8、UNIX 系统进程管理与用户管理指南

UNIX 系统进程管理与用户管理指南

1. UNIX 系统进程相关操作

1.1 进程启动与执行

在 UNIX 系统中,系统会验证用户密码,设置用户 ID、组 ID 和工作目录,然后执行用户的 shell(在 /etc/passwd 文件的用户密码条目中指定)。例如,在某些情况下执行的是 Bourne shell(sh)。之后,用户可以从 shell 命令行执行任何命令,如执行 ls 命令时,shell(sh)会创建自身的副本(fork),然后执行 ls 程序。需要注意的是,只有 fork 操作会创建一个具有新进程 ID 的子进程。

1.2 进程终止

进程终止有两种方式:
- 自愿终止 :通过 exit 系统调用。
- 非自愿终止 :接收到信号。

无论哪种方式,进程终止时都会向其父进程返回一个状态码。随后,进程会清理并关闭所有与进程相关的资源:
- 取消任何挂起的计时器。
- 释放虚拟内存资源。
- 关闭打开的描述符。
- 处理停止或被跟踪的子进程。

完成这些任务后,进程会从内核进程表中删除。

1.3 进程处理

UNIX 系统管理经常需要处理进程。监控 UNIX 系统主要就是监控正在运行的进程。系统配置的任何更改通常都需要重启相应的守护进程,有时还需要重启或销毁特定的进程。处理进程是维护 UNIX 系统的主要任务之一。

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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