幻兽帕鲁越玩越卡,内存溢出问题如何解决?

本文介绍在《幻兽帕鲁》游戏大火中遇到服务器问题时,如何利用saas形态的牧云主机管理助手进行实时资源监控和告警,以解决掉帧、卡顿和服务器崩溃的问题,包括内存管理方法和告警通知设置。

近期幻兽帕鲁游戏大火,在联机组队快乐游玩的同时,玩家们也发现了一些小问题。由于游戏有随机掉落材料的设定,服务器在加载掉落物的过程中很容易会出现掉帧、卡顿的情况。某些玩家甚至在游戏1~2时后就出现服务器崩溃的情况,非常影响游戏体验。

没有服务器运维经验的玩家,很容易束手无策,只能任凭服务器默默重启。在这里教大家一招,使用saas形态的轻量级运维工具,只需要三步,即可对服务器资源情况进行实时监控,出现异常情况马上告警,辅助及时释放内存。

☝️第一步,通过浏览器打开牧云主机管理助手,绑定帕鲁服务器,即可查看服务器内存/cpu等资源实时情况。

✌️第二步,进入设置-监控告警页面,配置需要告警的规则(我们选择cpu和内存占用率过高时预警)。

🤟最后,在通知页面定义自己的告警空间、产品应用选牧云主机管理助手,就可以通过钉钉/企业微信/飞书等平台发布告警信息啦。

收到内存告警后可以使用mem reduct等软件来清理,不想下载软件的朋友也可以直接打开牧云主机管理助手的web terminal输入内存清理命令行,等待清理完毕就可以继续抓帕鲁啦~

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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