nload实时查看linux服务器网络流量的工具

如果你仅仅是想查询当前服务器的带宽,nload绝对是个很好用的一个工具,功能虽然很单一,但是很强.虽然不能像iptraf那样,可针对IP, 协议等条件来查询,可以实时地监控网卡的流量,分输入流量Incoming 和输出流量Outgoing两部分,同时统计当前,平均,最小,最大,总流量的值,并且用动态图形方式表现出来,让你一目了然.

效果请见文章最后面.

nload官网及下载 http://www.roland-riegel.de/nload/

http://www.roland-riegel.de/nload/nload-0.7.2.tar.gz

 

nload安装方法:


wget http://www.roland-riegel.de/nload/nload-0.7.2.tar.gz


tar zxvf nload-0.7.2.tar.gz


cd nload-0.7.2


./configure

make

make install

这样就安装好了,
直接输入nload回车即可看到动态流量信息,也可以指定网卡,如nload eth1
还可以指定是以K或M来显示流量,如nload -u M显示的流量是以MB为单位的.

                                                 Curr: 0.00 MByte/s
                                                
Avg: 0.00 MByte/s
                                                
Min: 0.00 MByte/s
                                                
Max: 0.00 MByte/s
                                                
Ttl: 560.00 Byte
Outgoing:
                                                
Curr: 0.00 MByte/s
                                                
Avg: 0.00 MByte/s
                                                
Min: 0.00 MByte/s
                                                
Max: 0.00 MByte/s
                                                
Ttl: 560.00 Byte

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wenanry/archive/2011/03/07/1973737.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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