nohup命令

本文介绍如何使用nohup命令使程序在Unix/Linux环境下脱离终端后台运行,即使终端关闭也能持续运行。文章解释了nohup命令的基本用法、如何避免因关闭终端而导致进程终止的问题及命令输出重定向的机制。

Unix/Linux下一般想让某个程序在后台运行,很多都是使用 & 在程序结尾来让程序自动运行。比如我们要运行mysql在后台: /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=mysql &

但是我们很多程序并不象mysqld一样可以做成守护进程,可能我们的程序只是普通程序而已,一般这种程序即使使用 & 结尾,如果终端关闭,那么程序也会被关闭。为了能够后台运行,我们需要使用nohup这个命令,比如我们有个start.sh需要在后台运行,并且希望在后台能够一直运行,那么就使用nohup:

nohup /root/start.sh &

在shell中回车后提示:

[~]$ appending output to nohup.out

原程序的的标准输出被自动改向到当前目录下的nohup.out文件,起到了log的作用。但是有时候在这一步会有问题,当把终端关闭后,进程会自动被关闭,察看nohup.out可以看到在关闭终端瞬间服务自动关闭。咨询红旗Linux工程师后,他也不得其解,在我的终端上执行后,他启动的进程竟然在关闭终端后依然运行。在第二遍给我演示时,我才发现我和他操作终端时的一个细节不同:他是在当shell中提示了nohup成功后还需要按终端上键盘任意键退回到shell输入命令窗口,然后通过在shell中输入exit来退出终端;而我是每次在nohup执行成功后直接点关闭程序按钮关闭终端.。所以这时候会断掉该命令所对应的session,导致nohup对应的进程被通知需要一起shutdown。

附:nohup命令参考

nohup 命令   

用途:不挂断地运行命令。 

语法:nohup Command [ Arg ... ] [ & ] 

描述:nohup 命令运行由 Command 参数和任何相关的 Arg 参数指定的命令,忽略所有挂断(SIGHUP)信号。在注销后使用 nohup 命令运行后台中的程序。要运行后台中的 nohup 命令,添加 & (表示"and"的符号)到命令的尾部。    

无论是否将 nohup 命令的输出重定向到终端,输出都将附加到当前目录的 nohup.out 文件中。如果当前目录的 nohup.out 文件不可写,输出重定向到 $HOME/nohup.out 文件中。如果没有文件能创建或打开以用于追加,那么 Command 参数指定的命令不可调用。如果标准错误是一个终端,那么把指定的命令写给标准错误的所有输出作为标准输出重定向到相同的文件描述符。

退出状态:该命令返回下列出口值: 

126 可以查找但不能调用 Command 参数指定的命令。

127 nohup 命令发生错误或不能查找由 Command 参数指定的命令。否则,nohup 命令的退出状态是 Command 参数指定命令的退出状态。

nohup命令及其输出文件   

nohup命令:如果你正在运行一个进程,而且你觉得在退出帐户时该进程还不会结束,那么可以使用nohup命令。该命令可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。nohup就是不挂起的意思( no hang up)。

该命令的一般形式为:nohup command &

使用nohup命令提交作业

如果使用nohup命令提交作业,那么在缺省情况下该作业的所有输出都被重定向到一个名为nohup.out的文件中,除非另外指定了输出文件:

nohup command > myout.file 2>&1 &

在上面的例子中,输出被重定向到myout.file文件中。

使用 jobs 查看任务。

使用 fg %n 关闭。

另外有两个常用的ftp工具ncftpget和ncftpput,可以实现后台的ftp上传和下载,这样就可以利用这些命令在后台上传和下载文件

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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