/proc/loadavg说明

最新推荐文章于 2023-12-20 21:28:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ocelotandsnake/article/details/83911922
本文介绍了 Linux 系统中 loadavg 命令的含义及其输出内容的解析，包括1、5、15分钟内的平均进程数，当前运行的进程数与总进程数的比例，以及最近运行的进程ID号。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[size=medium]wuyu@xa192:~$ cat /proc/loadavg
1.41 1.61 1.79 6/149 2331

前三个数字大家都知道，是1、5、15分钟内的平均进程数（有人认为是系统负荷的百分比，其实不然，有些时候可以看到200甚至更多）。后面两个呢，一个的分子是正在运行的进程数，分母是进程总数；另一个是最近运行的进程ID号。[/size]
ocelotandsnake
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/proc/loadavg
啊浪的博客
01-06 6130
一、概念：系统平均负载(Load average) 系统平均负载:在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。 进程位于运行队列中必须满足下面条件： 1、进程没有等待操作 2、进程没有被停止 二、例子 [0] %cat /proc/loadavg  0.32 0.29 0.13 1/357 1909 前三个是1、5、15分钟内的平均进程数。第四个的分子是正在运行的进
cat /proc/loadavg 对应的源代码
weixin_43082062的博客
05-09 264
【代码】cat /proc/loadavg 对应的源代码。
利用/proc/loadavg监控CPU的平均负载
weixin_34239592的博客
06-29 253
$ cat /proc/loadavg1.41 1.61 1.79 6/149 2331这里的平均负载也就是可运行的进程的平均数 前三个值分别对应系统在5分钟、10分钟、15分钟内的平均负载 第四个值的分子是正在运行的进程数，分母是进程总数，最后一个是最近运行的进程ID号...
linux /proc/loadavg(平均负载)
shujuliu818的专栏
07-16 1545
一、什么是系统平均负载(Load average)？ 在Linux系统中，uptime、w、top等命令都会有系统平均负载load average的输出，那么什么是系统平均负载呢？ 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中： 　　- 它没有在等待I/O操作的结果 　　- 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 　　- 没有被停止(例如：等待终止) 　　例如： 　　[root@opendigest root]# uptime 　　
Linux系统调优02-/proc/loadavg
the_coco的博客
11-09 288
1./proc/loadavg文件：获取平均负载的信息。
linux系统使用python监测系统负载脚本分享
01-20
/usr/bin/env Python import os def load_stat(): loadavg = {} f = open(“/proc/loadavg”) con = f.read().split() f.close() loadavg[‘lavg_1’]=con[0] loadavg[‘lavg_5’]=con[1] loadavg[‘lavg_15’]=con...
Linux重要的系统配置文件——/proc篇
kill_root的博客
12-20 664
平均负载，用于衡量服务器的繁忙程度，与CPU核心数相关，核心数为8时负载为8则说明非常繁忙。在企业中，对外运行的服务负载不能超过核心数，对内运行的服务如内部测试内部大数据运算超过核心数则正常。补充1：当前登录用户有时可能是缓存，实际上并未登录，重启才能清理缓存。补充2：执行w命令时窗口的大小不能太小。
关于Linux系统的平均负载最全面介绍
toty01的博客
09-17 193
一、什么是系统平均负载(Load average)？ 在Linux系统中，uptime、w、top等命令都会有系统平均负载load average的输出，那么什么是系统平均负载呢？ 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中： 　　- 它没有在等待I/O操作的结果 　　- 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') ...
linux系统负载（cat /proc/loadavg）
litianze99的专栏
08-13 3628
linux系统负载（cat /proc/loadavg）系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中： 　　- 它没有在等待I/O操作的结果 　　- 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用’wait’) 　　- 没有被停止(例如：等待终止)一般来说只要每个CPU的当前活动进程数不大于3那么系统的性能就是良好的，如果每个CPU的任务数
CPU利用率和Load Average
y.a.l.e
10-18 500
CPU时间片        为了提高程序执行效率，大家在很多应用中都采用了多线程模式，这样可以将原来的序列化执行变为并行执行，任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效率。但这都是代码级别的表现，而硬件是如何支持的呢？那就要靠CPU的时间片模式来说明这一切。程序的任何指令的执行往往都会要竞争CPU这个最宝贵的资源，不论你的程序分成了多少个线程去执行不同的任务，他们都必须排队等待获取这个资源...
