53、MRTG监控与FreeBSD系统崩溃处理全解析

MRTG监控与FreeBSD系统崩溃处理全解析

1. MRTG基础与其他系统值跟踪

MRTG默认用于测量网络流量,但也能通过SNMP测量其他信息。要让MRTG监控特定MIB而非网络流量,可将其添加到 Target 条目中,格式如下:

Target[label]:mibnumber1&mibnumber2:GetLostLoser@localhost

例如,要测量系统CPU时间(MIB .1.3.6.1.4.1.2021.11.9.0)和用户CPU时间(MIB .1.3.6.1.4.1.2021.11.10.0),可使用:

Target[cpu]:1.3.6.1.4.1.2021.11.9.0&1.3.6.1.4.1.2021.11.10.0.:GetLostLoser@localhost

需注意,MRTG以成对方式绘制MIB图表,应选择合理的监控值对,如“可用交换空间和总交换空间”或“系统CPU使用率和用户CPU使用率”。

MIB名称 MIB编号 说明
memory.memTotalSwap 4.3 系统的总交换空间
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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