SIGAR 项目技术文档
2024-12-23 19:48:46作者:何将鹤
1. 安装指南
1.1 系统要求
在安装 SIGAR 项目之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux、Windows 或 macOS
- Java 版本:1.8 或更高版本
- 依赖库:libsigar 库
1.2 安装步骤
-
下载 SIGAR 库: 从 SIGAR 官方网站或 GitHub 仓库下载最新版本的 SIGAR 库。
-
解压文件: 将下载的压缩包解压到您的项目目录中。
-
配置环境变量: 将 SIGAR 库的路径添加到系统的
PATH环境变量中。 -
验证安装: 运行以下命令验证 SIGAR 是否正确安装:
java -jar sigar.jar
2. 项目的使用说明
2.1 初始化 SIGAR
在使用 SIGAR 之前,需要先初始化 SIGAR 实例。以下是初始化的示例代码:
import org.hyperic.sigar.Sigar;
public class SigarExample {
public static void main(String[] args) {
Sigar sigar = new Sigar();
// 继续使用 sigar 实例进行系统监控
}
}
2.2 获取系统信息
SIGAR 提供了多种方法来获取系统的硬件和软件信息。以下是一些常用的方法:
-
获取 CPU 信息:
import org.hyperic.sigar.CpuInfo; import org.hyperic.sigar.CpuPerc; CpuInfo[] cpuInfoList = sigar.getCpuInfoList(); CpuPerc cpuPerc = sigar.getCpuPerc(); -
获取内存信息:
import org.hyperic.sigar.Mem; Mem mem = sigar.getMem(); -
获取磁盘信息:
import org.hyperic.sigar.FileSystem; import org.hyperic.sigar.FileSystemUsage; FileSystem[] fileSystems = sigar.getFileSystemList(); FileSystemUsage usage = sigar.getFileSystemUsage(fileSystems[0].getDirName());
3. 项目 API 使用文档
3.1 核心 API
3.1.1 Sigar 类
Sigar():初始化 SIGAR 实例。getCpuInfoList():获取 CPU 信息列表。getCpuPerc():获取 CPU 使用率。getMem():获取内存信息。getFileSystemList():获取文件系统列表。getFileSystemUsage(String dirName):获取指定文件系统的使用情况。
3.2 常用方法
3.2.1 CpuInfo 类
getVendor():获取 CPU 供应商。getModel():获取 CPU 型号。getMhz():获取 CPU 主频。
3.2.2 CpuPerc 类
getUser():获取用户态 CPU 使用率。getSys():获取系统态 CPU 使用率。getCombined():获取总的 CPU 使用率。
3.2.3 Mem 类
getTotal():获取总内存大小。getUsed():获取已使用内存大小。getFree():获取空闲内存大小。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Maven 安装
在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>org.hyperic</groupId>
<artifactId>sigar</artifactId>
<version>1.6.4</version>
</dependency>
4.2 通过 Gradle 安装
在 build.gradle 文件中添加以下依赖:
implementation 'org.hyperic:sigar:1.6.4'
4.3 手动安装
从 SIGAR 官方网站或 GitHub 仓库下载最新版本的 SIGAR 库,并将其添加到项目的 lib 目录中。
通过以上文档,您应该能够顺利安装和使用 SIGAR 项目,并了解其核心 API 的使用方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K