Linux命令备忘

本文介绍了Linux环境下进行程序调试及性能优化的方法,包括使用gdb进行调试、查看进程启动时间和内存状态,以及解决SSH乱码问题的临时方案。此外还提供了查看系统资源限制的方法。

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1.查看进程启动时间:

ps -eo pid,lstart,etime,cmd|grep sentinel

2.gdb调试程序

编译加g选项: g++ -o hi hi.cpp -I/usr/local/include/ -lhiredis -g

[root@localhost r]# gdb hi

(gdb) l

(gdb) break 9

(gdb) r

(gdb) p conn

(gdb) n

(gdb) p conn->errstr

(gdb) quit

查看内存:

 x/8uw pDst

x/<n/f/u> <addr>

n是一个正整数,表示需要显示的内存单元(u表示)的个数;

F为显示格式:

x 按十六进制格式显示变量。

d 按十进制格式显示变量。

u 按十六进制格式显示无符号整型。

o 按八进制格式显示变量。

t 按二进制格式显示变量。

a 按十六进制格式显示变量。

c 按字符格式显示变量。

f 按浮点数格式显示变量。

u 表示单元,GDB默认是4bytesu参数可以用下面的字符来代替,b表示单字节,h表示双字节,w表示四字 节,g表示八字节。


3.ssh乱码,不想改系统配置情况下,终端上执行:

LANG=zh_CN.GB2312

export LANG

4.ulimit -a    可以查看允许文件句柄数,栈大小文件大小等

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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