19、Linux定时任务管理与cron故障排查

Linux定时任务管理与cron故障排查

1. anacron介绍

anacron与cron类似,其工作方式也大体相同。anacron旨在运行那些因系统停机而被cron错过的、位于 /etc/crontab 中的任务。如果Linux系统持续运行,anacron不会运行任何任务,因为cron会执行这些任务。

1.1 anacron配置文件

anacron有自己的crontab文件 /etc/anacrontab ,对 /etc/crontab 所做的更改也需要在 /etc/anacrontab 中进行。该文件仅允许root用户编辑,没有专门的 anacrontab 命令供普通用户编辑,系统管理员需要手动编辑此文件。

以下是Red Hat系统中anacron附带的 anacrontab 示例:

# /etc/anacrontab: configuration file for anacron
# See anacron(8) and anacrontab(5) for details.
SHELL=/bin/sh
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
1       65     cron.daily          run-parts /etc/cron.daily
7       70     cr
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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