vmstat 命令的应用

本文介绍如何使用vmstat命令监测Linux系统的资源使用情况,包括CPU、内存及磁盘I/O等关键指标,并解释各项参数含义,如运行队列、内存交换、磁盘操作等。

# man vmstat 得到帮助

# vmstat 2 10

r-->在运行队列中等待的进程数
b-->
在等待io的进程数
w-->
可以进入运行队列但被替换的进程
memoy
swap-->
现时可用的交换内存(k表示)
free-->
空闲的内存(k表示)
pages
re
--》回收的页面
mf
--》非严重错误的页面
pi
--》进入页面数(k表示)
po
--》出页面数(k表示)
fr
--》空余的页面数(k表示)
de
--》提前读入的页面中的未命中数
sr
--》通过时钟算法扫描的页面
disk
显示每秒的磁盘操作。 s表示scsi盘,0表示盘号
fault
显示每秒的中断数
in
--》设备中断
sy
--》系统中断
cy
--》cpu交换
cpu
表示cpu的使用状态
cs
--》用户进程使用的时间
sy
--》系统进程使用的时间
id
--》cpu空闲的时间 如果 r经常大于 4 ,且id经常少于40,表示cpu的负荷很重。 如果pipo 长期不等于0,表示内存不足。 如果disk 经常不等于0 且在 b中的队列 大于3 表示 io性能不好。

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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