基于MATLAB Simulink的六轴机器人阻抗力控制算法仿真与应用 · 机器人技术
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六轴机器人阻抗力控制算法的实现方法及其在MATLAB Simscape平台上的仿真应用。文章首先解释了六轴机器人和阻抗力控制算法的基本概念，然后展示了如何在Simscape环境中构建虚拟机器人模型，并通过M文件设置Simulink参数，实现对机器人运动轨迹和阻抗参数的精确控制。文中还提供了视频演示，直观展示了期望轨迹与实际轨迹的对比，验证了算法的有效性。最后，强调了一键运行的功能，简化了工程实践的操作流程，提升了效率。 适合人群：对机器人技术和控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解六轴机器人阻抗力控制算法的工作原理及其实现方法的人群，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：通过本项目的实践，读者不仅可以掌握机器人阻抗力控制算法的关键技术点，还能学会利用MATLAB工具进行高效建模和仿真的方法。这对于后续的研究和开发工作具有重要的指导意义。
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Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
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狄拉克半金属BDS超材料的性能分析与应用前景，特别是借助COMSOL仿真工具进行的深入研究。文中指出，狄拉克半金属因其独特的电子结构和能带特征，在电子学、光学及磁学等多个领域展现出巨大的应用潜力。同时，作为超材料的一种，它能够有效调控电磁波的传播路径，适用于制造高效能的电子和光学设备。此外，该材料还在通讯、成像、电磁防护、能源转换等方面有着广泛的应用可能性。 适合人群：从事材料科学、物理学、电子工程等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解狄拉克半金属的基本性质及其在超材料中的角色；②掌握COMSOL仿真工具在材料性能预测方面的应用方法；③探索该材料在未来高科技产品开发中的具体应用场景。 其他说明：文章强调了跨学科合作对于推进此类前沿研究的重要性，鼓励更多学者参与到相关领域的创新实践中来。
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基于Python的应急大数据时空关联分析系统_互联网数据爬取_自然灾害监测预警_流感疫情预测_犯罪热点分析_社会管理决策支持_时空数据库构建_多源异构数据融合_分布式存储计算_机器.zip上传一个【Rust】VIP资源
BES秃鹰优化算法在Matlab中优化LSSVM的多特征变量输入、单因变量输出拟合预测模型
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如何利用BES秃鹰优化算法改进LSSVM（最小二乘支持向量机）模型，以实现多特征变量输入、单个因变量输出的拟合预测。文中首先简述了LSSVM和BES秃鹰算法的基本概念及其优势，接着展示了在MATLAB环境中具体的代码实现步骤，包括数据准备、参数优化、模型训练和预测。最后，通过实验结果分析证明了该组合模型的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和预测建模感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的应用场景，如金融风险评估、环境监测、工业生产控制等领域。目标是提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接用于Excel数据集，便于快速上手实践。同时鼓励读者根据自身需求调整相关参数，探索更多可能。
GAPSO-LSTM 遗传粒子群优化算法提升LSTM网络预测精度的技术研究与应用 LSTM
08-14
内容概要：本文探讨了遗传粒子群优化算法（GAPSO）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，旨在提高时间序列预测的准确性。传统的粒子群优化（PSO）方法在优化LSTM参数时容易陷入局部最优解，而GAPSO通过引入遗传算法的交叉和变异机制，有效解决了这一问题。文中详细介绍了GAPSO-LSTM的核心代码实现，包括精英保留策略、交叉操作和变异操作的具体步骤。此外，还展示了如何在LSTM模型中应用GAPSO进行参数优化，如调整隐藏层维度、网络深度和dropout比例。实验结果显示，GAPSO-LSTM在电力负荷预测任务中显著提升了预测精度，将平均绝对误差（MAE）从13.7降低到了11.2。尽管迭代时间增加了约40%，但其优化效果明显优于传统PSO-LSTM。 适合人群：对机器学习、深度学习以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用场景，如金融、能源等领域的时间序列数据分析。目标是通过改进优化算法，提高预测模型的性能和稳定性。 其他说明：虽然GAPSO-LSTM带来了更好的预测效果，但也需要注意其计算成本较高，因此在实际应用中需要权衡时间和精度之间的关系。
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink仿真中的谐波补偿效果对比
08-14
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink环境下的仿真及其对电力系统谐波的有效抑制。文中首先描述了传统无源滤波器面对谐波问题的局限性，随后展示了HAPF的独特优势，即结合了无源滤波的成本效益和有源滤波的精确补偿能力。作者通过具体的三相整流负载场景搭建，利用Simulink进行建模，并深入探讨了HAPF内部的双环控制系统以及关键的谐波检测算法。实验结果显示，在应用HAPF之后，系统的总谐波失真率（THD）显著降低，特别是对于5次和7次谐波的抑制效果尤为明显。此外，还讨论了一些实际操作中的注意事项和技术细节，如避免LC参数引起的谐振问题、优化直流母线电压管理以及引入负序分量补偿机制。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要解决电力系统中谐波污染问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解HAPF工作原理及其在电力系统中具体应用的研究人员；旨在为工程实践中遇到的谐波治理难题提供解决方案的技术团队。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的实践经验分享，有助于读者更好地理解和掌握HAPF的设计与实施要点。同时提醒读者注意仿真过程中可能出现的问题，确保最终的应用效果达到预期。
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