LINUX NOHUP命令

本文详细介绍了nohup命令的使用方法,包括如何使进程在后台持续运行,即使终端关闭也能保持活动。此外,还解释了nohup.out文件的作用,并提供了一些实用技巧。

在应用Unix/Linux时,我们一般想让某个程序在后台运行,于是我们将常会用 & 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 &。可是有很多程序并不想mysqld一样,这样我们就需要nohup命令,怎样使用nohup命令呢?这里讲解nohup命令的一些用法。

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。

这个细节有人和我一样没注意到,所以在这儿记录一下了。

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( n ohang 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 了。

希望你能掌握nohup命令的用法。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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