Shell脚本中并发线程以及并发数的控制 主要记录一下Shell脚本中的命令的并发和串行执行。 默认的情况下，Shell脚本中的命令是串行执行的，必须等到前一条命令执行完后才执行接下来的命令，但是如果我有一大批的的...

需求：并发检测1000台web服务器状态（或者并发为1000台web服务器分发文件等）如何用shell实现？    方案一：（这应该是大多数人都第一时间想到的方法吧） 思路：一个for循环1000次，顺序执行1000次任务。...

一、shell处理多线程 在特殊情况下需要同时启动多个程序，而且要求执行的命令不能停止完再执行下一条。即顺序执行是不满足要求的，因此，此时需要用到多线程处理。具体实现方法如下图所示： 方式：shell 的for循环...

多线程编程 1 后台& 多线程： #!/bin/bash date1=`date +%s` for i in `seq 1 5` do { echo "sleep 5" sleep 5 }& done wait date2=`date +%s` let date3=date2-date1 echo $date3 测试： 单线程： #!/...

shell脚本多线程实现 在使用shell 脚本时，碰到了顺序执行太慢的情况，因此考虑使用多线程方式，以提高效率。 具体做法是使用 &+wait 达到多线程的效果，下面请看对比。 顺序执行 执行3次没次等待4秒，共计耗时...

基于最近的工作，记录一下使用shell脚本实现在当前目录下的子目录并发查找，并将结果回收的功能。 主脚本 main.sh 实现分发查找功能，在for循环中使用&即可将线程置于后台执行，注意使用wait关键字等待所有线程...

1、怎么理解shell并发： 当我们在执行一个for循环时，...2、如何实现shell脚本并发： 实现非常简单，就是在循环体的｛｝后面加上一个&符号，代表每次循环体的命令都放入后台运行 3、经典实例： 判断192.168.80.0/

shell并发控制 1.文件描述符 File Descriptors （FD，文件描述符或文件句柄）：进程使用文件描述符来管理打开的文件 查看当前进程的fd 确定以下三点 如何exec打开一个文件 ​ exec 3<> file1.txt 如何exec...

主要介绍了Shell中实现“多线程”执行脚本文件完美解决方案,本文是针对一次调用执行多个脚本文件并分批执行的一个解决方法的测试和总结,需要的朋友可以参考下

正常情况下，Shell脚本是串行执行的，一条命令执行完才会执行接下来的命令。如下代码： !/bin/bash for i in seq 1 10 do echo $i done echo “----end----” 脚本执行的结果如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ----end---...

一、准备跑多进程的脚本: [root@V71 shell]# cat many.sh #!/bin/bash if [ $# != 2 ]; then #脚本接受2个参数,IP.TXT,和cmd echo "pls input two args" exit 1; fi fu...

一个在Linux下模拟多线程的并发的方法，使用这个方法可以同时批量在定义数量的服务器上执行相关命令，比起普通for/while循环只能顺序一条一条执行的效率高非常多。 1、不使用多线程的情况 /Users/nisj/...

正常情况下，Shell脚本中的命令是串行执行的，当一条命令执行完才会执行接下来的命令。比如下面这段代码： #!/bin/bash for i in {1..10};do echo $i done echo "END" 执行结果： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 END 可以...

在bash中，我们通过后台运行（&）实现多线程。 for((i=1;i;i++)) do mongo="mongo_00$i" acmeair_web="acmeair_web_00$i" { docker run --name $mongo -d -p $port_m:27017 mymongodb docker run -d -p $port:...

Shell脚本中的多任务并发执行 需求 实现一个脚本能够使用ping检测网络的连通性 可以同时检测多个IP地址， 并且将检测结果输出 分析 正常情况下，Shell脚本中的命令是串行执行的，当一条命令执行完才会执行接下来的...

其他类似参考文章：http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/6079849.html http://lawrence-zxc.github.io/2012/06/16/shell-thread/Shell中并没有真正意义...默认的情况下，Shell脚本中的命令是串行执行的，必须等到...

Linux下模拟多线程的并发并发shell脚本  分享一个在Linux下模拟多线程的并发脚本，使用这个脚本可以同时批量在定义数量的服务器上执行相关命令，比起普通for/while循环只能顺序一条一条执行的效率高非常多...

使用shell多线程并发完成任务 batchTask.sh #!/usr/bin/bash #################### ## Autor: Troll ## Date: 2020-06-15 ## Desc: 本地文件批量put性能测试(多线程) #################### # 并发进程数 thread_...

如果命令相互之间存在交互，则情况就复杂了，那么不建议使用shell脚本来完成多线程的实现。 为了方便阐述，使用一段测试代码。在这段代码中，通过seq命令输出1到10，使用for...in语句产生一个执行10次的循环。每一...

一、flock声明 Usage: flock [options] <file>|<directory> <command> [<argument>...] flock [options] <file>|<directory>...Manage file locks from shell scripts.

文章目录说明非并发原理并发原理以ping某段主机是否在线对并发进行说明普通脚本 说明 非并发原理 一般脚本正常情况下执行过程是按顺序执行的，简单来说就是上一个执行完毕了才会进行下一个； 代码和执行结果如下： ...

但有一个问题，如果运行了好多个这样的脚本，都没释放，直到，达到系统设置的最大fd数，就打不开文件了。 也就是说，shell多进程，只有fd要释放这个潜在的危险，其它的风险都没有。但如果有fd要释放的，而没有弄限制...

一、shell如何在后台执行1.nohup命令通常我们都是远程登录linux终端，而当我们退出终端时在之前终端运行的程序都会终止，有时候先想要退出终端也要程序继续执行这时nohup就登场了。nohup命令可以将程序以忽略挂起...

背景日常运维工作中编写shell脚本处理事务，很多时候需要一次性处理很多，需要用到循环，但是循环体内还是线性的，还是要一个个处理，这样并不会节省很多时间，只是节省了人工一次次输入的繁琐。但是对于提高处理...

多进程执行脚本 ! source ~/.bashrc #set +x # 执行指令后，会先显示该指令及所下的参数 #set +e # 若指令传回值不等于0，则立即退出shell if [[ $# -ne 2 ]]; then # 如果传入参数数量不等于2，则退出程序 echo...

分享一个在Linux下模拟多线程的并发脚本，使用这个脚本可以同时批量在定义数量的服务器上执行相关命令，比起普通for/while循环只能顺序一条一条执行的效率高非常多，在管理大批服务器时非常的实用。 以下脚本功能是...

编写shell脚本 将shell脚本放到应用模块下的bin目录下，如$FND_TOP/bin下，并将其从新命名为xxxx.prog文件 从shell脚本文件创建一个链接到$FND_TOP/bin/...

注：shell中没有真正意义上的多线程，'&'+wait 的本质是通过启动多个后端进程，来实现并发执行的。 顺序执行的代码： #!/bin/bash date for i in `seq 1 5` do { echo "sleep 5" sleep 5 } done date 输出...

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【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）。