搜了下，找到这篇文章《父进程为1号进程（ppid=1）的僵尸进程处理和分析》 那当出现父进程为1号进程的僵尸进程时，需要分析时，可以考虑上面几种情况； 1、查看下当前这个僵尸进程是否被其他进程使用...

代码：  结果： kill之前：  ...

如何查找僵尸进程并Kill之，杀不掉的要查看父进程并杀之

Linux如何杀掉僵尸进程 1. 僵尸进程定义 ​ 僵尸进程是当子进程比父进程先结束，而父进程又没有回收子进程，释放子进程占用的资源，此时子进程将成为一个僵尸进程。如果父进程先退出 ，子进程被init接管，子进程...

在运维过程中，我们经常会碰到...发现这些子僵尸进程的父进程即为19712进程。其对应的其实就是namenode进程   解决办法： （1）如果业务不繁忙，允许停机，可以使用重启机器来解决（这种方法不行，业务不能停...

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxODI5ODMwOA==&mid=2666541635&idx=1&sn=e3fd3a3982f0aeef58ba8dfa936dac55&chksm=80dcf6e8b7ab7ffe672ea6507bfc2be65f4545e2c5b63b1ddd5d8d48ba6e2b327aeff191e64b&mpshare=1&s

如果你经常使用 Linux，你应该遇到这个术语“僵尸进程Zombie Processes”。 那么什么是僵尸进程？ 它们是怎么产生的？ 它们是否对系统有害？ 我要怎样杀掉这些进程？ 下面将会回答这些问题。什么是僵尸进程？我们都...

首先要明确一点，僵尸进程的含义是：子进程已经死了，但是父进程还没有wait它的一个中间状态，这个时候子进程是一个僵尸。正常情况下子死，父wait，清理掉子进程的task_struct，释放子进程的PID: 编译上述程序，...

ps -A -o stat,ppid,pid,cmd | grep -e '^[Zz]' | awk '{print $2}' | xargs kill -9 ...使用Kill -HUP 僵尸进程ID来杀死僵尸进程，往往此种情况无法杀死僵尸进程，此时就需要杀死僵尸进程的父进程 ...

 1) 检查当前僵尸进程信息   　# ps -ef | grep defunct | grep -v grep | wc -l   　175   　# top | head -2   　top - 15:05:54 up 97 days, 23:49, 4 users, load average: 0.66, 0.45, 0.39  ...

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

1.僵尸进程：僵尸进程是当子进程比父进程先结束，而父进程又没有回收子进程，释放子进程占用的资源，此时子进程将成为一个僵尸进程。如果父进程先退出 ，子进程被init接管，子进程退出后init会回收其占用的相关资源...

在linux系统中，父进程通常会接收子进程SIGCHLD信号监测子进程...任何一个子进程（init除外）在exit()之后，并非马上就消失，而是留下一个称为僵尸进程(Zombie)的数据结构，等待父进程回收。由于SIGCHLD信号的丢失，如

在 Unix 进程模型中，父进程和其所产生的子进程是异步运行的，所以如果子进程在结束后，会留下一些信息需要父进程使用 wait / waitpid 来接收。而如果父进程太忙了，没...

僵尸不可能被杀死，因为它已经死了，不存在再死一次的问题。...正常情况下子死，父wait，清理掉子进程的task_struct，释放子进程的PID:编译上述程序，运行，我们看到2个a.out进程：杀死子进程4578，看到父进程...

这些进程就成为了僵尸进程，如果用top命令看一下，顶部就显示僵尸进程的数目了。defunct进程的产生有两种可能：一种是这个程序本身就有bug，另外就是用户执行了非正常操作。这两种可能造成了某个进程被打断与父进程...

先说下什么是僵尸进程，在 Linux 系统中，一个进程结束了，但是他的父进程没有等待(调用wait / waitpid)他，那么他将变成一个僵尸进程。当用ps命令观察进程的执行状态时，看到这些进程的状态栏为defunct。僵尸进程是...

孤儿进程，僵尸进程(及解决方法)，守护进程讲解 孤儿进程： 父进程如果不等待子进程...如果父进程是死循环，那么该僵尸进程就变成游魂野鬼消耗空间。 守护进程： 守护进程（Daemon）是在一类脱离终端在后台执行的程序

大数据集群HDFS的DataNode的一个节点down掉，去服务器查看，发现datanode节点还在，打算重新启动该节点的datanode，使用hadoop-daemon.sh stop datanode方式停掉datanode发现执行失败，提示使用kill -9杀掉进程，...

僵尸进程：一个进程结束了，但是他的父进程没有等待...将父进程kill掉，然后僵尸进程被1好进程领养，1号进程僵尸进程资源。 孤儿进程： 原理：父进程先于子进程退出，子进程会被1号进程回收，1号进程成为init进程。1号

当子进程（child process）先于父进程（parent process）退出，但是父进程没有调用wait/waitpid回收子进程的资源，则子进程变成僵尸进程。 但是如果该进程的**父进程已经结束，那该进程就不会变成僵尸进程，**因为每...

进程有这么多的种类，那么进程之间定是有相关性的，而这些有关联性的进程又是如何产生的，如何衍生的？ 就比如我们启动了终端，就是启动了一个 bash ...我们一般称呼第一个 bash 进程是第二 bash 进程的父进程，第

查看僵尸进程，利用命令ps，可以看到有标记为Z(zombie)的进程就是僵尸进程。 僵尸进程的危害？ 僵尸进程会占用系统资源，如果很多，则会严重影响服务器的性能； 僵尸进程产生的原因? 子进程结束后向父进程发出...

工作中有次操作线上环境时发现有一个“Z”（僵尸）进程，当时首先想到的方法就是把这个进程的父进程干掉。但是ps下发现该进程的父进程已经是init了。...而且这是避免僵尸进程的一种重要手段，怎么

1.操作系统 定义：是一个安装在计算机硬件上的软件 目的：为了让计算机更加好用 功能：合理统筹管理计算机软硬件资源 管理：先描述、再组织 操作系统通过硬件驱动管理、操作各个硬件，如下图： 2.进程 操作系统中...

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

编译原理（第三版）答案.pdf

小米手环5 卡西欧CASIO飞天旋转太空人-小米手环5 含手环4

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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