25、网络管理与OS X脚本实用指南

网络管理与OS X脚本实用指南

1. 网络性能分析与日志处理

在网络管理中, getstats 程序可用于构建系统网络性能的历史记录。要分析其生成的日志文件,可运行不带参数的 netperf 命令。

首先查看 .netstatlog 文件的最后三行,示例如下:

$ tail -3 /Users/taylor/.netstatlog
time=1063981801;snt=14386;re=24;rec=15700;dup=444;oo=555;creq=563;cacc=17;reto=158
time=1063982400;snt=17236;re=24;rec=20008;dup=454;oo=848;creq=570;cacc=17;reto=158
time=1063983000;snt=20364;re=24;rec=25022;dup=589;oo=1181;creq=582;cacc=17;reto=158

运行 netperf 命令后,会输出网络状态的详细信息:

$ netperf 
Netstat is currently reporting the following:
  52170128 packets sent, with 16927 retransmits (0%) and 2722 retransmit timeouts (0%)
  20290926 pack
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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