11、Linux 进程信号与环境配置全解析

Linux 进程信号与环境配置全解析

进程信号操作

在 Linux 系统中,我们可以使用特定命令查看完整的信号列表。使用以下命令即可:

[me@linuxbox ~]$ kill -l

此外, killall 命令允许我们向多个匹配指定程序或用户名的进程发送信号,其语法如下:

killall [-u user] [-signal] name...

为了演示,我们先启动几个 xlogo 程序实例,然后终止它们:

[me@linuxbox ~]$ xlogo &
[1] 18801
[me@linuxbox ~]$ xlogo &
[2] 18802
[me@linuxbox ~]$ killall xlogo
[1]-  Terminated              xlogo
[2]+  Terminated              xlogo

需要注意的是,和 kill 命令一样,若要向不属于自己的进程发送信号,必须具备超级用户权限。

除了上述命令,还有一些与进程相关的命令,如下表所示:
| 命令 | 描述 |
| — | — |
| pstree | 以树状模式输出进程列表,显示进程之间的父子关系。 |
|

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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