Crontab配置

Cron是一个linux下的定时执行工具。

 

一、Cron 是Linux的内置服务,可以用以下的方法启动、关闭、重启服务:

  /sbin/service crond start //启动服务

  /sbin/service crond stop //关闭服务

  /sbin/service crond restart //重启服务

  /sbin/service crond reload //重新载入配置

  你也可以将这个服务在系统启动的时候自动启动:

  在/etc/rc.d/rc.local这个脚本的末尾加上:

  /sbin/service crond start

 

二、直接用crontab命令编辑

  cron服务提供crontab命令来设定cron服务的,以下是这个命令的一些参数与说明:

  crontab -u //设定某个用户的cron服务,一般root用户在执行这个命令的时候需要此参数

  crontab -l //列出某个用户cron服务的详细内容

  crontab -r //删除某个用户的cron服务

  crontab -e //编辑某个用户的cron服务

  例:

  比如说root查看自己的cron设置:crontab -u root -l

  再例如,root想删除fred的cron设置:crontab -u fred -r

  在编辑cron服务时,编辑的内容有一些格式和约定,输入:crontab -u root -e

  进入vi编辑模式,编辑的内容一定要符合下面的格式:*/1 * * * * ls >> /tmp/ls.txt

  这个格式的前一部分是对时间的设定,后面一部分是要执行的命令,如果要执行的命令太多,可以把这些命令写到一个脚本里面,然后在这里直接调用这个脚本就可以了,调用的时候记得写出命令的完整路径。时间的设定我们有一定的约定,前面五个*号代表五个数字,数字的取值范围和含义如下:

  分钟 (0-59)

  小时 (0-23)

  日期 (1-31)

  月份 (1-12)

  星期 (0-6)//0代表星期天

  除了数字还有几个个特殊的符号就是"*"、"/"和"-"、",",*代表所有的取值范围内的数字,"/"代表每的意思,"*/5"表示每5个单位,"-"代表从某个数字到某个数字,","分开几个离散的数字。以下举几个例子说明问题:

  每天早上6点

  0 6 * * * echo "Good morning." >> /tmp/test.txt //注意单纯echo,从屏幕上看不到任何输出,因为cron把任何输出都email到root的信箱了。

  每两个小时

  0 */2 * * * echo "Have a break now." >> /tmp/test.txt

  晚上11点到早上8点之间每两个小时,早上八点

  0 23-7/2,8 * * * echo "Have a good dream:)" >> /tmp/test.txt

  每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点

  0 11 4 * 1-3 command line

  1月1日早上4点

  0 4 1 1 * command line

  每次编辑完某个用户的cron设置后,cron自动在/var/spool/cron下生成一个与此用户同名的文件,此用户的cron信息都记录在这个文件中,这个文件是不可以直接编辑的,只可以用crontab -e 来编辑。cron启动后每过一份钟读一次这个文件,检查是否要执行里面的命令。因此此文件修改后不需要重新启动cron服务。


原文链接:http://www.hackline.net/a/special/linux/application/2010/0508/3759.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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