linux ulimit命令 控制shell执行程序的资源

本文详细介绍了Linux系统中ulimit命令的使用方法,包括如何控制shell执行程序的资源,如核心文件大小、最大文件数量、内存限制等。通过具体实例展示了如何查看和设置资源限制。

Linux ulimit命令用于控制shell程序的资源。

ulimit为shell内建指令,可用来控制shell执行程序的资源。

语法

ulimit [-aHS][-c <core文件上限>][-d <数据节区大小>][-f <文件大小>][-m <内存大小>][-n <文件数目>][-p <缓冲区大小>][-s <堆叠大小>][-t <CPU时间>][-u <程序数目>][-v <虚拟内存大小>]

参数

  • -a  显示目前资源限制的设定。
  • -c <core文件上限>  设定core文件的最大值,单位为区块。
  • -d <数据节区大小>  程序数据节区的最大值,单位为KB。
  • -f <文件大小>  shell所能建立的最大文件,单位为区块。
  • -H  设定资源的硬性限制,也就是管理员所设下的限制。
  • -m <内存大小>  指定可使用内存的上限,单位为KB。
  • -n <文件数目>  指定同一时间最多可开启的文件数。
  • -p <缓冲区大小>  指定管道缓冲区的大小,单位512字节。
  • -s <堆叠大小>  指定堆叠的上限,单位为KB。
  • -S  设定资源的弹性限制。
  • -t <CPU时间>  指定CPU使用时间的上限,单位为秒。
  • -u <程序数目>  用户最多可开启的程序数目。
  • -v <虚拟内存大小>  指定可使用的虚拟内存上限,单位为KB。

实例

显示系统资源的设置

[root@w3cschool.cc ~]# ulimit -a
core file size     (blocks, -c) 0
data seg size      (kbytes, -d) unlimited
file size        (blocks, -f) unlimited
pending signals         (-i) 1024
max locked memory    (kbytes, -l) 32
max memory size     (kbytes, -m) unlimited
open files           (-n) 1024
pipe size      (512 bytes, -p) 8
POSIX message queues   (bytes, -q) 819200
stack size       (kbytes, -s) 10240
cpu time        (seconds, -t) unlimited
max user processes       (-u) 4096
virtual memory     (kbytes, -v) unlimited
file locks           (-x) unlimited
[root@w3cschool.cc ~]# 

设置单一用户程序数目上限

[root@w3cschool.cc ~]# ulimit -u 500 //设置单一用户程序上限
[root@w3cschool.cc ~]# ulimit -a
core file size     (blocks, -c) 0
data seg size      (kbytes, -d) unlimited
file size        (blocks, -f) unlimited
pending signals         (-i) 1024
max locked memory    (kbytes, -l) 32
max memory size     (kbytes, -m) unlimited
open files           (-n) 1024
pipe size      (512 bytes, -p) 8
POSIX message queues   (bytes, -q) 819200
stack size       (kbytes, -s) 10240
cpu time        (seconds, -t) unlimited
max user processes       (-u) 500
virtual memory     (kbytes, -v) unlimited
file locks           (-x) unlimited
[root@w3cschool.cc ~]# 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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