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。

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

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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