55、Linux系统应用管理与用户访问问题排查

Linux系统应用管理与用户访问问题排查

Linux系统应用管理与用户访问问题排查

1. Linux系统应用管理

1.1 查看应用状态

在Linux系统中,可使用 ps top 命令查看应用状态。
- ps命令 :有多种选项风格,包括BSD风格、Unix风格和GNU风格。默认不指定命令行选项时, ps 命令显示当前用户运行的所有进程。
- top命令 :用于实时监控系统中运行的应用程序,能显示每个应用的CPU和内存使用情况,并可根据显示的数据字段进行排序。

1.2 查找资源占用最多的应用

使用 top 命令可实时监控应用程序,它会显示每个应用的CPU和内存占用量,通过排序功能可轻松查看在任何给定时刻哪些应用使用最多的CPU时间或内存。

1.3 停止有问题的应用

Linux应用程序会响应Linux信号,可使用 kill 命令向运行的应用程序发送信号。
- KILL信号 :发送 KILL 信号可强制停止应用程序。
- INT信号 :发送 INT 信号可中断应用程序,若应用程序响应,可优雅地关闭它。
- pkill命令 :可根据应用程序名称发送信号,还可使用通配符停止多个应用程序,但需谨慎使用。使用

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  | 博主筛选后可见
 
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