Ⅰ C# 杀掉服务器中的进程
用fuser杀掉进程一脊运凳，为什么要使用fuser? 先说 fuser的作用，
fuser能识别出正在对某个文件或端口访问的进程 大家想一下，还有哪个命令具备这个功能? 没错，是lsof, 我们前面讲过,
lsof能够找出正在对指定文件访问的进程， 那么它们两者之间有何区别樱旅?
fuser有一个特别的用法在于它可以一次杀死那些正在访问指定文件的进程 二，如何使用fuser?
1,如何用fuser得到正在使用指定文件的进程? 用法: fuser 文件
说明：它会把正在使用当前文件的进程id列出 [root@localhost lhd]# umount / umount:
/: device is busy. (In some cases useful info about processes that
use the device is found by lsof(8) or fuser(1))
[root@localhost lhd]# fuser / /: 1rc 2rc
3rc 4rc 5rc 6rc 7rc 80rc 82rc 84rc 85rc 153rc
157rc 158rc 160rc 165rc 168rc 203rc
204rc 205rc 253rc 441rc 444rc 516rc 521rc 524rc 582rc 583rc
584rc 633rc 1052rc 1392rc 1394rc 1417rc
1597rc 1609rc 1617rc 1620rc 1683rc 1744rc 1783r
1785rc 1788rc 1806r 1808r 1810rc 1811rc 1812rc
1813rc 1814rc 1815rc 1848rc 1886rc 1899rc 1900rc 2001rc
......太多不一一列出 说明:
这些进程号后面的rc是什么意思? c 将此文件作为当前目录使用。 e
将此文件作为程序的可执行对象使用。 r 将此文件作为根目录使用。 s
将此文件作为共享库（或其他可装载对象）使用 2,如何列出进程的详细信息，而不仅仅是进程id? 用
-v参数即可 说明: -v: 含义是:verbose output,详细的输出信息 例子:
[root@dev ~]# fuser /var/log /var/log: 4196c
[root@dev ~]# fuser -v /var/log
USER PID ACCESS COMMAND /var/log: root 4196
..c.. bash 3,如何列出进程所属的悄老用户? 用 -u参数即可 说明: -u: 含义：display
user IDs，显示用户id 例子: [root@dev ~]# fuser -u
/var/log /var/log: 4196c(root)
4,如何杀死所有正在访问指定文件的进程? 用 -k参数即可 说明: -k：含义: kill processes
accessing the named file 例子: [root@localhost lhd]# fuser
-v /root/install.log 用户 进程号 权限 命令
/root/install.log: root 3185 f.... tail [root@localhost lhd]#
fuser -k /root/install.log /root/install.log: 3185
[root@localhost lhd]# fuser -v /root/install.log 说明:
-k参数能够杀死所有的正在访问指定文件的进程，所以用来杀进程时非常方便 说明之二: fuser如何杀死的进程？
它发送的是这个信号:SIGKILL三，多学一点知识 1,fuser可以列出它所知的信号:
用 -l参数即可 例子: [root@dev ~]# fuser -l HUP INT
QUIT ILL TRAP ABRT IOT BUS FPE KILL USR1 SEGV USR2 PIPE ALRM TERM STKFLT
CHLD CONT STOP TSTP TTIN TTOU URG XCPU XFSZ VTALRM PROF WINCH IO PWR SYS
UNUSED 2,fuser可以发送它已知的信号给访问的指定文件进程而代替-k参数默认发送的SIGKILL
例如：只是挂起进程，那么发送HUP信号就可以了 例子: [root@localhost lhd]#
fuser -v /root/install.log 用户 进程号 权限
命令 /root/install.log: root 3347 f.... tail
[root@localhost lhd]# fuser -k -SIGHUP /root/install.log
/root/install.log: 3347 [root@localhost lhd]# fuser -v
/root/install.log
Ⅱ 人脸识别的识别算法
人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
(3)神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。
如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。