pstack.sh 查看进程堆栈

本文介绍了一个名为pstack.sh的bash脚本,该脚本用于查看指定进程的堆栈信息。通过解析/proc文件系统,脚本能够判断是否需要获取多线程的堆栈,并使用GDB来获取进程的详细堆栈跟踪。适用于Linux环境下的进程调试。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#!/bin/bash
if (( $# < 1 ))
then
    echo "usage: `basename $0` pid" 1>&2
    exit 1
fi

if [[ ! -r /proc/$1 ]]
then
    echo "Process $1 not found." 1>&2
    exit 1
fi

backtrace="bt"
if [[ -d /proc/$1/task ]]
then
    if [[ `ls /proc/$1/task 2>/dev/null | wc -l` > 1 ]]
    then
        backtrace="thread apply all bt"
    fi  ;
elif [[ -f /proc/$1/maps ]]
then
    if grep -e libpthread /proc/$1/maps > /dev/null 2>&1
    then
        backtrace="thread apply all bt"
    fi
fi

GDB=gdb

$GDB -quiet -nx /proc/$1/exe -p $1 <<<"$backtrace" |
    sed -n  \
    -e 's/^(gdb) //' \
    -e '/^#/p' \
    -e '/^Thread/p'

使用方法:

pstack.sh pid





内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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