//g;
eval { @w = split(//s+/, $line, -1); };
if ($@) {
# Hit a split loop
$i--; next;
}
if ($line =~ /ps -o user,ruser/) {
# Skip process ID 0 or ps command
$i--; next;
}
if (@_ && &indexof($w[4], @_) < 0) {
# Not interested in this PID
$i--; next;
}
$plist[$i]->{"pid"} = $w[4];
$plist[$i]->{"ppid"} = $w[5];
$plist[$i]->{"user"} = $w[0];
$plist[$i]->{"cpu"} = "$w[7] %";
$plist[$i]->{"size"} = "$w[8] kB";
$plist[$i]->{"time"} = $w[11];
$plist[$i]->{"_stime"} = $w[12];
$plist[$i]->{"nice"} = $w[9];
$plist[$i]->{"args"} = @w<15 ? "defunct" : join(' ', @w[14..$#w]);
$plist[$i]->{"_group"} = $w[2];
$plist[$i]->{"_ruser"} = $w[1];
$plist[$i]->{"_rgroup"} = $w[3];
$plist[$i]->{"_pgid"} = $w[6];
$plist[$i]->{"_tty"} = $w[13] =~ //?/ ? $text{'edit_none'} : "/dev/$w[12]";
}
close(PS);
}
return @plist;
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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