比top更优秀的htop

本文详细介绍了htop在CentOS7系统中的安装与使用方法,htop作为top命令的增强版,提供了丰富的进程管理和监控功能。文章涵盖htop的安装步骤、常用功能操作,如进程搜索、排序、优先级调整等,适合Linux系统管理员和开发者参考。

top介绍

htop是Linux系统下一个基本文本模式的、交互式的进程查看器,主要用于控制台或shell中,可以替代top,或者说是top的高级版。

在CentOS 7上启用epel版本

yum -y install epel-release

安装htop

yum -y install htop

启动htop

htop

常用功能介绍

F1 : 查看htop使用说明
F2 : 设置
F3 : 搜索进程
F4 : 过滤器,按关键字搜索
F5 : 显示树形结构
F6 : 选择排序方式
F7 : 减少nice值,这样就可以提高对应进程的优先级
F8 : 增加nice值,这样可以降低对应进程的优先级
F9 : 杀掉选中的进程
F10 : 退出htop

/ : 搜索字符
h : 显示帮助
l :显示进程打开的文件: 如果安装了lsof,按此键可以显示进程所打开的文件
u :显示所有用户,并可以选择某一特定用户的进程
s : 将调用strace追踪进程的系统调用
t : 显示树形结构

H :显示/隐藏用户线程
I :倒转排序顺序
K :显示/隐藏内核线程    
M :按内存占用排序
P :按CPU排序    
T :按运行时间排序

上下键或PgUP, PgDn : 移动选中进程
左右键或Home, End : 移动列表    
Space(空格) : 标记/取消标记一个进程。命令可以作用于多个进程,例如 "kill",将应用于所有已标记的进程
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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