19、Linux系统:数据存储、进程管理与日志系统深度解析

Linux系统:数据存储、进程管理与日志系统深度解析

1. 系统关键目录与文件

在Linux系统里,存在一些关键目录和文件,它们存储着系统的重要信息与配置。
- /proc/sys目录 :该目录包含内核配置设置,按子目录分类存于不同文件中。多数文件类似开关,仅含0或1两个值,分别代表“关闭”和“开启”。例如, /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 用于控制机器是否作为路由器转发数据包,可通过以下命令查看其值:

cat /proc/sys/net/ipv4/ip_forward

不过,也有例外,像 /proc/sys/kernel/pid_max 存储着允许的最大PID,查看命令如下:

cat /proc/sys/kernel/pid_max

需注意,更改内核设置时要格外小心,错误的值可能导致系统不稳定。

  • /dev目录 :此为设备目录,包含所有连接硬件设备的设备文件(或节点),是设备与使用它们的进程间的接口。设备文件分为两类:
    • 块设备 :数据以块形式读写,可单独寻址,如硬盘(及其分区,像 /dev/sda1 )、USB闪存驱动器、CD、DVD等。
    • 字符
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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