22、Linux系统进程管理、内存使用监测与日志文件查看指南

Linux系统进程管理、内存使用监测与日志文件查看指南

1. 识别运行进程

在Linux系统中,了解系统负载和运行进程对于系统管理和故障排查至关重要。负载平均值能反映系统的整体负载情况。例如,在一个四核CPU的系统中,负载平均值为4.0意味着进程对CPU时间的需求恰好等于计算机的可用CPU时间。

w 命令可以显示整个终端会话所消耗的CPU时间。而 top 命令则是一个强大的工具,它能实时显示系统中各个进程的资源使用情况。以下是一些常见的 top 命令:
| 命令 | 描述 |
| — | — |
| h 或 ? | 显示帮助信息 |
| k | 用于终止进程, top 程序会要求输入进程的PID号,如果可以终止该进程,它会执行操作 |
| q | 退出 top 程序 |
| r | 更改进程的优先级 |
| s | 更改显示的更新速率,需要输入更新间隔时间(以秒为单位) |
| P | 将显示按CPU使用率排序,这是默认排序方式 |
| M | 将显示按内存使用率排序 |

负载平均值可用于检测失控进程。如果系统的负载平均值突然从正常的0.5上升到2.5,可能有几个CPU占用率高的进程挂起,即变得无响应。这些挂起的进程有时会不必要地消耗大量CPU时间,可使用 top 命令定位并在必要时停止它们。

2. 测量内存使用

进程会消耗系统资源,其中最重要的是CPU时间和内存。

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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