数据人的linux知识(七)-- 后台运行

本文介绍了在Linux环境下如何高效管理后台进程,包括使用ps命令查看进程、利用&符号将命令发送到后台、通过ctrl+z暂停并转移前台命令到后台、jobs命令查看后台进程状态、fg命令将后台进程调至前台继续执行、bg命令使后台进程继续运行以及screen命令的远程控制应用。

1. ps:查看进程

2. 最简单的,执行命令结尾加 &

3. ctrl + z:将前台正在执行的命令暂停并转移到后台

4. jobs:查看有多少在后台运行的进程

5. fg:后台进程调至前台继续执行 fg %jobnumber 用于选择哪一个

6. bg:后台进程变为继续执行

screen命令

另外远程控制的时候,我们需要用到screen来控制后台运行,这里不做赘述,详情查看相关资料

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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