Linux显示更新十次后退出

本文通过一个具体的实例展示了如何使用 Linux 中的 top 命令来查看系统的实时资源占用情况,包括 CPU 使用率、内存使用情况以及各个进程的状态等。

Linux显示更新十次后退出


youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ top -n 10

top - 19:19:21 up 48 min,  2 users,  load average: 0.14, 0.32, 0.41
Tasks: 196 total,   1 running, 195 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.8 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 98.9 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem:   3103064 total,  1464684 used,  1638380 free,    74664 buffers
KiB Swap:  3998716 total,        0 used,  3998716 free.   660916 cached Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND     
 2313 youhaid+  20   0 1122356 246192  54376 S   3.7  7.9   7:06.53 firefox     
 6311 youhaid+  20   0  486828  51880  26944 S   1.7  1.7   0:01.81 plugin-con+ 
 6361 youhaid+  20   0  653164  20400  13828 S   0.3  0.7   0:00.67 gnome-term+ 
 6420 youhaid+  20   0   29148   1688   1168 R   0.3  0.1   0:00.09 top         
    1 root      20   0   33900   3164   1480 S   0.0  0.1   0:01.41 init        
    2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kthreadd    
    3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.02 ksoftirqd/0 
    5 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:+ 
    7 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:05.59 rcu_sched   
    8 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:02.40 rcuos/0     
    9 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:01.78 rcuos/1     
   10 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:02.74 rcuos/2     
   11 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:01.74 rcuos/3     
   12 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcu_bh      
   13 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/0     
   14 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/1     
   15 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/2     
youhaidong@youhaidong-ThinkPad-Edge-E545:~$ 


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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值